Почему умные помощники «тупеют» на длинных задачах и как это исправить

Смотреть урок

Дополнительные файлы из урока

В этом уроке я разбираю концепцию Loop Engineering и автоматизацию работы с LLM-агентами на примере Claude Code и DeepSeek. Мой главный посыл заключается в том, что для успешной работы автономных циклов необходима кристально четкая документация и строгое управление контекстом, иначе на длинной дистанции агент гарантированно сойдет с рельсов. Этот материал будет полезен разработчикам и энтузиастам, которые хотят избавиться от постоянного микроменеджмента нейросетей и строить надежные ИИ-системы, способные работать сутками.

Оглавление с таймкодами

03:26–09:23 Ошибки при проектировании лупов — почему агенты ломаются без строгой документации и как происходит потеря контекста модели.
09:25–11:22 Организационные изменения — переход к формату плотных 50-минутных эфиров вместо долгих неструктурированных созвонов.

🔒

Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ, чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.

Войти Вступить / купить доступ