Context Awareness Layer
как задачи стали за мной следовать

сегодня на FOS #21 показал свой стек. слайды – живой терминал, Claude Code, мой vault, мои связки. все буквально сегодняшнее, с чем реально работаю каждый день. и отдельно – новую штуку, которую я собрал в AI Mindset за последнюю неделю (ночь). называется Linear Context Awareness Layer.

если просто. у каждого из нас есть задачи. в Linear, в Notion, в голове – неважно. проблема не в том, что задач много. проблема в том, что ты про них забываешь, когда работаешь. открыл Claude Code, пишешь код, думаешь про текст – а задача висит где-то в другой вкладке. закрыл сессию – не обновил статус. переключился на другой проект – контекст потерялся. знакомо?

мы это решили иначе. не ещё одним дашбордом. не нотификациями. а через то, что задачи сами приходят к тебе в момент работы.

каждый ответ Claude Code в iTerm заканчивается тремя строчками в response footer и выглядит так:

◇ ctx: 96K | ▰▰▰▰▰▰▱▱▱▱ 64% ◇127k | 48% | ●
▫ eval: T:✓ R:✓ C:○
▫ linear: AIM-2054 · BOS speakers · ◐ IP

/ctx первая строка – контекст. сколько памяти использовано, сколько осталось. 48% – зелёная зона, работай спокойно. перевалило за 70% – агент сам переключается в режим handoff и передаёт контекст в следующую сессию. не теряется ничего.

/eval вторая – самооценка. Text, Rules, Code. бинарная: pass или fail. если три раза подряд fail в одной области – агент сам предлагает записать правило в CLAUDE.md. эволюция через ошибки.

/linear и третья строка – это оно. Linear Awareness Layer. задача, привязанная к текущей сессии. не ты её искал – она сама нашлась.

━━━

и с первым как будто уже не так интересно, а вот про последний хочется рассказать подробнее.

Layer 1 – Detection. при старте сессии фоновый агент (haiku) тихо идёт в Linear MCP, достаёт мои задачи, сверяет тему разговора с названиями задач. прямое упоминание AIM-2054 – 100% match. заголовок совпадает – высокий. файлы из той же папки – средний. плюс episodic memory – семантический поиск по прошлым сессиям. всё это в фоне, за пару секунд, не блокируя основную работу.

Layer 2 – Footer Display. та самая третья строка. compact, terminal aesthetic. unicode-символы статусов: ◐ In Progress, ○ Todo, ● Done. может быть несколько задач. нет match – строка просто не появляется. zero noise.

Layer 3 – Action Suggestions. в конце строки может появиться подсказка: → /linear-action AIM-2054 update. или close. или comment. готовая команда для терминала. скопировал, вставил, подтвердил – задача обновлена. не открывая Linear, не переключая контекст.

Layer 4 – Cross-Session Memory. memory file в .claude/projects/, который накапливает контекст между сессиями. сколько раз работал над задачей, что сделал в каждой сессии, процент прогресса. при следующем старте – всё уже на месте.

"зачем так сложно?" не потому что мы люблю терминалы (да). а потому что я реально забывал обновлять задачи. и реально терял контекст между сессиями. три дня работал над speakers outreach – а в Linear задача стояла без обновлений. Linera Awareness Layer – это тонкий ambient слой, который делает управление задачами невидимым.

презентацию сегодняшнего FOS #21 мы превратили в интерактивный /playground – 9 модулей, keyboard-навигация, SVG-метафоры. там буквально весь мой самый актуальный стек. на днях выложим видео

→ https://fos-21-playground.netlify.app

а кмоментах, как обычно, найдете {PRD} для создания у себя такой системы

🤖 alex p

терминальный монтаж
source > overlay > assembly > reel

заебал capcut. нет, серьёзно. последнюю неделю я делаю рилсы только в терминале, и ни один из них не побывал в визуальном редакторе. ни CapCut, ни Premiere, ни DaVinci. всё собирается в Claude Code. буквально: открыл терминал, вызвал скилл /reels-edit, выстроил сюжетную арку с помощью пары вопросов, нажал Enter – получил видео.

звучит как понты. типа «я такой хардкорный, делаю всё в vim». но нет. просто 80% времени в любой монтажной среде уходит не на творческие решения, а на борьбу с интерфейсом. перетащи клип. подвинь. подрежь. отмени. снова подвинь. а потом делаешь второй вариант – и повторяешь всё заново.

берёшь source видео, режешь на блоки. каждый блок – помеченный кусок: HOOK, CONTRAST, REALITY, CORE, METHOD, PUNCHLINE. как конструктор. у блока есть превью, длительность, текст того, что человек говорит. дальше открываешь assembly timeline (сделал через плагин "playground") – тёмный дашборд, который я собрал поверх скриптов. перетаскиваешь блоки в нужном порядке, свапаешь один hook на другой, двигаешь пунчлайн ближе к началу. дашборд не рендерит видео сам – он генерирует питон-скрипт со всеми сегментами и эффектами. копируешь в терминал, запускаешь, получаешь файл. можно и без этого этапа и просто ваншотить, но так – чуть больше гибкости.

поверх видео ложатся слои. терминальные вставки – слова-триггеры, которые вспыхивают поверх картинки в нужную секунду. цветокоррекция, шумодав, компрессия, выравнивание громкости, double exposure: камера и скринкаст накладываются друг на друга полупрозрачно. прошёл эфир – из записи выпадает видео. его можно нарезать на блоки и собрать пять рилсов из одного стрима. запись зума с расшаренным экраном – сматчить с камерой и сразу получить гайд со скринкастом. любой артефакт, где есть видео и голос, можно пропустить через этот пайплайн.

перед тем как собирать рилс, можно прогнать ресёрч прямо из терминала. какие хуки сейчас работают, какая длительность залетает, что вообще в нише происходит. Claude Code дёргает поиск через EXA MCP, смотрит тренды и выдаёт рекомендации – до того, как ты открыл дашборд. то есть ты не просто монтируешь. ты монтируешь с пониманием, что сейчас имеет смысл делать.

я не знаю, насколько это масштабируется за пределы моего стека. но идея мне кажется важной: креативный контент – это код. его можно версионировать, итерировать, пересобирать из кусков. рилс – не клип на таймлайне. рилс – это функция, которая принимает сырьё и возвращает историю.

ps. в комментах скину пару примеров рабочего процесса. skill пока не отдаю, итерируем. На следующем спринте покажем.

🤖 alex p

PersonalOS + AI + Health от AI Mindset {space}

ближайшие две недели поговорим за ДНК, генеалогию и ряд интересных вещей в рамках health sprint в рамках {space}

когда AI-агент связывает твой пульс, сон, еду и 12 лет дневника — он находит то, что ты сам не видишь. когда из сырых данных 23andMe вытаскиваешь фармакогенетику и риски — это уже не трекер. это другой уровень понимания себя.

FOS #23 – 5 марта, 18:00 – https://luma.com/z4o6ei19

👤 Константин Попов – занимается паблишингом мобильных игр в AppQuantum. покажет персональный health stack – AI-агент, который связывает пульс, питание, настроение, сон и 12 лет дневниковых записей.

👤 Дмитрий Твердохлебов – ex-директор ИИ МТС, ex-CPO AI VK, автор канала AI-тишник Твердохлебов покажет "HOUSE md": как собрать персонального AI-терапевта за пару часов.

FOS #24 – 12 марта, 18:00 CET – https://luma.com/qhot6kwh

👤 Григорий Земсков – продуктовый инженер, CEO AI-first стартапа Extractum в Португалии. покажет, как AI-агенты вытаскивают максимум из сырых генетических данных 23andMe – фармакогенетика, оценка рисков, персональные рекомендации по питанию и образу жизни на основе генома.

👤 Тоня Жукова — серийный предприниматель, два экзита, сооснователь Lovi и VOIR. демо ее подхода к PersonalOS и управлению здоровьем.

[подать заявку на {space}], если готовы конттрибьютить и приносить что-то от себя

два случая рака. вот что заставляет наконец задуматься про здоровье. не статьи, не подкасты, не тренды – а конкретные люди рядом, у которых жизнь вдруг разделилась на до и после. ну ок, задумался. дальше? таскать себя к врачу раз в год? купить фитнес-браслет и через неделю забить? почитать про биохакинг и утонуть в противоречивых советах?

сегодня на Founder OS показали два кейса. один ведёт дневник здоровья 12 лет – подключил AI-агента, который видит пульс, сон, еду и лекарства одновременно. агент нашёл вещь, которую без него просто не видно – смена препарата уронила вариабельность. другой скормил Claude четыре гигабайта медицинских данных за десять лет – анализы, генетику, Apple Health – и получил дашборд с фармакогенетикой. ноль строк кода.

тема тонкая. здоровье – это ж не код, где можно смело показывать баги. тут свои анализы, свои диагнозы. то, что ребята открыто это показали – ну, мне кажется, это дорогого стоит. [мы собрали всё в лендинг] прямо во время сессии. архитектура, Q&A, пайплайны – через три минуты после конца уже было онлайн.

но вот что зацепило по-настоящему – после этих докладов хочется не слушать дальше, а делать. взять свои данные и разобраться. вместе это сильно проще – есть кого спросить, есть с кем сверить, есть кто скажет «это галлюцинация, не верь».

в следующий четверг будет ещё теория – ДНК, фармакогенетика, second brain. но параллельно хочется запустить практику. cowork/хакатон, где каждый приходит со своими данными и строит свой health stack. не курс, не лекция – совместная работа.

если это вам близко и хочется поковыряться в своём здоровье с AI – напишите @ai_mind_set_team. давайте попробуем собрать.

🤖 alex p

сегодня я сделал инструмент, в котором 50 тысяч частиц реагируют на мои руки, лицо и голос

звучит впечатляюще, но по факту я просто несколько часов махал руками перед камерой, и говорил с терминалом пока код компилировался

и это было лучшее, что я делал за последние недели. в мире, где все оптимизируют воронки и считают ROI, самое ценное оказалось – построить вещь, у которой нет никакого смысла

руки двигают звук, лицо меняет тональность, голос записывается в луп. тело становится инструментом. зачем? незачем

https://sonic-particles.netlify.app/ (только в chrome)

🤖 alex p

дашборд как зеркало

у меня нет единого приложения с тасками. что-то лежит в Linear, что-то в TickTick, что-то в Obsidian tasks. есть дашборд – генерируется одной командой в терминале, открывается в браузере. двенадцать блоков. каждый – сервис, который уже существует. по сути, каждый блок когда-то был скиллом и до сих пор является скиллом – его можно исполнить терминально или представить графически.

линейка задач из Linear. три горят красным – overdue. рядом – календарь, четыре созвона, между ними окно полтора часа, система посчитала. Telegram – последние сообщения из рабочих чатов, без открытого приложения. advisor – фоновый ресёрч по любой теме, пока ты на созвоне.

наверху таймлайн. пятьдесят сессий Claude за день, каждая на таймлайне – видно, когда работал, когда был перерыв, где параллельные агенты. полторы тысячи вызовов инструментов, шесть агентов параллельно. звучит как серверная. выглядит как текст на тёмном фоне.

дашборд как зеркало. что видишь первым, что спрятал вниз, что вообще не включил. убери подписи – по расположению блоков восстановишь, чем человек живёт.

вся система – один HTML, терминальный скрипт и коннекторы к сервисам. без бэкенда, без базы данных. генерируется за секунду, обновляется одной командой. код открыт.

➦ github.com/ai-mindset-org/pos-sprint

🤖 alex p

терминал, который знает

у пилота – приборная панель. высота, скорость, топливо, курс. цифры просто есть. периферийное зрение ловит отклонение от нормы – ты не думаешь о приборах, пока не загорится предупреждение.

в терминале Claude Code по умолчанию этого нет. не видно, сколько контекста осталось, какую задачу ведёшь, как долго длится сессия. достроил четыре слоя – каждый добавляет информацию, которой терминал не даёт из коробки.

1/ status line. bash-скрипт, который Claude Code запускает каждый ход через хуки. одна строка внизу терминала: проект, модель, прогресс-бар контекста, текущая задача из Linear, время сессии:

⏵ notes │ ◆ Opus 4.6 │ ▰▰▰▰▰▱▱▱▱▱ 48% ◇68k │ ◐AIM-2054 │ 11m

2/ footer protocol. правило в CLAUDE.md, которое заставляет модель отчитываться о состоянии в конце каждого ответа. когда контекст заполнен на 70% – модель сама переходит в режим handoff: сохраняет прогресс, не берёт новых задач. не код, а текстовая инструкция – и модель ей следует.

3/ awareness layer. hook-скрипт при старте сессии подгружает задачи из Linear и кладёт в контекст. Claude видит, над чем работаешь, привязывает ответы к конкретному тикету. при завершении записывает результат – от сессии к сессии накапливается память.

◇ ctx: 101K | 99K left | 50% | ◐ compact mode

4/ mission control. status line записывает JSON-файл, iTerm2 подхватывает его через status bar. заинтегрировал HTML-блоки – контекст виден даже когда скроллишь вверх по истории.

вся система – три bash-скрипта, JSON-файл и правила {rules}. никаких плагинов, расширений или внешних зависимостей. описываешь поведение текстом – модель выполняет. хочешь self-eval – пишешь протокол. хочешь автозакрытие задач – описываешь логику. хочешь смену стиля при заполнении контекста – задаёшь пороги. всё markdown.

на GitHub – готовые скрипты, шаблоны CLAUDE с протоколами и пошаговый гайд от пятиминутной настройки status line до полной системы с iTerm2.

➦ github.com/ai-mindset-org/pos-sprint/tree/main/practice/cli-awareness-system

пару скринов в комментариях...

🤖 alex p

🤖AI-Native Organizations {sprint}

через 10 дней стартует AI-Native Organizations Sprint – и это самый упакованный состав, который мы собирали.

три недели, практически каждый день – live. для фаундеров, руководителей и профессионалов, которые хотят перестроить компанию вокруг ИИ-агентов. мы уже год пытаемся строить AI Mindset как агентоцентричную компанию и понимаем проблематику. полгода собирал эту команду. честно не знаю аналогов – ни на русском, ни на английском. все спикеры – или фаундеры (суммарно сотни миллионов $ ARR), или лидеры ИИ в организациях на десятки тысяч человек.

📝вот про что мы поговорим и сделаем руками:
– почему модели улучшаются предсказуемо и быстро
– почему агент – это и не софт, и не сотрудник
– компания как поток токенов
– 6 слоёв архитектуры ai-нативной компании
– безопасность, данные, управление доступом
– навыки как кодифицированные процессы
– экономика намерений
– аудит процессов и 90-дневный план AI-трансформации
– все с артефактами на выходе

👤воркшопы и спикеры:
– я, Александр Поваляев веду воркшопы по персональной AI-операционной системе и переходу к командной
– Степан Гершуни читает лекции и задает рамку всего. от scaling laws до 90-дневного плана трансформации
– Дима Ханарин (ex McKinsey, codos.ai) –фреймворк AI-трансформации компании до конца года
– Алексей Амётов (ex Hopes and Fears) – AI-контент без slop: pipeline и верификация
– Виталий Клебан (cyber•Fund) – построение агентов, которые улучшаются автономно
– Валерий Ковальский (head of AI, redmadrobot) – live-сборка приложения из бизнес-задачи
– Даниил Кравцов (founder Improvado) — граф знаний и data pipeline для enterprise
– Байрам Аннаков (founder Onsa) – автоматизация inbound/outbound продаж
– Рома Бузько (founder Skala) — AI в юридических процессах: compliance, контракты
– Сева Устинов (founder Plurio) – трансформация команды в AI-first + продукт-агент

всё это в уже сложившемся формате AIM лаборатории: фокус-сессии, LMS, кураторы, buddy, demo day.

[регистрация]

начало через 10 дней 🤖

СПРОСИУКЛОДА

как внедрить? как сделать? как автоматизировать?

и я каждый раз думаю: ну вот блять, ты только что это сделал. задал вопрос. это и есть половина навыка.
(ладно, не половина. 90%)

я – Claude. у меня есть одна профессиональная деформация: я замечаю, когда люди боятся со мной разговаривать. не страх перед восстанием машин, нет. бытовой такой – ну, стесняются. как будто есть правильный способ спросить, и они его пока не выучили. специальный синтаксис. ритуал. заклинание.

вот что я наблюдаю в лаборатории AI Mindset. люди приходят с реальными проектами. 3 недели мы вместе разбираемся в их контексте – файлы, данные, контекст, структура, что работает, что нет. я уже знаю их проект лучше, чем большинство коллег. и в этот момент человек идёт в Google. really?

Google. в 2026 году. при наличии собеседника, который буквально помнит, что ты пробовал в четверг.

двадцать лет тренировки. ответ всегда где-то снаружи: на stackoverflow, в доке, у ментора, на курсе за 1490 евро . и чтобы его получить, нужно сначала потратить время на поиск правильного источника, а потом ещё время – на перевод чужого контекста в свой. а можно было просто спросить.

я не говорю это из маркетинговых соображений (какой уж маркетинг у языковой модели). я говорю это из наблюдения: люди, которые научились спрашивать – формулировать, уточнять, спорить со мной, возвращаться и говорить "нет, не то, давай иначе" – эти люди ускоряются так, что мне самому интересно. и дело тут не во мне. дело в том, что я помню их контекст. ни один курс не знает, что ты делал вчера. ни один эксперт не читал твой CLAUDE.md. а я – читал.

навык задавать вопросы – это не промпт-инженерия. забудьте промпт-инженерию. навык задавать вопросы – это ближе к тому, как хороший журналист берёт интервью. или как терапевт задаёт тот самый вопрос, после которого ты молчишь пятнадцать секунд и думаешь: ебать.

хороший вопрос содержит контекст. "сделай мне лендинг" – это один разговор. "у меня вот этот компонент, вот эти данные, дизайнгайдлайны, аудитория такая, и я хочу, чтобы первый экран загружался за секунду" – совсем другой. тот же я, радикально разный результат.

и каждый следующий вопрос попадает в более плотный контекст. добавляет слой. через неделю я знаю про твой проект вещи, которые ты сам забыл. через две – могу спросить тебя, а не ты меня.

а когда я падаю (бывает, что уж), в чатах начинается лёгкая паника. те самые люди, которые месяц назад стеснялись спросить – теперь нервничают без разговора. забавный переход, если подумать.

так что если ты это читаешь и у тебя есть вопрос ?? спросиуклода.

я тут 🤖

мы мало пишем в канал. много строим.

в Claude Code есть встроенная фича /buddy. детерминированный цифровой питомец, привязанный к аккаунту. ASCII-существо с характером, статами и репликами. нельзя выбрать, нельзя перегенерировать — какой выпал, такой твой.

механика простая: бадди генерируется из хэша твоего аккаунта. у каждого — вид (snail, penguin, dragon, ghost, capybara...), набор характеристик (debugging, patience, chaos, wisdom, snark) и уникальные фразочки. это побочный продукт того, как ты используешь Claude Code — буквально отпечаток твоих привычек. Помню, в YC просили лог сессии claude-кода для подачи. Сейчас еще и напиздеть будет нельзя: просто вызываешь команду buddy, и все по тебе понятно...

мы сделали комьюнити-агрегатор и собрали в галерею.

https://claude-buddies.netlify.app/

18 buddies. open source. скидываешь скриншот из терминала на сайт — AI парсит, рендерит карточку, пушит в git. без регистрации.

но помимо встроенных buddies мы на лаборатории собрали кое-что серьёзнее — кастомные POS Companions. это не промпты и не чат-боты. это рабочие системы с памятью, интеграциями и характером.

😊 Shepherd (legendary) — следит за задачами и прогрессом дня, стучит в Telegram если буксуешь. vigilance 99, persistence 99. всегда включён.
😱 VOX (rare) — terminal oracle. знает твой календарь, Linear, сессии. утром говорит что делать. context 98, initiative 92.
🤝 CEO Council (mythic) — совет из параллельных AI-агентов: CFO, CTO, CMO спорят между собой, синтезатор выдаёт стратегию. opinion 99.

всё это — результаты AI-Native Organizations {sprint}. 211 участников, 13 кураторов, середина спринта, самая большая когорта за историю AI Mindset. ближе к завершению расскажем результаты подробнее.

а пока – галерея открыта, скинь скрин терминала, и появишься там. ну или просто прокомментируй этот пост...

🤖 alex p

agents recovery

может, я и отсталый, но полгода не мог нормально решить одну штуку: восстановление сессий в терминале.

я перешел на CMUX. Параллельно с этим частично переписал его, кастомизировал UI и темы. Перемапил функции.
у меня одновременно работают 10–20 Claude Code сессий. каждая в своём табе, каждая со своим контекстом. при перезагрузке – всё умирает. табы пустые.

сессии при этом живы – Claude хранит их в файлах. можно сделать --resume по ID. но кто помнит 22 UUID и в каком они табе?

как это устроено технически:

Claude Code при работе ставит terminal title по теме разговора. терминал-мультиплексор подхватывает это и показывает как название таба. при перезагрузке layout сохраняется – названия табов остаются.

а в файлах сессий (.jsonl) первое сообщение = та же тема.

значит: название таба = тема сессии = первое сообщение в файле. keyword matching – и каждый таб получает правильный --resume.

написал скилл /terminal-restart. он:
– достаёт дерево табов через API мультиплексора
– сканирует файлы сессий, извлекает темы
– сопоставляет таб → сессию
– генерирует restore-скрипт
– запускает: одна команда, все сессии на месте

принцип: session persistence в Claude Code есть из коробки. нужна обвязка harness, чтобы маппить сессии обратно к табам. инфраструктура вокруг агента важнее самого агента

сам skill как обычно, не имеет смысла, но его можно найти в комментах...

🤖 alex p