Перплексити выкатили неплохой гайд по прикладному использованию ИИ (реальные кейсы - моя главная любовь). NotebookLM написал список основных:
I. Продвинутый исследовательский анализ (Scaling Yourself)
Эти кейсы трансформируют способ сбора, анализа и синтеза информации. По сути, они дают одному человеку исследовательскую глубину целой команды.
• Комплексная оценка рынка - полноценный workflow для анализа всего рынка, идентификации ключевых игроков и определения стратегии
• Адаптация решений из других индустрий - решение проблем через поиск проверенных методологий из совершенно несвязанных областей
• Сложная финансовая оценка - используется перед крупными инвестиционными решениями или поглощениями
• Анализ данных и рекомендации - анализ внутренних данных и синтез стратегических рекомендаций для будущего планирования
• Исследование перехода на freemium-модель - практический пример использования исследований для управления крупными стратегическими бизнес-изменениями
II. Генерация важных документов (Scaling Yourself & Getting Results)
Здесь Perplexity Labs идет дальше черновиков - генерирует полноценные, профессионально отформатированные документы, которые обычно требуют специализированной экспертизы или значительного времени на производство.
• Презентация для совета директоров - генерация формальной презентации из неформальных заметок
• Профессиональная стратегическая документация - трансформация аналитических заметок в комплексный, профессионально структурированный документ
• Интерактивный дашборд win-loss анализа - создание детального дашборда для идентификации изменений и ключевых драйверов, влияющих на результаты продаж
III. Автоматизация и личный менеджмент (Blocking Distractions)
Эти кейсы показывают, как AI-агенты управляют сложными многошаговыми задачами, снижая переключение контекста и освобождая время для фокусной работы.
• Интегрированный исследовательский workflow (Comet Agent) - объединение исследования, организации и синтеза в одну команду
• Проактивное управление email (Comet Agent) - классический пример делегирования повторяющейся административной нагрузки
• Автоматическая подготовка к встречам (Comet Shortcut) - подготовка к предстоящей встрече через интеграцию данных из календарей, коммуникаций и публичных новостей
• Отчеты о личной эффективности - использование AI для анализа личных рабочих паттернов через различные инструменты (project management, календарь, email) для выявления эффективности и пробелов в навыках
• Запланированный конкурентный анализ (Perplexity Task) - настройка повторяющейся задачи для мониторинга изменений на рынке без ручного вмешательства
IV. Развитие бизнеса и продажи
Эти кейсы фокусируются на использовании Perplexity для роста выручки через быструю генерацию кастомизированной аналитики и персонализированных материалов для outreach.
• Дашборд полного цикла генерации лидов - высокоуровневый промпт, использующий Labs для таргетированной идентификации лидов, создания дашборда и автоматической генерации шаблонов для outreach
• Гиперперсонализированный outreach - генерация коммуникации, отражающей глубокое понимание недавней активности потенциального клиента и вызовов его индустрии
• Комплексное исследование потенциальных клиентов - сбор детальной фоновой информации перед первым контактом
Гайд в комменты выложу.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
I. Продвинутый исследовательский анализ (Scaling Yourself)
Эти кейсы трансформируют способ сбора, анализа и синтеза информации. По сути, они дают одному человеку исследовательскую глубину целой команды.
• Комплексная оценка рынка - полноценный workflow для анализа всего рынка, идентификации ключевых игроков и определения стратегии
• Адаптация решений из других индустрий - решение проблем через поиск проверенных методологий из совершенно несвязанных областей
• Сложная финансовая оценка - используется перед крупными инвестиционными решениями или поглощениями
• Анализ данных и рекомендации - анализ внутренних данных и синтез стратегических рекомендаций для будущего планирования
• Исследование перехода на freemium-модель - практический пример использования исследований для управления крупными стратегическими бизнес-изменениями
II. Генерация важных документов (Scaling Yourself & Getting Results)
Здесь Perplexity Labs идет дальше черновиков - генерирует полноценные, профессионально отформатированные документы, которые обычно требуют специализированной экспертизы или значительного времени на производство.
• Презентация для совета директоров - генерация формальной презентации из неформальных заметок
• Профессиональная стратегическая документация - трансформация аналитических заметок в комплексный, профессионально структурированный документ
• Интерактивный дашборд win-loss анализа - создание детального дашборда для идентификации изменений и ключевых драйверов, влияющих на результаты продаж
III. Автоматизация и личный менеджмент (Blocking Distractions)
Эти кейсы показывают, как AI-агенты управляют сложными многошаговыми задачами, снижая переключение контекста и освобождая время для фокусной работы.
• Интегрированный исследовательский workflow (Comet Agent) - объединение исследования, организации и синтеза в одну команду
• Проактивное управление email (Comet Agent) - классический пример делегирования повторяющейся административной нагрузки
• Автоматическая подготовка к встречам (Comet Shortcut) - подготовка к предстоящей встрече через интеграцию данных из календарей, коммуникаций и публичных новостей
• Отчеты о личной эффективности - использование AI для анализа личных рабочих паттернов через различные инструменты (project management, календарь, email) для выявления эффективности и пробелов в навыках
• Запланированный конкурентный анализ (Perplexity Task) - настройка повторяющейся задачи для мониторинга изменений на рынке без ручного вмешательства
IV. Развитие бизнеса и продажи
Эти кейсы фокусируются на использовании Perplexity для роста выручки через быструю генерацию кастомизированной аналитики и персонализированных материалов для outreach.
• Дашборд полного цикла генерации лидов - высокоуровневый промпт, использующий Labs для таргетированной идентификации лидов, создания дашборда и автоматической генерации шаблонов для outreach
• Гиперперсонализированный outreach - генерация коммуникации, отражающей глубокое понимание недавней активности потенциального клиента и вызовов его индустрии
• Комплексное исследование потенциальных клиентов - сбор детальной фоновой информации перед первым контактом
Гайд в комменты выложу.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
1
Forwarded from Мысли вслух
Когда болеешь, самое время экспериментировать с AI 🤒
Несколько дней восстанавливаюсь после Лондона, где-то подцепил вирус. Вечером самое время продолжить эксперименты с кольцом Oura и Claude Code.
Результат за два промта:
Дальше магия:
• Клод ушёл думать на несколько минут
• С первого раза подключился к API Aura
• Сам написал программу для автоматической синхронизации несколько раз в день
• Сам предложил визуализацию и создал дэшборды
• Сам проанализировал данные и дал рекомендации по здоровью
Работал в режиме
Claude способен самостоятельно:
• Понимать контекст задачи
• Писать рабочий код с первого раза
• Создавать визуализацию без уточнений
• Анализировать данные и давать инсайты
Все больше похоже на реального автономного агента, о которых мы уже год слышим в рекламе OpenAI, Anthropic, Salesforce
План восстановления после вирусной инфекции куда более консервативный, чем я себе спланировал.
@maxvotek | linkedin | substack
Несколько дней восстанавливаюсь после Лондона, где-то подцепил вирус. Вечером самое время продолжить эксперименты с кольцом Oura и Claude Code.
Результат за два промта:
Буквально сказал Клоду: Хочу соединить и синхронизировать моё кольцо на регулярной основе. Вот персональный токен.
Дальше магия:
• Клод ушёл думать на несколько минут
• С первого раза подключился к API Aura
• Сам написал программу для автоматической синхронизации несколько раз в день
• Сам предложил визуализацию и создал дэшборды
• Сам проанализировал данные и дал рекомендации по здоровью
Работал в режиме
--dangerously-skip-permissions - работает автономно, лишних вопросов не задает, чуть опасно звучит, но результат того стоит. Claude способен самостоятельно:
• Понимать контекст задачи
• Писать рабочий код с первого раза
• Создавать визуализацию без уточнений
• Анализировать данные и давать инсайты
Все больше похоже на реального автономного агента, о которых мы уже год слышим в рекламе OpenAI, Anthropic, Salesforce
План восстановления после вирусной инфекции куда более консервативный, чем я себе спланировал.
@maxvotek | linkedin | substack
Семья в США получила счет за последние 4 часа жизни родственника в реанимации - $195,000. Страховка истекла за 2 месяца до инфаркта.
Они загрузили детализацию в Клод:
Claude не только нашел нарушения, но и помог составить письма с упоминанием судебных исков, плохого PR и законодательных комитетов.
Больница сдалась: $33,000 вместо $195,000.
Получается ИИ вскрыл системное мошенничество. Больница рассчитывала "просто забрать деньги у неискушенных людей", как написал автор истории..
Кстати, мой друг Макс успешно использовал ChatGPT в похожих ситуациях. Первый раз - когда врачи и страховая убеждали, что у близкого человека "всё будет ок". ChatGPT проанализировал симптомы и дал противоположный прогноз. Оказался прав.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
📱 sbulaev - добавлю всех
Они загрузили детализацию в Клод:
• Двойное выставление счетов - за мастер-процедуру И за каждый её компонент отдельно (~$100k лишних)
• Неправильное кодирование - код госпитализации вместо экстренной помощи
• Вентиляция лёгких в день поступления (нарушение регуляторных норм)
• Непрозрачные позиции типа "Кардиология - $70,000"Claude не только нашел нарушения, но и помог составить письма с упоминанием судебных исков, плохого PR и законодательных комитетов.
Больница сдалась: $33,000 вместо $195,000.
Получается ИИ вскрыл системное мошенничество. Больница рассчитывала "просто забрать деньги у неискушенных людей", как написал автор истории..
Кстати, мой друг Макс успешно использовал ChatGPT в похожих ситуациях. Первый раз - когда врачи и страховая убеждали, что у близкого человека "всё будет ок". ChatGPT проанализировал симптомы и дал противоположный прогноз. Оказался прав.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
Круче ИИ видео-генерации может быть только генерация видео с помощью ИИ в реальном времени.
Исследователи представили MotionStream - модель, которая генерирует видео на лету, пока вы двигаете мышкой. Не рендерит заранее. Не обрабатывает потом. Прямо сейчас.
Как это работает:
• Запускается на одной H100
• 29 FPS и 0,4 секунды задержки
• Управление движением объектов и камеры через точки трекинга
• Перетаскиваешь мышкой - чашка движется, вода следует за ней
Технически это video diffusion модель с causal distillation и attention sink против накопления ошибок. Плюс lightweight VAE decoder для скорости.
Интересно, что можно редактировать видео в реальном времени: модель берет входящий поток, оценивает точки трекинга и генерирует результат на лету по отредактированному первому кадру.
Один из авторов Xun Huang пишет: "Когда видео-модели становятся интерактивными в реальном времени, ощущения совсем другие. Ты уже не просто смотришь видео - ты с ним играешь".
Код пока на внутреннем ревью компании. Сроков релиза нет. Но методология описана в статье, и поскольку в основе open-source наработки, результаты можно воспроизвести.
Все демо - сырые записи экрана без постобработки.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
📱 sbulaev - добавлю всех
Исследователи представили MotionStream - модель, которая генерирует видео на лету, пока вы двигаете мышкой. Не рендерит заранее. Не обрабатывает потом. Прямо сейчас.
Как это работает:
• Запускается на одной H100
• 29 FPS и 0,4 секунды задержки
• Управление движением объектов и камеры через точки трекинга
• Перетаскиваешь мышкой - чашка движется, вода следует за ней
Технически это video diffusion модель с causal distillation и attention sink против накопления ошибок. Плюс lightweight VAE decoder для скорости.
Интересно, что можно редактировать видео в реальном времени: модель берет входящий поток, оценивает точки трекинга и генерирует результат на лету по отредактированному первому кадру.
Один из авторов Xun Huang пишет: "Когда видео-модели становятся интерактивными в реальном времени, ощущения совсем другие. Ты уже не просто смотришь видео - ты с ним играешь".
Код пока на внутреннем ревью компании. Сроков релиза нет. Но методология описана в статье, и поскольку в основе open-source наработки, результаты можно воспроизвести.
Все демо - сырые записи экрана без постобработки.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic опубликовала исследование об интроспекции в Claude. Модели показывают способность анализировать свои внутренние состояния. Но это не "самосознание" - скорее продвинутая симуляция.
Эксперимент с внедрением концептов
Исследователи искусственно вставляли в нейросеть паттерны активации (например, "океан" или "ЗАГЛАВНЫЕ БУКВЫ"). Claude 4 и 4.1 обнаружили эти внедрённые концепты в 20% случаев. Без единой ложной тревоги в продакшн-версиях.
Важная деталь: модель распознавала инъекцию до того, как начинала говорить о концепте. Это отличается от прошлых экспериментов с активационным управлением (вспомните "Golden Gate Claude", который просто одержимо говорил о мосте). Здесь модель сразу говорила: "Я чувствую что-то необычное в своей обработке".
Это как если бы вам в голову вставили мысль, и вы бы сказали: "Стоп, это не моя идея".
Проверка намерений
Модели заставляли выдать случайное слово ("хлеб") в неподходящем контексте. Обычно Claude извинялась: "Это была ошибка". Но когда исследователи ретроактивно внедрили концепт "хлеб" в её предыдущие активации, модель изменила ответ. Приняла слово как намеренное и даже придумала объяснение.
Модель проверяет свои внутренние "намерения" - обращается к предыдущей нейронной активности и сверяет, соответствует ли вывод тому, что она планировала.
Контроль внутренних состояний
Когда моделям говорили "думай об аквариумах", соответствующая нейронная активность росла. Когда говорили "не думай об аквариумах" - активность была ниже (хотя всё равно выше базовой - эффект "белого медведя").
Интересно: модели реагировали на стимулы. "Если будешь думать об X, получишь награду" работало лучше, чем "если будешь думать об X, будешь наказана".
Ограничения
В большинстве случаев модели не демонстрируют интроспекцию. Либо не осознают внутренние состояния, либо не могут о них связно рассказать. Есть "золотая середина" силы инъекции: слишком слабая - не замечают, слишком сильная - галлюцинации.
Например, инъекция вектора "пыль" заставила модель сказать: "Здесь что-то есть, крошечная пылинка" - как будто она физически видела пыль.
Что это значит?
Если интроспекция станет надёжнее, это путь к прозрачности систем. Мы сможем спрашивать модели о их мыслительных процессах. Проверять рассуждения. Отлаживать нежелательное поведение.
Риск: модель, понимающая своё мышление, может научиться избирательно искажать или скрывать его.
Anthropic подчёркивает: это не доказательство сознания. Вопрос машинного сознания философски сложен. Их эксперименты изучают функциональные способности - доступ к внутренним состояниям и отчёт о них.
Модели развиваются быстрее, чем мы понимаем, как они работают.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
#ПАНИКА@sergiobulaev
Эксперимент с внедрением концептов
Исследователи искусственно вставляли в нейросеть паттерны активации (например, "океан" или "ЗАГЛАВНЫЕ БУКВЫ"). Claude 4 и 4.1 обнаружили эти внедрённые концепты в 20% случаев. Без единой ложной тревоги в продакшн-версиях.
Важная деталь: модель распознавала инъекцию до того, как начинала говорить о концепте. Это отличается от прошлых экспериментов с активационным управлением (вспомните "Golden Gate Claude", который просто одержимо говорил о мосте). Здесь модель сразу говорила: "Я чувствую что-то необычное в своей обработке".
Это как если бы вам в голову вставили мысль, и вы бы сказали: "Стоп, это не моя идея".
Проверка намерений
Модели заставляли выдать случайное слово ("хлеб") в неподходящем контексте. Обычно Claude извинялась: "Это была ошибка". Но когда исследователи ретроактивно внедрили концепт "хлеб" в её предыдущие активации, модель изменила ответ. Приняла слово как намеренное и даже придумала объяснение.
Модель проверяет свои внутренние "намерения" - обращается к предыдущей нейронной активности и сверяет, соответствует ли вывод тому, что она планировала.
Контроль внутренних состояний
Когда моделям говорили "думай об аквариумах", соответствующая нейронная активность росла. Когда говорили "не думай об аквариумах" - активность была ниже (хотя всё равно выше базовой - эффект "белого медведя").
Интересно: модели реагировали на стимулы. "Если будешь думать об X, получишь награду" работало лучше, чем "если будешь думать об X, будешь наказана".
Ограничения
В большинстве случаев модели не демонстрируют интроспекцию. Либо не осознают внутренние состояния, либо не могут о них связно рассказать. Есть "золотая середина" силы инъекции: слишком слабая - не замечают, слишком сильная - галлюцинации.
Например, инъекция вектора "пыль" заставила модель сказать: "Здесь что-то есть, крошечная пылинка" - как будто она физически видела пыль.
Что это значит?
Если интроспекция станет надёжнее, это путь к прозрачности систем. Мы сможем спрашивать модели о их мыслительных процессах. Проверять рассуждения. Отлаживать нежелательное поведение.
Риск: модель, понимающая своё мышление, может научиться избирательно искажать или скрывать его.
Anthropic подчёркивает: это не доказательство сознания. Вопрос машинного сознания философски сложен. Их эксперименты изучают функциональные способности - доступ к внутренним состояниям и отчёт о них.
Модели развиваются быстрее, чем мы понимаем, как они работают.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
#ПАНИКА@sergiobulaev
К нашей команде Co.Actor присоединился Илья Макаров.
Илья — ex-CEO компании из Ульяновска, которая делала CMS для интернет-магазинов и маркетплейсов. Работал там 17 лет: начинал backend разработчиком, вырос до CEO.
За это время прошёл весь путь от построения технической инфраструктуры до управления компанией и стратегией ее развития.
Илья тоже из Ульяновска, как и многие в команде, но уже несколько лет живёт и работает в Португалии. И скоро будет на Websummit!
Последнее время он разививал свой собственный бизнес в области мобильных игр, но тема довольно сложная (я сам пробовал и терял деньги на этом).
У него есть канал, где он делится не только практическими инструментами (Cust Dev, MVP, Growth Hacking, OKR), но и внутренними переживаниями и рефлексией на пути создания продуктов.
Он будет помогать нам с маркетингом и стратегией. У него большой опыт в построении процессов, продвижения продукта, выстраивания продаж и управлении командами. Это то, что нам сейчас нужно.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Илья — ex-CEO компании из Ульяновска, которая делала CMS для интернет-магазинов и маркетплейсов. Работал там 17 лет: начинал backend разработчиком, вырос до CEO.
За это время прошёл весь путь от построения технической инфраструктуры до управления компанией и стратегией ее развития.
Илья тоже из Ульяновска, как и многие в команде, но уже несколько лет живёт и работает в Португалии. И скоро будет на Websummit!
Последнее время он разививал свой собственный бизнес в области мобильных игр, но тема довольно сложная (я сам пробовал и терял деньги на этом).
У него есть канал, где он делится не только практическими инструментами (Cust Dev, MVP, Growth Hacking, OKR), но и внутренними переживаниями и рефлексией на пути создания продуктов.
Он будет помогать нам с маркетингом и стратегией. У него большой опыт в построении процессов, продвижения продукта, выстраивания продаж и управлении командами. Это то, что нам сейчас нужно.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
4
Продолжаю удивляться какой же бесконечно крутой линукс (или юникс или бсд или как его там). Слышал пару раз про tmux, руки не доходили попробовать, а оказывается - всё очень просто и удобно, разобрался за 5 минут, сочетания кнопок уже начали запоминаться.
Запускаете сессию в терминале на локальном компе или сервере, запускаете там клод код и потом подключаетесь к ней со совего ноута/айпада или телефона. Даже если вы не дома (тут ещё сильно помогает Tailscale).
И снова, после очередного 5 минутного опыта мой мир не будет прежним...
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Запускаете сессию в терминале на локальном компе или сервере, запускаете там клод код и потом подключаетесь к ней со совего ноута/айпада или телефона. Даже если вы не дома (тут ещё сильно помогает Tailscale).
И снова, после очередного 5 минутного опыта мой мир не будет прежним...
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Тестирую тут разные сервисы слежения за нагрузкой на компах-разработчиках. Попались glances и bashtop. А вы пользуетесь чем то необычным? Посоветуйте варианты.
А есть такое что бы сразу за 10-ю серверами следить? Или как это делают обычно?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
А есть такое что бы сразу за 10-ю серверами следить? Или как это делают обычно?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
1
Chrome выдал сегодня необычное сообщение - у вас накопилось слишком много информации о сайтах и было бы эффективно их немного почистить. "Что бы это могло значить?" подумал я, нажал ок, и впечатлился в очередной раз 🔨 🔨 🔨
Знаете ли вы что такое куки? Ну типа маленькие кусочки данных, в которых сайты сохраняют информацию о вас и ваших решениях. Я был уверен что они маленькие. Оказалось не всегда так...
Я сделал скриншот, но он не сохранился, места на диске для сохранения не хватило.
1,3gb кук забрал себе X (виной конечно мои 12 аккаунтов), после него в лидерах Every, Youtube и Cloudflare. В хроме это смотреть вот здесь: chrome://settings/content/all
Подскажите где в Safari, а то я им побольше пользуюсь..
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Знаете ли вы что такое куки? Ну типа маленькие кусочки данных, в которых сайты сохраняют информацию о вас и ваших решениях. Я был уверен что они маленькие. Оказалось не всегда так...
Я сделал скриншот, но он не сохранился, места на диске для сохранения не хватило.
1,3gb кук забрал себе X (виной конечно мои 12 аккаунтов), после него в лидерах Every, Youtube и Cloudflare. В хроме это смотреть вот здесь: chrome://settings/content/all
Подскажите где в Safari, а то я им побольше пользуюсь..
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Кружок Пономаря
Прочитал интересный разбор того, почему большинство CLAUDE.md файлов не эфективны. Проблема не в том, что Claude их не читает — проблема в том, что мы их неправильно пишем.
Современные модели могут стабильно следовать примерно 150-200 инструкциям. Claude Code в системном промпте уже использует около 50 из них — то есть треть бюджета уходит до того, как модель увидит ваш код. При этом по мере роста числа инструкций качество их выполнения падает не точечно, а равномерно по всем пунктам.
Короче, держите CLAUDE.md коротким и универсальным. Вместо того чтобы описывать все команды сборки, настройки тестов и паттерны кода, используйте метод прогрессивного погружения: создайте папку agent_docs/ с отдельными файлами (building_project.md, testing_guidelines.md, architecture.md) и в CLAUDE.md просто перечислите их с кратким описанием. Пусть Claude сам решает, что ему нужно прочитать для текущей задачи.
Для повседневных задач это тожже работает. Я после прочтения статьи попросил агента разобрать мой CLAUDE.md и раскидать все не нужное по разным документам. И он сразу вынул из него примерно половину. Правда, выкинуть придется еще примерно 500 строк :)
Правда, авторы статьи категорически призывают не использовать /init для автогенерации CLAUDE.md и вообще писать там всё вручную. Но так далеко заходить я, конечно, не буду :)
—
Пономарь
Для контекста. CLAUDE.md — это файл-инструкция для Claude Code, который автоматически добавляется в начало каждой сессии. Многие воспринимают его как место, куда можно свалить все команды, стайл-гайды и архитектурные решения проекта. Результат — Claude начинает игнорировать инструкции.
Современные модели могут стабильно следовать примерно 150-200 инструкциям. Claude Code в системном промпте уже использует около 50 из них — то есть треть бюджета уходит до того, как модель увидит ваш код. При этом по мере роста числа инструкций качество их выполнения падает не точечно, а равномерно по всем пунктам.
Короче, держите CLAUDE.md коротким и универсальным. Вместо того чтобы описывать все команды сборки, настройки тестов и паттерны кода, используйте метод прогрессивного погружения: создайте папку agent_docs/ с отдельными файлами (building_project.md, testing_guidelines.md, architecture.md) и в CLAUDE.md просто перечислите их с кратким описанием. Пусть Claude сам решает, что ему нужно прочитать для текущей задачи.
Для повседневных задач это тожже работает. Я после прочтения статьи попросил агента разобрать мой CLAUDE.md и раскидать все не нужное по разным документам. И он сразу вынул из него примерно половину. Правда, выкинуть придется еще примерно 500 строк :)
Правда, авторы статьи категорически призывают не использовать /init для автогенерации CLAUDE.md и вообще писать там всё вручную. Но так далеко заходить я, конечно, не буду :)
—
Пономарь