Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 17
UPD: Автор Graphify (29K+ звёзд на GitHub) ответил на мой issue, где я предложил четыре фичи для мультипроектной работы — multi-project mode, парсинг сессий Claude Code, поддержку удалённых серверов и компактный режим отчётов.
Все четыре оказались в их роадмапе на v5.0. Особенно заинтересовал парсинг JSONL-сессий — они планируют сделать сессии агента полноценными узлами графа знаний, что совпадает с тем как устроена индексация разговоров в моём подходе.
https://github.com/safishamsi/graphify/issues/425
Issue оставлен открытым как трекер фич, ссылку на репозиторий с иерархией контекста автор Graphify разместил сам. Буду контрибьютить PR по мере готовности — парсеры JSONL уже рабочие.
Для Opencode использую AGENTS.md + ARCHITECTURE.md, сейчас добавил Graphify, выглядит прикольно. Hypergrep вроде как слишком мощен для моих масштабов, но выглядит интересно.
Для уменьшения количества токенов в 2 и более раз на Реддите рекомендуют GrapeRoot https://github.com/kunal12203/Codex-CLI-Compact
Там бесплатный тариф Standart до 500 файлов в проекте.
Спасибо бро 😎
Все так. Пришел таким же выводам. Claude.md не пользуюсь, мне захотелось универсальное и чуть более продвинутое решение. В результате родился пакет mcp-memory-bank. Очень простой, суть такая же как у вас.
Очень был удивлен, какой результат может быть достигнут столь простыми средствами. Причем тут не только экономия токенов. С агентами намного проще и приятнее общаться, когда они помнят что это за проект, архитектуру, что делали вчера, до чего договорились и и.д.
Все классно, но чёт не понял почему речь идёт о трёх файлах? Глобальный Клод и проектный Клод, где третий?
я начал решать этот вопрос с клодом и даже поделился с всем тут, но хабр решил, что пусть моя статья ждет с пятницы вечера в песочнице до бесконечности.
как отдуплят, заходите https://habr.com/ru/sandbox/281282/
вместе что-то навояем, а то клод приобнаглел с закручиванием гаек
А еще лучше писать код так чтобы не пришлось спрашивать у агента какие способы оплаты поддерживает ваш бот.
Структурировать код так чтобы сразу было видно какие есть способы оплаты, ну либо как минимум ткнуть агента носом в конкретный файл или пакет чтобы он не грепал весь репозиторий.
Клауде мд не панацея этот системный промпт сам себе жрёт контекст когда надо и не надо, а еще его надо не забывать обновлять.
Такие куски контекста в маркдаун удобнее хранить где то в репозитории и добавлять вручную в чат по необходимости. Я например часто так делаю для переноса контекста, сидишь в чатжпт ресерчишь в свободной форме, в конце просишь подитожить в маркдаун файл, его прикладываешь в клауде агента к чату.
Вы верно рассуждаете, но не совсем поняли контекст. В моей реализации памяти все структурировано так, что я могу открыть любой новый чат Claude Code или даже Claude Desctop (он подключен через MCP к этой памяти) и спросить его о любом нюансе любого своего проекта (платежка приведена как самый простой пример), и через ~15-20 секунд потратив минимальное количество токенов этот чат будет обладать информацией о всей архитектуре проекта и конкретно о том модуле кода где реализуется запрашиваемый объект.
А можете привести каких нибудь реальных примеров из жизни? Мне очень понравилось, что вы сделали тесты (хоть и как-то мало и штучно), обычно авторы таких статей просто говорят что придумали что-то, а работает оно или хуже делает - не поймёшь.
И идея сделать историю чатов звеньями графа знаний это прям хорошо звучит.
Но я толком не понял, какую проблему вы решаете. У вас какая-то специфика работы, когда одновременно ведутся сотни проектов?
Просто в моей практике - достаточно указать точку входу в задачу (можно примерно) и дальше тот-же Клод через зависимости указанные явно в файлах выгребает весь необходимый контекст.
А если у меня один проект и я использую openAI то в файле с каким названием мне держать общую информацию по проекту чтобы он его всегда автоматически видел и принимал во внимание. Agents.md?
а ещё есть вот такая штука https://github.com/MinishLab, по идее можно вместе использовать. Кто нибудь пробовал?
По отдельному проекту вы не пробовали сравнивать результаты c openspec ?
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Почему ваш AI-агент тратит 80% токенов на файлы, которые уже читал вчера — и как это починить тремя markdown-файлами