На канале YC вышло очень интересное видео с участием Boris Cherny (автор Claude Code).
Как и всегда, он говорит только по делу, рекомендую посмотреть полное интервью и набраться собственных инсайтов.
Важный момент, на который хочу обратить внимание: около года назад исследователи из Vercel вывели довольно интересную закономерность. Чем умнее становятся модели, тем меньше обвязок и «заумного» harness им требуется.
Вот, что Борис говорит по этому поводу: «Раз в полгода удаляйте все скиллы и claude.md и смотрите, как агент начинает работать без них. Вы будете удивлены!»
Приводит конкретный пример: 1) Удаляем весь системный промпт. 2) Продолжаем пользоваться продуктом и смотреть, где модель спотыкается. 3) После этого возвращаем строки по одной, но только те, на которых модель спотыкается повторно.
Постоянно живут только evals, но и они выбрасываются через некоторое время.
Также есть интересные детали на тему Dynamic Workflows (очень активно используются в / goal) и Loops (куда без них).
Ну, и вишенка:
— «Как войти в Top 1% пользователей Claude Code»?
— «Не читайте LinkedIn-инфлюенсеров. Не читайте Twitter».
И в конце: «Все ищут какой-то один хитрый трюк, но его не существует. С моделью надо работать эмпирически: дать задачу, которая кажется слишком сложной, снабдить инструментами для проверки результата (теми же, которыми пользовались бы вы сами). Посмотреть, где она ошибается, выборочно починить именно это место: промптом, скиллом или MCP, если ей не хватает контекста. Вот и всё».
Пошли тестить.
Как и всегда, он говорит только по делу, рекомендую посмотреть полное интервью и набраться собственных инсайтов.
Важный момент, на который хочу обратить внимание: около года назад исследователи из Vercel вывели довольно интересную закономерность. Чем умнее становятся модели, тем меньше обвязок и «заумного» harness им требуется.
Вот, что Борис говорит по этому поводу: «Раз в полгода удаляйте все скиллы и claude.md и смотрите, как агент начинает работать без них. Вы будете удивлены!»
Приводит конкретный пример: 1) Удаляем весь системный промпт. 2) Продолжаем пользоваться продуктом и смотреть, где модель спотыкается. 3) После этого возвращаем строки по одной, но только те, на которых модель спотыкается повторно.
Постоянно живут только evals, но и они выбрасываются через некоторое время.
Также есть интересные детали на тему Dynamic Workflows (очень активно используются в / goal) и Loops (куда без них).
Ну, и вишенка:
— «Как войти в Top 1% пользователей Claude Code»?
— «Не читайте LinkedIn-инфлюенсеров. Не читайте Twitter».
И в конце: «Все ищут какой-то один хитрый трюк, но его не существует. С моделью надо работать эмпирически: дать задачу, которая кажется слишком сложной, снабдить инструментами для проверки результата (теми же, которыми пользовались бы вы сами). Посмотреть, где она ошибается, выборочно починить именно это место: промптом, скиллом или MCP, если ей не хватает контекста. Вот и всё».
Пошли тестить.