#opus_47 — Public Fediverse posts

1 миллион токенов в Opus 4.7 — маркетинг. Реально полезных — 300 тысяч. И сами Anthropic это подтверждают

В начале мая Кангвук Ли (CAIO Krafton) опубликовал в X разбор: двумя API-вызовами и 35 1M токенов контекста в Claude Opus 4.7 — это «доступно», а не «полезно». В system card §8.7.2 сами Anthropic пишут: на 1M MRCR упал с 78.3% (Opus 4.6) до 32.2% (Opus 4.7), и для long-context retrieval они рекомендуют держать 4.6 как fallback. Деградирует и 4.6 — просто в два раза медленнее. Параллельно Кангвук Ли двумя API-вызовами и 35 строками Python вытащил из Codex AES-зашифрованный compaction-промпт. Сравнил с открытым compact_20260112 от Anthropic. Они близнецы. Реальная разница не в промпте, а в том, где живёт компакция. GPT-5.1-Codex-Max — первая модель, нативно обученная компакции на уровне весов. Anthropic пока через сервер-сайд хук. Это и объясняет, почему по ощущениям Codex держит длинные сессии лучше. Внутри: verbatim промпты обеих систем рядом, side-by-side таблица, разбор системной карты Opus 4.7 и практические выводы для Claude Code и Codex CLI.

https://habr.com/ru/articles/1034214/

#LLM #Codex #Claude_Code #Opus_47 #GPT51CodexMax #contextcompaction #promptinjection #AIагенты

1 миллион токенов в Opus 4.7 — маркетинг. Реально полезных — 300 тысяч. И сами Anthropic это подтверждают

В начале мая Кангвук Ли (CAIO Krafton) опубликовал в X разбор: двумя API-вызовами и 35 1M токенов контекста в Claude Opus 4.7 — это «доступно», а не «полезно». В system card §8.7.2 сами Anthropic пишут: на 1M MRCR упал с 78.3% (Opus 4.6) до 32.2% (Opus 4.7), и для long-context retrieval они рекомендуют держать 4.6 как fallback. Деградирует и 4.6 — просто в два раза медленнее. Параллельно Кангвук Ли двумя API-вызовами и 35 строками Python вытащил из Codex AES-зашифрованный compaction-промпт. Сравнил с открытым compact_20260112 от Anthropic. Они близнецы. Реальная разница не в промпте, а в том, где живёт компакция. GPT-5.1-Codex-Max — первая модель, нативно обученная компакции на уровне весов. Anthropic пока через сервер-сайд хук. Это и объясняет, почему по ощущениям Codex держит длинные сессии лучше. Внутри: verbatim промпты обеих систем рядом, side-by-side таблица, разбор системной карты Opus 4.7 и практические выводы для Claude Code и Codex CLI.

https://habr.com/ru/articles/1034214/

#LLM #Codex #Claude_Code #Opus_47 #GPT51CodexMax #contextcompaction #promptinjection #AIагенты

1 миллион токенов в Opus 4.7 — маркетинг. Реально полезных — 300 тысяч. И сами Anthropic это подтверждают

В начале мая Кангвук Ли (CAIO Krafton) опубликовал в X разбор: двумя API-вызовами и 35 1M токенов контекста в Claude Opus 4.7 — это «доступно», а не «полезно». В system card §8.7.2 сами Anthropic пишут: на 1M MRCR упал с 78.3% (Opus 4.6) до 32.2% (Opus 4.7), и для long-context retrieval они рекомендуют держать 4.6 как fallback. Деградирует и 4.6 — просто в два раза медленнее. Параллельно Кангвук Ли двумя API-вызовами и 35 строками Python вытащил из Codex AES-зашифрованный compaction-промпт. Сравнил с открытым compact_20260112 от Anthropic. Они близнецы. Реальная разница не в промпте, а в том, где живёт компакция. GPT-5.1-Codex-Max — первая модель, нативно обученная компакции на уровне весов. Anthropic пока через сервер-сайд хук. Это и объясняет, почему по ощущениям Codex держит длинные сессии лучше. Внутри: verbatim промпты обеих систем рядом, side-by-side таблица, разбор системной карты Opus 4.7 и практические выводы для Claude Code и Codex CLI.

https://habr.com/ru/articles/1034214/

#LLM #Codex #Claude_Code #Opus_47 #GPT51CodexMax #contextcompaction #promptinjection #AIагенты

1 миллион токенов в Opus 4.7 — маркетинг. Реально полезных — 300 тысяч. И сами Anthropic это подтверждают

В начале мая Кангвук Ли (CAIO Krafton) опубликовал в X разбор: двумя API-вызовами и 35 1M токенов контекста в Claude Opus 4.7 — это «доступно», а не «полезно». В system card §8.7.2 сами Anthropic пишут: на 1M MRCR упал с 78.3% (Opus 4.6) до 32.2% (Opus 4.7), и для long-context retrieval они рекомендуют держать 4.6 как fallback. Деградирует и 4.6 — просто в два раза медленнее. Параллельно Кангвук Ли двумя API-вызовами и 35 строками Python вытащил из Codex AES-зашифрованный compaction-промпт. Сравнил с открытым compact_20260112 от Anthropic. Они близнецы. Реальная разница не в промпте, а в том, где живёт компакция. GPT-5.1-Codex-Max — первая модель, нативно обученная компакции на уровне весов. Anthropic пока через сервер-сайд хук. Это и объясняет, почему по ощущениям Codex держит длинные сессии лучше. Внутри: verbatim промпты обеих систем рядом, side-by-side таблица, разбор системной карты Opus 4.7 и практические выводы для Claude Code и Codex CLI.

https://habr.com/ru/articles/1034214/

#LLM #Codex #Claude_Code #Opus_47 #GPT51CodexMax #contextcompaction #promptinjection #AIагенты

10 настроек Claude Code, до которых большинство разработчиков не доходит

Ранее я писал про утечку исходного кода Claude Code . 512 000 строк, KAIROS, упоминания нерелизнутых моделей Opus 4.7 и Sonnet 4.8. Так вот. В актуальном Claude Code уже есть Opus 4.7 . Ровно как и было в leaked-коде. Вместе с ней появился новый уровень /effort xhigh - это мы сегодня тоже разберём. В первой части я показал что Claude Code умеет из коробки. Типовой сценарий после этого: "понял, установил, пользуюсь". И дальше тот же потолок что у всех - Claude работает быстро, но как-то странно. Отвечает не то, повторяет одно и то же к концу сессии, просит разрешения на каждый чих, жрёт токены как не в себя. Это решается настройками. Конкретными. Которые лежат в двух файлах и никто до них не доходит. Ниже десять вещей которые я настроил за полгода работы с Claude Code и которые сделали разницу между "работает" и "работает как отдел". С готовыми конфигами. Копируй, вставляй, меняй под себя.

https://habr.com/ru/articles/1028988/

#claude_code #anthropic #opus_47 #ai_agents #ai_coding #developer_tools #prompt_engineering #hooks #claudemd #vibecoding

Что я вынес из AMA с инженером Anthropic: 12 инсайтов про Claude Code, которые нигде не написаны

20 000 заявок, тобрали меньше 2%. Я оказался в числе участников хакатона Anthropic, где инженеры компании в живом AMA рассказывали то, что не попадает в документацию. Skills вместо агентов. Opus 4.7, который читает ваши инструкции настолько буквально, что ломает привычные workflow. Memory-слой поверх встроенного. Verification-паттерны для продакшена. И ещё 8 конкретных приёмов, которые я проверил на своих проектах. Без воды, без “10 промптов для продуктивности”. Только то, что реально меняет работу с Claude Code.

https://habr.com/ru/articles/1026814/

#Claude_Code #Anthropic #AIассистент #vibe_coding #skills #Opus_47 #CLAUDEmd #промптинженерия #разработка_с_ИИ #Claude