Пять недель назад я провел генеральную уборку глобального контекста CLAUDE.md, сократив его с 21К до 7К знаков. Но на днях заметил, что файл почти вернулся к прежнему размеру. Как так вышло и что в таких случаях рекомендуют вендоры?

Что интересно, вернулись не старые инструкции, а появились новые процессы и правила, очевидно, полезные для текущей работы. Например, один только блок про использование таск-трекера постепенно дорос до 5К знаков и занял почти треть всего файла.

Сам по себе рост рабочего контекста, понятное дело, следствие активной работы, а не индикатор поломки. Новые полезные правила неизбежно накапливаются.

Настоящая проблема в том, что (1) не каждая такая инструкция должна грузиться в каждую сессию, (2) за разбуханием у меня никто не следит.

Так что сначала я опять засучил рукава. Подробная инструкция по работе с таск-трекером уехала в отдельный скилл t-tasks: Claude загрузит ее только тогда, когда понадобится работать с задачами. В глобальном CLAUDE.md осталась только короткая карта – где ведутся задачи и какой репозиторий для них использовать. По остальным блокам критерий был тот же: это нужно модели всегда или только для отдельного сценария работы?

После этой чистки в начале каждой сессии Claude стал получать от меня примерно вдвое меньше контекста.

Тут легко подумать: “Опять он про оптимизацию: в июле сократил файл, он снова вырос, теперь сократил еще раз”. Есть пара отличий, заслуживающих этого поста.

Во-первых, я посмотрел best practices и почистил не только глобальный CLAUDE.md, но и локальные CLAUDE.md и скиллы.

Во-вторых, подошел к делу системно – можно сказать, открыл собственную Performance Analysis Lab. Заведует ей новый скилл /t-perf. Он ведет список задач и координирует всю работу с производительностью и экономикой токенов: от сбора данных до регулярных ревизий контекста и скиллов. Мне больше не надо держать план в голове и самому собирать по файлам сведения о процессах и рабочих материалах.

На мне принятие решений и та часть работы, которую пока нецелесообразно делегировать. В остальном процесс построен: перед изменениями сохраняется снимок, логика решений протоколируется в журнале, а через 30 дней сторож постучится с напоминанием об очередной профилактике.

Вообще, тема нормальной эксплуатации ИИ-агентов – как управлять контекстом, считать стоимость, выбирать модели и проверять изменения – довольно объемная, так что буду периодически к ней возвращаться.

С теми же ревизиями цель ведь не в том, чтобы высушить файл до нуля, а найти каждой инструкции подходящее место. Иногда новое правило, наоборот, выгодно оставить в глобальном файле. Оно понемногу расходует контекст в каждой сессии, но может предотвращать гораздо более дорогие циклы работы.

В следующем посте об эксплуатации агентов покажу как раз такой случай: почему после большой чистки я сознательно снова увеличил CLAUDE.md.

Так что про профилактику по-прежнему не стоит забывать – но теперь у меня есть ответственный за нее.