🧠 Достаточный контекст для ИИ — это не объём, а отсечение рисков Автор статьи на Habr пришёл к выводу, что делегировать ИИ продумывание задачи нельзя: модель не понимает замысел, а предсказывает правдоподобное продолжение, поэтому любая недосказанность в запросе заменяется её догадкой. Ключевая метафора — «конус» возможных исходов: разработчик должен сузить его до такой ширины, чтобы любой путь, выбранный моделью, оказался приемлемым. Это требует не объёмной документации, а осознанной фиксации архитектуры, плана развития и ограничений ровно в тех точках, где цена ошибки высока. Без такой работы на нижних уровнях разработки ИИ-агентов верхние уровни автономности, обещанные концепцией 8 ступеней, просто не работают. На этом принципе построен пятислойный каркас для Claude Code — mycrew. Навык /setup получает от разработчика и фиксирует контекст, /worker строго исполняет зафиксированные инструкции, а навыки «how-to-do» и «what-to-do» принимают компромиссные решения по принципу «быстро или качественно, своё или готовое». Передача управления агенту происходит только после вопроса: «Устроит ли меня результат, если ИИ пойдёт по любой из оставленных мной развилок?» — и утвердительного ответа. → Принцип «конуса»: не описывать всё, а отсечь развилки с высокой ценой ошибки. → Структура проекта: сначала CLAUDE.md + docs/ с архитектурой и спецификациями, затем создание src/ — код появляется последним. → Каркас: команды /setup и /worker, навыки how-to-do и what-to-do, агент-руководитель для расстановки приоритетов задач. → Критерий передачи управления: если любой исход из оставленных развилок устраивает — контекста достаточно. Парадокс автономных агентов в том, что чем выше мы хотим подняться по лестнице делегирования, тем строже должны быть предварительные ограничения. Иначе ИИ не усиливает наши намерения, а подменяет их правдоподобными, но чужими решениями, — ровно как сильный младший разработчик, получивший размытое ТЗ. #ИИ #вайбкодинг #ClaudeCode #агентнаяИнженерия #разработка