惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

A
Arctic Wolf
T
The Blog of Author Tim Ferriss
月光博客
月光博客
Recent Announcements
Recent Announcements
V
V2EX
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
P
Proofpoint News Feed
The Register - Security
The Register - Security
博客园 - 叶小钗
博客园 - Franky
The Cloudflare Blog
雷峰网
雷峰网
罗磊的独立博客
M
MIT News - Artificial intelligence
I
InfoQ
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
博客园 - 【当耐特】
Engineering at Meta
Engineering at Meta
N
Netflix TechBlog - Medium
爱范儿
爱范儿
博客园 - 司徒正美
Recorded Future
Recorded Future
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Martin Fowler
Martin Fowler
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
F
Full Disclosure
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
B
Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
腾讯CDC
WordPress大学
WordPress大学
小众软件
小众软件
K
Kaspersky official blog
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Forbes - Security
Forbes - Security
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
IT之家
IT之家
The Last Watchdog
The Last Watchdog
N
News and Events Feed by Topic
B
Blog RSS Feed
S
Security @ Cisco Blogs
美团技术团队
量子位
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Cloudbric
Cloudbric
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Claude вспомнил то, чего я ему не говорил. Полез разбираться. У него пять механизмов памяти
Сергей Цветков · 2026-05-05 · via Все публикации подряд на Хабре

Открыл новую сессию Claude Code в проекте, который не трогал две недели. Спросил «как там клиент, на каком этапе работа». Claude ответил с такими деталями, которых я ему в этой сессии точно не давал. Имя ssh-хоста, где живёт dev-стенд. Срок до приёмки. Папку для задач в моём Projects.

Я смотрю на ответ и думаю: я ему это не говорил. По крайней мере, сегодня.

Полез смотреть, что у меня хранится в ~/.claude/. Нашёл папку memory/ с шестнадцатью markdown-файлами. Открыл, и там лежит про меня всё: контекст по клиентам, мои предпочтения по тону, серверные правила, истории провалов. Всё, что Claude когда-то услышал и решил, что стоит запомнить.

Ну.

За час разбора понял: память у Claude Code не одна, а пять разных механизмов. Я пользовался одним. Двумя не управлял вообще. Один мог отключить и не знал. Один стоит ставить вручную, если строишь что-то серьёзное.

Теперь про каждый из пяти. Что куда положить, что куда не клади, и где у меня уже были грабли.

Сначала про то, как Claude вообще «помнит»

Если коротко, вот что улетает в API при каждом запросе:

  • Системные инструкции (от вас или от Anthropic)

  • Содержимое CLAUDE.md, если он есть

  • История текущего диалога

  • То, что Claude прочитал из файлов и тулзов в этой сессии

Всё это сжимается в один большой промпт. У Sonnet 4.6 окно 200К токенов. У Opus 4.7 в режиме 1M уже миллион. Но дешёвые токены это cache_read, и кэш ломается как только меняется содержимое в начале промпта. Поэтому экономия на памяти это не «не хранить», а «положить туда, где не сломает кэш».

Главное: Claude Code не помнит в человеческом смысле. Он каждый раз заново подставляет в промпт то, что считает релевантным. Интересно тут другое: кто и как это решает.

Поехали по уровням, от простого к сложному.

Уровень 1. CLAUDE.md, или то, что Claude видит ВСЕГДА

Самый старый и предсказуемый механизм. Кладёшь файл CLAUDE.md в корень проекта, его содержимое автоматически приклеивается к каждому промпту в этом проекте.

У меня в одном проекте CLAUDE.md выглядит так:

## Стек
Next.js 15, Postgres 16, Tailwind, shadcn/ui

## Запуск
- pnpm dev: локально
- pnpm test: Vitest

## НЕ трогать
- /legacy: старый код, на него завязан скрипт миграции
- migrations: только append-only, никогда не править существующие

Простой инфраструктурный текст. Около 2К токенов. Висит на каждом запросе.

Анти-паттерн, который я наблюдал у других: затолкать в CLAUDE.md всю архитектурную доку, инструкции по тестированию, истории фич. Получается 50К токенов, которые подгружаются в каждый запрос. На сотню запросов в день это лишние пять миллионов токенов в промпте, за которые мы заплатим.

Совет: держите CLAUDE.md под пять тысяч символов. Если хочется больше, выносите в отдельные .md файлы и пусть Claude читает их по требованию через Read.

Уровень 2. Auto-memory, или то, что Claude сам пишет про вас

Тут начинается магия, ради которой я вообще полез в эту тему.

Папка ~/.claude/projects/{ваш-путь-в-кодировке}/memory/. Внутри markdown-файлы и индекс MEMORY.md. Когда я в новой сессии задаю вопрос, Claude читает индекс, решает какие файлы релевантны теме, и подгружает их в контекст. Файлы, которые он сам же раньше написал.

Шестнадцать файлов. Структурированы по типам:

  • user: что-то про меня (роль, предпочтения, экспертиза)

  • feedback: правила работы со мной (как не надо, как надо)

  • project: текущие проекты и их контекст

  • reference: где что лежит (Linear, Slack, Yandex.Disk)

Что туда попадает само, без моего участия:

  • feedback, когда я говорю «больше так не делай»

  • project, когда рассказываю про нового клиента

  • reference, когда даю внешнюю ссылку

  • user, когда говорю про себя что-то характерное

Что я могу добавить руками: либо промптом «запомни, что я работаю в UTC+3», либо просто отредактировать markdown-файл напрямую.

Где это уже сэкономило мне время:

  • В новой сессии через две недели спрашиваю «как там клиент Х». Claude отвечает по делу: где dev-стенд, под каким пользователем ходить, какая папка с задачами.

Где меня кусали грабли:

Один раз он записал в feedback моё раздражённое «вообще не трогай это», а я имел в виду конкретный файл, не подсистему. Потом две недели в эту подсистему он не лез, я не понимал почему. Открыл память, нашёл устаревшее правило, стёр.

Записал слишком общее правило про стиль кода. В итоге форматировал под него код, где этот стиль был неуместен. Снова открыл, переписал.

Главный урок: память живёт сама. Раз в неделю-две стоит зайти в папку и посмотреть, что Claude себе записал. Половина окажется лишней или устаревшей, четверть ещё актуальной, четверть реально полезной (особенно про клиентов и наших людей).

И этический момент: AI ведёт на меня досье. Текстовое, локальное, человекочитаемое. Это удобно, но я бы такое не отдавал в облако без проверки.

Уровень 3. Auto-compact, или что происходит, когда сессия становится длинной

Этот механизм ломал мне сессии раз пять, прежде чем я понял что это вообще такое.

Сценарий. Сидишь в одной сессии час-два, активно пишешь код. В какой-то момент Claude отвечает короче обычного, теряет контекст недавнего обсуждения, начинает повторно спрашивать то, что уже знал. В транскрипте видна строчка «Compacted (ctrl+o to see full summary)».

Это auto-compact. Когда контекст подходит к пределу окна, Claude Code пересжимает прошлую часть диалога в краткое summary. Вместо пятидесяти тысяч токенов истории остаётся пять тысяч пересказа. Сессия продолжается, но детали теряются.

Что теряется:

  • Точные числа («у меня было 14 файлов» превращается в «несколько файлов»)

  • Имена файлов и переменных, упомянутые мимоходом

  • Договорённости в стиле «давай оставим этот вариант на всякий случай»

  • Ход рассуждений (остаются выводы, теряются «почему»)

Что остаётся:

  • Текущая задача

  • Последние 3-5 сообщений целиком

  • Список файлов, которые трогали

Чем можно управлять:

  • /compact руками, до того как сожмётся автоматически. Тогда у меня есть управление, можно сказать «сожми, но оставь подробности про X»

  • /clear, чтобы обнулить контекст полностью. Когда понимаю, что задача сменилась

  • --resume при следующем запуске CLI, чтобы вернуться к предыдущей сессии с её историей

Мой выработанный подход: если чувствую, что обсуждение становится сложным и важным, делаю /compact сам, явно. После этого Claude помнит точно то, что я попросил его помнить, а не то, что показалось важным алгоритму.

И прямо противоположная стратегия: если завис в дебаге и Claude крутится вокруг неправильной гипотезы, делаю /clear. Чистый контекст бьёт богатую историю.

Уровень 4. Subagents, или память, которой иногда лучше не быть

Парадоксальный пункт. Иногда полезно не накопить контекст, а сбросить.

Что такое subagents. Это запуск отдельной мини-сессии Claude из основной, через тулзу Task. Я говорю основному «запусти агента типа debugger, дай ему вот эту задачу». Стартует новая сессия с чистого листа. У неё нет моих пятидесяти тысяч токенов истории, нет моих memory-файлов, нет CLAUDE.md (если я не передал явно).

Зачем это нужно:

  • Чистый взгляд на проблему. Основной Claude уже зациклен на гипотезе, субагент смотрит свежо

  • Параллельная работа. Запускаю одновременно три агента: один проверяет тесты, второй ищет дубли, третий пишет документацию

  • Защита основного контекста. Если задача состоит в том, чтобы прочитать десять больших файлов и выдать резюме, лучше пусть это делает агент, а в основной контекст вернётся только резюме

Реальный случай. Я отлаживал баг два часа в одной сессии. Мы с Claude перебрали кучу гипотез, и каждая логически вытекала из предыдущей. Тупик. Запустил subagent через Task с одним простым промптом: «вот код, вот ошибка, что не так». Без всей нашей истории. Через четыре минуты ответ: проблема в порядке инициализации модулей.

Я бы сам не пришёл к этому. Был в плену своих двух часов рассуждений.

Цена: каждый subagent стартует с нуля, читает заново нужные файлы. Это плюс пять-двадцать тысяч токенов на старт. Не надо запускать subagent ради тривиальных задач.

Уровень 5. Внешняя память: hooks и MCP Memory

Самый мощный и самый рискованный уровень. Память, которая живёт за пределами Claude Code.

Hooks в settings.json. Это скрипты, которые срабатывают на события: pre-tool-use, post-tool-use, session-end. Я могу писать в файл-лог каждое действие Claude, а потом другая сессия может прочитать этот лог и понять, что было раньше.

Пример моего хука:

{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit|Write",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "echo \"$(date '+%F %T') $(jq -r .tool_input.file_path)\" >> ~/.claude/changes.log"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Простая штука. Каждый раз когда Claude редактирует файл, дописывается строка в лог. Через неделю у меня вся история правок, отсортированная по времени. Можно скармливать новой сессии: «вот что я делал последнюю неделю, продолжай отсюда».

MCP Memory server. Отдельный процесс, который висит в системе и хранит факты в графе знаний. Claude обращается к нему через стандартный протокол MCP. Главное отличие от auto-memory: один и тот же MCP Memory виден всем проектам, всем сессиям. Это уже не «память про этот проект», а общая база знаний.

Что я туда выгружаю:

  • Контакты и связи (кто чей менеджер, кто на каком клиенте)

  • Долгосрочные факты о бизнесе

  • Методические штуки (чек-листы, шаблоны)

Что не выгружаю:

  • Любую персональную информацию

  • Вообще ничего, что не должно лежать локально на компе год

Безопасность: и hooks, и MCP Memory это код, который выполняется автоматически. Если в hook написать rm -rf, будет выполнено. Если MCP Memory с открытым доступом смотрит в сеть, потенциальная утечка. Сначала тестируем на изолированных проектах.

Что когда брать

Сравнение механизмов памяти Claude Code

Сравнение механизмов памяти Claude Code

В сухом остатке

Из пяти механизмов сильнее всего меняет жизнь auto-memory. Это та самая магия, после которой возвращаться к «AI, который меня не помнит» уже неприятно. Но за магию надо платить вниманием. Раз в неделю чистить, иначе Claude будет следовать устаревшим правилам, и ты не сразу поймёшь почему.

CLAUDE.md и hooks. Старая школа, простая и предсказуемая. Их недооценивают, а зря.

Auto-compact живёт сам по себе. Главное знать, что он работает, и не удивляться, когда детали из ранних сообщений вдруг исчезают. Иногда сжимать руками через /compact лучше, чем ждать пока сожмёт алгоритм.

Subagents спасают, когда основной Claude застрял в гипотезе. Не каждую сессию, но в нужный момент экономят часы.

MCP Memory нужен только тем, кто строит долгие агентские системы. Большинству пока избыточен.

Теперь я каждый понедельник захожу в ~/.claude/projects/.../memory/ и читаю, что Claude про меня знает. Половину удаляю, потому что лишнее или устарело. Другую половину оставляю, она реально полезна. Когда AI начинает помнить, отношения с ним меняются.

И теперь я лучше понимаю того клиента, который год назад сказал: «Не хочу LLM с памятью. Я не готов к тому, что они помнят больше, чем я».