Сколько раз сегодня ChatGPT ответил вам: «Вы абсолютно правы, давайте исправим»
Пять? Десять?
Если подобное повторяется, дело не в модели — дело в том, как именно вы с ней работаете.
Сейчас многие увлечённо обсуждают размеры моделей:
«У GPT триллион параметров!»
«Claude теперь держит 200 тысяч токенов в контексте!»
Это впечатляет. Но если вы не умеете управлять контекстом, то всё это всё равно что купить Ferrari и ездить только на первой передаче.
Сегодня разберёмся, как действительно использовать возможности LLM. Контекстное окно — это не ограничение, а основной интерфейс взаимодействия с моделью. И то, как вы управляете этим окном, напрямую влияет на качество, скорость и стоимость вашей работы.
Ведущие инженеры компаний, создающих автономных AI-разработчиков, называют контекстную инженерию одной из самых востребованных компетенций.
Правильная работа с контекстом — это разница между моделью, которая точно понимает задачу, и моделью, которая выдаёт бессмысленные ответы.
Качество результата можно улучшить в несколько раз, а заодно сократить количество токенов. Ниже — четыре ключевые идеи, которые помогут вам кардинально повысить эффективность работы с ИИ.
В профессиональной среде набирает силу новая концепция: код больше не является единственным активом. Промпты и спецификации — это тоже интеллектуальная собственность.
Software 1.0 — мы пишем код вручную.
Software 2.0 — нейросети учатся на данных.
Software 3.0 — естественный язык становится кодом, а LLM — его компилятором.
Звучит нереально? Посмотрите на цифры.
По данным Google, к апрелю 2025 года уже около 30 % нового кода создаётся ИИ.
GitHub Copilot генерирует почти половину строк в активных файлах, и им пользуются более 15 миллионов разработчиков.
При этом, как отмечает Саймон Уилсон (создатель DataSet), писать код с помощью LLM сложно и неинтуитивно. Если вам говорят, что это просто — вас вводят в заблуждение.
LLM — мощный инструмент, но без вашей инженерной логики он остаётся дорогим калькулятором. Вы — дирижёр этого оркестра. От вас зависит, какие данные модель увидит и как их интерпретирует.
Модель не имеет памяти между вызовами. Каждый запрос — чистый лист. Она ничего не «запоминает» между обращениями.
Контекстное окно — это всё, что модель видит. Механизм внимания (attention) можно сравнить с прожектором: чем больше освещаемая площадь, тем слабее фокус.
Качество вывода равно качеству входа. Если вы подаёте хаотичные данные — получите хаотичный результат.
Вы решаете, что и в каком порядке показать модели, как оформить инструкцию и где поставить акценты. Вы не пользователь — вы режиссёр контекста.
Контекстное окно — это своего рода оперативная память модели. Когда вы добавляете новые данные, старые постепенно «вытесняются» из этой памяти.
В результате модель может «забыть» начало разговора и начать генерировать неуместные ответы.
Поэтому инструменты вроде Claude и Cursor автоматически сжимают историю и оставляют только наиболее релевантные части диалога. Это не память в привычном смысле — скорее умная фильтрация контекста.
Загрузка всей документации сразу. Это как искать иголку в стоге сена. Модель теряется в объёме данных.
Эффект Lost in the Middle. Самая важная информация оказывается в середине контекста и теряется из фокуса внимания.
Отсутствие фильтрации. «Добавлю на всякий случай ещё пару файлов» — типичная ошибка. Каждый лишний токен создаёт шум и снижает точность. Помните: меньше, но релевантнее — всегда лучше.
Знакома ситуация, когда модель несколько раз подряд говорит:
«Вы правы, я допустила ошибку, давайте исправим»?
Вы раздражаетесь, думаете, что проблема в модели. На деле — контекст просто засорён и модель потеряла нить разговора.
Разница между «переписать всё заново» и «внести точечные правки» — это не магия ИИ, а грамотно выстроенный контекст.
Качество = (Корректность × Полнота) / (Размер × Шум)
Чем больше размер и шум — тем ниже итоговое качество. Если ключевая информация теряется в середине контекста, падает корректность и полнота. Оптимум — не максимальный, а чистый и структурированный контекст.
Правило «трёх–десяти шагов» Оптимальная длина одной сессии — от трёх до десяти шагов. После двадцати эффективность модели резко снижается.
Prefetch данных. Если знаете, какие данные понадобятся — загрузите их заранее. Это снижает количество вызовов и экономит время.
Профессионалы сохраняют промежуточные результаты, чтобы не держать всё в одном окне. Так можно экономить до 90 % токенов.
Вместо «найди ошибку во всех 100 файлах» дайте чёткую задачу: «Проверь валидацию e-mail в модулях авторизации». Конкретная задача — конкретный контекст.
Claude автоматически сокращает старые сообщения при 95 % заполнения окна.
Но лучше делать это осознанно: сохранять прогресс, фиксировать итоги и начинать новую фазу с чистого контекста.
Research. Агент изучает кодовую базу и сохраняет ключевые наблюдения.
Plan. На основе ресерча формируется план действий и тестов.
Implement. Выполняется реализация по плану.
Между фазами обязательно проводится ревью — архитектурная проверка до начала кодирования. Это повышает качество и сокращает количество итераций.
Для мелких правок или добавления кнопки на страницу достаточно простого контекста. Но если проект превышает 100 тысяч строк кода, без многофазного подхода вы столкнётесь с переполнением и потерей качества.
Главный агент (parent) даёт задачу: «Найди, где происходит X». Подагент (child) анализирует файлы и возвращает ответ: «В файле Y, строка Z». Так вы разгружаете контекст и работаете точечно.
Claude Code, например, позволяет запускать отдельные задачи в независимых окнах без дополнительных настроек.
Работа без плана приводит к хаосу. Одна неточность в Research порождает сотни ошибок в коде. Проверяйте ресерч и план, а не только итоговый код — его всегда можно перегенерировать, а вот понимание системы требует времени.
Это не конкурирующие понятия. Важно понимать, что является ключевой ценностью в конкретной задаче.
Да, промпты становятся частью инженерной культуры, но качество по-прежнему держится на дисциплине, ревью и ответственности.
LLM не имеет памяти: вы управляете её контекстом.
Больше контекста не значит лучше.
Оптимум — 40–50 % от максимального объёма.
Контекст — это ваша оперативная память, и ею нужно управлять.
Контекстная инженерия становится новым навыком разработчика.
Контекстное окно — не баг, а фича. Освойте управление контекстом — и получите многократный рост эффективности.