Утекли системные промпты ChatGPT, Gemini, Claude и Grok. Этот репо собирает их в одном месте.

Так можно понять, как эти ИИ настраиваются “под капотом”: исходники

Вышел плагин для moltbot: который добавляет боту бесконечную память.

Теперь moltbot автоматически сохраняет переписки, в нужный момент подтягивает релевантный контекст и собирает постоянный профиль пользователя, чтобы ответы становились точнее от диалога к диалогу.

Исходники

* moltbot это Clawdbot, его переименовали по просьбе Anthropic

Топ-5 инсайтов по внедрению AI-разработки

1️⃣ Гигиена контекста и субагенты
Качество Sonnet критически падает после 70–80k токенов: начинаются пропуски логики и галлюцинации.

Решение: Субагенты. Выноси задачи в изолированные инстансы.
Метрика: Лимит задачи — 3-4 часа работы мидла (Выходит ~50k токенов).

2️⃣ Инфраструктура «Memory Bank»
AGENTS.md и системный промпт не подходят для всей базы знаний проекта.

Архитектура: Папка .memory-bank/ для правил кода и паттернов.
Эффект: Агент знает, куда пойти за необходимой информацией по проекту. Экономит контекст.

3️⃣ Детерминированный Feedback Loop
Никакого доверия модели. Агент должен проверять себя детерминированными инструментами.

Инструменты: Линтеры, Type-check, тесты.
Пайплайн: Код -> Линтер (ошибка) -> Авто-фикс агентом. Без этого — генерация неработающего кода.

4️⃣ Приоритет планирования (90/10)
Генерация кода без плана — сжигание бюджета.

Правило: 2-3 часа на архитектуру с рассуждающими моделями (GPT-5.* High).
ROI: Плохой план утраивает расход токенов на правки. Исправлять галлюцинации дороже, чем планировать.

5️⃣ Специализация моделей
Используй сильные стороны разных LLM:

Codex / GPT-5.*: Планирование, структура, следование инструкциям.
Claude (Sonnet): Написание кода, реализация ("рабочие руки").
z.ai GLM-4.7: Рутина и задачи с четким ТЗ (экономия бюджета).

Если эти инсайты были полезны — забирайте и записи воркшопов, где Тимур Хахалев (@the_ai_architect) разбирает всё это детально.

🤘 Бонус – с воркшопами идёт репозиторий с набором skills, subagents, hooks и прочим полезным стаффом, который Тимур использует в своей работе.

🔗 Claude Code Deep Dive – Как устроен Claude Code под капотом: агенты, контекст, оркестрация и планирование

🔗 Plan & Act Workflow – Как Тимур автоматизирует разработку с помощью AI-агентов: планирование, оркестрация и исполнение

Будет полезно тем, кто хочет разобраться, как пользоваться кодинговыми агентами на профессиональном уровне.

Новое в Claude Code: теперь изменения по твоему активному PR видны прямо в футере.

(убедись, что у тебя установлен gh GitHub CLI)

Вы можете установить его здесь