День 2 – Авторский метод настройки агента

Базовое контекстное окно Claude Code – 1 000 000 токенов (1М). Но есть проблема:

• Качество агента деградирует после ~50% заполнения
• На 800K+ агент начинает игнорировать инструкции
• Без управления памятью HOT-файл растёт до 80KB+ за день

Каждая папка в .claude/ отвечает за свой слой:

.claude/
├── CLAUDE.md              # SOUL – личность, роль, стиль, границы
├── settings.json          # Настройки: env, хуки, permissions
├── core/
│   ├── USER.md            # Профиль владельца
│   ├── rules.md           # Операционные правила и границы
│   ├── AGENTS.md          # Справочник агентов (on-demand)
│   ├── MEMORY.md          # Холодная память, индекс уроков
│   ├── LEARNINGS.md       # Архив уроков из ошибок
│   ├── warm/
│   │   └── decisions.md   # Ключевые решения (14 дней)
│   └── hot/
│       ├── handoff.md     # Последние 10 записей (в контексте)
│       ├── recent.md      # Полный журнал (НЕ грузится в сессию)
│       └── archive/       # Старые журналы по датам
├── tools/
│   └── TOOLS.md           # Справочник инструментов (on-demand)
├── skills/                # Скиллы – переиспользуемые навыки
├── hooks/                 # Shell-скрипты для автоматизации
└── scripts/               # Крон-скрипты для ротации памяти

Каждый слой загружается по-разному:

• IDENTITY + WARM + HOT – автоматически при старте через @include
• COLD – агент читает через Read tool, когда нужен старый контекст
• L4 – агент ищет через curl, когда нужна информация старше 24 часов

Gateway автоматически записывает каждое взаимодействие в recent.md:

### 2026-04-14 15:03 [own_voice]
Принц: (транскрипция голосового, 200 символов)
Агент: (сжатый ответ, 200 символов)

Теги источников:

Хуки – это shell-команды на события жизненного цикла Claude Code. CLAUDE.md – рекомендация (~80% compliance). Хуки – принуждение (100%).

Базовые хуки (для любого агента):

• block-dangerous.sh (PreToolUse → Bash) – блокирует rm -rf, git push --force, DROP TABLE, curl | bash. Exit 2 = операция отменена.
• protect-files.sh (PreToolUse → Edit|Write) – защищает .env, .pem, .key, secrets/*, package-lock.json от случайного изменения.
• log-commands.sh (PostToolUse → Bash) – логирует каждую команду в command-log.txt. Аудит.

Продвинутые хуки (мультиагентная система):

• session-bootstrap.sh (SessionStart) – загружает топ-5 уроков из episodes.jsonl, проверяет inbox, ставит heartbeat online.
• auto-recall.mjs (UserPromptSubmit) – отправляет промпт в OpenViking, возвращает релевантные воспоминания.
• correction-detector.sh (UserPromptSubmit) – ловит фразы типа «не надо», «неправильно» – и триггерит запись урока.
• review-reminder.sh (PostToolUse) – после 10+ правок напоминает запустить code review перед коммитом.
• flush-to-openviking.sh (PreCompact) – перед компакцией сохраняет HOT+WARM в OpenViking. Ничего не теряется.
• write-handoff.sh (Stop) – генерирует handoff.md. Следующая сессия начинается там, где закончилась предыдущая.

Конфигурация в settings.json:

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [{
      "matcher": "Bash",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": ".claude/hooks/block-dangerous.sh"
      }]
    }]
  }
}

В settings.json нужна только одна env-переменная:

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "400000"
  }
}

Никаких других env-переменных менять не нужно. Не ставьте MAX_THINKING_TOKENS, SUBAGENT_MODEL, AUTOCOMPACT_PCT – оставьте дефолты. Модели управляются через стратегию, а не через env.

Terse Mode: экономия на выводе. Output-токены стоят в 5 раз дороже input (Opus: $15 vs $75 за 1М токенов). При рабочем окне 400К каждый лишний токен на счету. Добавьте в rules.md:

## Output style
Drop: articles (a/an/the), filler, pleasantries, hedging.
Fragments OK. Short synonyms.
Pattern: [thing] [action] [reason]. [next step].

До: «Sure! I'd be happy to help you with that. The issue is likely caused by a problem in the auth middleware.»

После: «Bug in auth middleware. Token expiry check uses < not <=. Fix:»

Экономия: ~75%. Агент пишет полный код и точные ошибки – сжимается только проза.

На подписке Max ($100–200/мес) все модели включены. Стоимость = расход rate limit, не деньги. Sonnet для субагентов = быстрее ответ + меньше контекста.

L4 – это локальная семантическая база для долгосрочной памяти. Агент ищет по смыслу, не по ключевым словам.

Как работает:

1. Stop hook или cron (06:30 UTC) загружает HOT + WARM в OpenViking
2. OpenViking создаёт эмбеддинги автоматически
3. При следующей сессии auto-recall.mjs ищет релевантную информацию

# Поиск
curl -X POST "http://localhost:1933/api/v1/search/find" \
  -H "X-API-Key: $KEY" \
  -d '{"query": "что решили по API", "limit": 10}'

Каждый агент пишет в свой namespace, но ищет по всем. Кросс-агентный поиск «из коробки».

Агент записывает уроки из ошибок. Не просто «запомнить», а системно менять себя, чтобы ошибка не повторилась.

Как работает detection. Хук correction-detector.sh (UserPromptSubmit) сканирует каждое сообщение пользователя на триггерные слова:

При совпадении хук инжектирует напоминание: «КОРРЕКЦИЯ ОБНАРУЖЕНА. Запиши learning через learnings-engine.mjs capture».

Pipeline: от ошибки к системному изменению:

Коррекция от пользователя
  → correction-detector.sh (ловит триггер)
  → learnings-engine.mjs capture (записывает в episodes.jsonl)
  → learnings-engine.mjs score (вычисляет рейтинг)
  → learnings-engine.mjs lint (находит HOT/STALE/PROMOTE)
  → learnings-engine.mjs promote (меняет систему)

Формат записи (episodes.jsonl):

{
  "id": "EP-20260414-001",
  "ts": "2026-04-14T15:03:00Z",
  "type": "correction",
  "source": "prince",
  "context": "что произошло",
  "error": "что было не так",
  "rule": "правило на будущее",
  "impact": "high",
  "tags": ["workflow", "git"],
  "freq": 1,
  "status": "active"
}

Скоринг. Каждый эпизод получает композитный score (0–1):

Пирамида надёжности:

Куда промоутится по тегам:

Зелёная зона (TOOLS.md, SKILL.md) – агент меняет автономно. Красная зона (rules.md, CLAUDE.md) – только с разрешения владельца.

При рабочем окне 400К: после крона память занимает 7%, без крона – 15%. Если крон сломан неделю – 29%, что уже ощутимо. Сжатие существует для чистоты контекста и сохранения качества агента.

1. public-architecture-claude-code – архитектура, шаблоны, скрипты, install.sh. github.com/qwwiwi/public-architecture-claude-code

2. jarvis-telegram-gateway – Gateway: Telegram → Claude Code. github.com/qwwiwi/jarvis-telegram-gateway

3. architecture-brain-tests – 800 тестов, проверяющих всё вышеописанное. github.com/qwwiwi/architecture-brain-tests

Категории тестов:

• T20: безопасность (нет секретов в шаблонах, .gitignore)
• T26: модели (правильные ID, запреты, double review)
• T27: COMPACT_WINDOW (400K, 1М контекст)
• T28: Learnings v2 (движок, скоринг, пирамида)
• И ещё 25+ категорий

Скопируйте и отправьте своему агенту. Он проверит себя по всем правилам:

Memory:

1. Есть ли CLAUDE.md? Сколько строк? (цель: до 200)
2. Есть ли @include для USER.md, rules.md, decisions.md?
3. Есть ли core/hot/recent.md? Какой размер?
4. Есть ли core/warm/decisions.md?
5. Настроены ли крон-скрипты для ротации памяти?

Settings:

6. CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW установлен? (цель: 400000)

Models:

7. Opus используется для кода и ревью?
8. Sonnet используется для субагентов?
9. Double review настроен (Opus + Codex GPT-5.5)?

Hooks:

10. Есть ли PreToolUse хук для блокировки опасных команд?
11. Есть ли PostToolUse хук для логирования?
12. Есть ли Stop хук для записи handoff?

Security:

13. .env, .key, .pem файлы в .gitignore?
14. Секреты хранятся в secrets/ или shared/secrets/?
15. Нет ли хардкоженных токенов/ключей в файлах?

Token optimization:

16. CLAUDE.md меньше 200 строк?
17. AGENTS.md и TOOLS.md грузятся on-demand, а не @include?
18. Используется /compact между задачами?

Формат результата: Пройдено: X/18, Не пройдено: [список с рекомендациями].