Контекст on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

AgentID решает проблему потери контекста между AI-агентами

Sun, 12 Apr 2026 16:43:53 +0300

Разработчик создал инструмент AgentID, который решает главную проблему работы с несколькими AI-агентами — потерю контекста между ними. Теперь Claude, ChatGPT и другие помощники могут делиться информацией через единую систему памяти, избавляя пользователей от необходимости повторять одни и те же данные.

Проблема потери контекста

Многие разработчики сталкиваются с ситуацией, когда приходится одновременно работать с несколькими AI-инструментами: Cursor для программирования, Claude для мозгового штурма, кастомные GPT для исследований. Основная проблема — каждый агент работает изолированно и не знает о действиях других.

Claude-Mem: постоянная память для Claude Code

Sun, 12 Apr 2026 16:25:04 +0300

Разработчик под ником thedotmack выпустил открытый плагин claude-mem для Claude Code — он автоматически фиксирует всё, что происходит во время сессии, сжимает это с помощью AI и при следующем запуске подтягивает релевантный контекст обратно. Проблема «амнезии» между сессиями, которая раздражает всех, кто работает с ИИ-ассистентами в долгих проектах, получила конкретное техническое решение.

Что делает claude-mem

Claude Code — консольный ИИ-агент от Anthropic — при каждом запуске начинает с чистого листа. Он не помнит, что вы отлаживали вчера, какие архитектурные решения уже приняты и почему переменная называется именно так. Claude-mem закрывает этот пробел.

Промпт для создания CLAUDE.md: онбординг AI-агента за 10 минут

Fri, 20 Mar 2026 09:00:00 +0300

Задача

Вы запускаете новый проект и хотите работать с Claude Code, Cursor, Windsurf или другим AI-агентом. Но вместо умного коллеги получаете незнакомца, который не знает ваш стек, игнорирует архитектурные решения и нарушает соглашения о коде.

Причина одна: агент не прошёл онбординг.

CLAUDE.md (или .cursorrules, AGENTS.md — зависит от инструмента) — это файл, который агент читает перед каждой задачей. Он заменяет недели совместной работы. Правильно составленный CLAUDE.md превращает AI-кодера из стажёра в опытного тимлида, знающего каждый уголок вашего проекта.

RAG — генерация с дополненным извлечением (Retrieval-Augmented Generation)

Sat, 14 Feb 2026 12:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный паттерн, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала ищет релевантную информацию во внешних источниках и использует её как контекст. Проще говоря, модель не полагается только на свою «память» — она сначала «заглядывает в справочник», а потом отвечает.

Зачем это нужно

Большие языковые модели (LLM) обучены на огромных объёмах текста, но их знания заморожены на момент обучения. Они не знают о вчерашних событиях, не имеют доступа к вашим внутренним документам и иногда уверенно выдумывают факты — это называется галлюцинациями.