#agent_skills — Public Fediverse posts

Как я собрал систему из девяти скиллов для Claude Code, которая не разваливается на длинных задачах

У любого агента, которому даёшь большую задачу, есть общая болезнь: чем длиннее контекст, тем хуже он держит собственные правила. В начале сессии аккуратен, к середине забывает половину ограничений, к концу выдаёт то, что в первом сообщении сам обещал не делать. Собрал систему скиллов для Claude Code, которая эту стену обходит не за счёт «более умного» агента, а за счёт архитектуры. Девять скиллов, набор всегда активных правил, сабагент-ревьюер. Внутри — разбор механики: — Три слоя по частоте: always-on правила / скиллы по требованию / глубокая детализация в references, которая грузится только когда реально нужна. В контексте одновременно — правила плюс один-два скилла плюс максимум один reference, а не весь справочник разом. — Оркестратор как диспетчер, а не исполнитель: он знает порядок фаз и кому делегировать, но не содержит предметного знания. — Сабагент-ревьюер без прав на запись, который обязан помечать unverified (no browser tool) вместо того, чтобы выставить правдоподобную оценку по осям, которые он физически не проверял. — Capability-check: агент инвентаризирует доступные инструменты до начала работы и докладывает пробелы вместе с фолбэками, а не проваливается молча. Репозиторий открыт, ссылка в статье.

https://habr.com/ru/articles/1059202/

#Claude_Code #agent_skills #AIагенты #контекст #оркестрация #сабагенты #MCP #progressive_disclosure #плагины #промптинжиниринг

Промпт — это творчество? Нет, это 10 блоков в жёстком порядке

Все знают, как писать промпты правильно: роль, критерии готовности, защита от выдумок, разметка под конкретную модель. Проблема в другом - выписывать все эти пунктыруками для каждого нового промпта утомительно. Да ещё и думать надо :) Поэтому я собрал скилл, который делает рутину за меня: описываешь задачу своими словами, получаешь полноценный промпт под Claude, GPT, Gemini или DeepSeek. Под катом - как он устроен: десять обязательных блоков, Python-проверяльщик, протокол разнообразия из свежей научной работы. Скилл открытый, ссылка внутри.

https://habr.com/ru/articles/1046501/

#промптинжиниринг #prompt_engineering #llm #claude #agent_skills #skills #нейросети

Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы

Полтора года в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный. Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness . Это контур, в котором живёт модель: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, хуки, разрешения и память. Без него даже флагманский Claude или Codex работает как экскаватор без рычагов — мощность есть, использовать нечем. У русского аналога одного короткого слова пока нет, поэтому ниже — harness и обвязка вперемешку.

https://habr.com/ru/articles/1035812/

#LLM #Claude_Code #AIагенты #prompt_engineering #harness #Anthropic #context_engineering #Agent_Skills #llmstxt #vibecoding

Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы

Полтора года в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный. Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness . Это контур, в котором живёт модель: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, хуки, разрешения и память. Без него даже флагманский Claude или Codex работает как экскаватор без рычагов — мощность есть, использовать нечем. У русского аналога одного короткого слова пока нет, поэтому ниже — harness и обвязка вперемешку.

https://habr.com/ru/articles/1035812/

#LLM #Claude_Code #AIагенты #prompt_engineering #harness #Anthropic #context_engineering #Agent_Skills #llmstxt #vibecoding

Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы

Полтора года в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный. Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness . Это контур, в котором живёт модель: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, хуки, разрешения и память. Без него даже флагманский Claude или Codex работает как экскаватор без рычагов — мощность есть, использовать нечем. У русского аналога одного короткого слова пока нет, поэтому ниже — harness и обвязка вперемешку.

https://habr.com/ru/articles/1035812/

#LLM #Claude_Code #AIагенты #prompt_engineering #harness #Anthropic #context_engineering #Agent_Skills #llmstxt #vibecoding

Bug fingerprinting для UI: почему stack trace не работает и что вместо

TL;DR: Sentry дедуплицирует backend-ошибки по хешу (error class + top stack frame + module) . Для UI-багов этот рецепт ломается — у expect(button).toBeVisible() нет stack frame в продуктовом смысле, есть локатор + assertion + URL . В webtest-orch я собрал composite SHA-256 fingerprint из (normalized_selector | assertion type | error class | URL template | message[:80]) с тремя rules нормализации ( :nth-child , UUID, /users/123 → /users/:id ). Это даёт стабильный 8-hex BUG-id который выживает прогоны и даёт diff new / regression / persisting / fixed без БД и embedding’ов.

https://habr.com/ru/articles/1032230/

#playwright #qa_automation #qa_testing #claude #agents #agent_skills #aria #webразработка #fingerprint #ui

Bug fingerprinting для UI: почему stack trace не работает и что вместо

TL;DR: Sentry дедуплицирует backend-ошибки по хешу (error class + top stack frame + module) . Для UI-багов этот рецепт ломается — у expect(button).toBeVisible() нет stack frame в продуктовом смысле, есть локатор + assertion + URL . В webtest-orch я собрал composite SHA-256 fingerprint из (normalized_selector | assertion type | error class | URL template | message[:80]) с тремя rules нормализации ( :nth-child , UUID, /users/123 → /users/:id ). Это даёт стабильный 8-hex BUG-id который выживает прогоны и даёт diff new / regression / persisting / fixed без БД и embedding’ов.

https://habr.com/ru/articles/1032230/

#playwright #qa_automation #qa_testing #claude #agents #agent_skills #aria #webразработка #fingerprint #ui

Bug fingerprinting для UI: почему stack trace не работает и что вместо

TL;DR: Sentry дедуплицирует backend-ошибки по хешу (error class + top stack frame + module) . Для UI-багов этот рецепт ломается — у expect(button).toBeVisible() нет stack frame в продуктовом смысле, есть локатор + assertion + URL . В webtest-orch я собрал composite SHA-256 fingerprint из (normalized_selector | assertion type | error class | URL template | message[:80]) с тремя rules нормализации ( :nth-child , UUID, /users/123 → /users/:id ). Это даёт стабильный 8-hex BUG-id который выживает прогоны и даёт diff new / regression / persisting / fixed без БД и embedding’ов.

https://habr.com/ru/articles/1032230/

#playwright #qa_automation #qa_testing #claude #agents #agent_skills #aria #webразработка #fingerprint #ui