TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Knowledge and bacon - Управление знаниями в IT

6 Apr, 11:18

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Забавно, что, кажется, AI наконец заставил нас делать то, что мы годами откладывали в knowledge management: нормально записывать, как у нас все устроено.

AGENTS.md, CLAUDE.md и похожие файлы выглядят как еще один технический артефакт, валяющийся рядом с README. Но по сути это новые базы знаний для агентской эпохи. В них попадает не просто “контекст для модели”, а живая операционная память команды: как у нас принято работать, что считается хорошим результатом, где лежит правда, какие ошибки мы уже совершали и какие выводы из этого сделали.

В докладе *Onboarding for Two* прозвучала очень точная мысль: все, что нужно человеку, чтобы успешно войти в проект, нужно и агенту. Style guide, audience notes, workflow, локальные conventions, типовые грабли – это уже не просто онбординг для новичка, а reusable context для любой следующей задачи.

И тут происходит интересный сдвиг. Мы годами откладывали документацию “для людей”, но внезапно готовы писать ее для агентов. Почему? Потому что эффект мгновенный: один раз записал conventions, ограничения, команды, типовые грабли - и агент уже в следующей задаче работает лучше. Меньше повторяешь контекст, меньше правишь одни и те же ошибки.

Поэтому agent guidelines – это не просто инструкция для ИИ. Это формат, который наконец вытаскивает tacit knowledge из голов, чатов и устной традиции в явный слой. По сути, все то, что обычно рассказывают новичку в первые недели: как у нас принято писать, что не надо трогать без тестов, где искать правду, каким workflow мы реально живем.

И кажется, в этом их главная ценность. Не только в том, что они улучшают работу агентов, а в том, что они буквально “обманывают” нас и заставляют писать более полезную документацию.

Вопрос, кажется, уже не в том, нужен ли вам AGENTS.md. А в том, какая часть знаний вашей команды все еще в нем не записана.
WtD Australia: Onboarding for two how I accidentally made my AI smarter by onboarding a human
In this talk, Sarah Deaton shares how explicit context, guardrails, and process docs can turn messy, implicit team knowledge into a single source of truth for both people and machines. You'll learn how to: - Codify your team's voice and tone for both human and AI consumption - Treat context engineer...

3.5k 1 82 9 27
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot