Внутренний плейбук Anthropic по циклической разработке только что утек.

И это самое ценное руководство по ИИ, которое я прочитал за весь год.
Это руководство содержит массу информации, и есть пять вещей, которые нужно знать, чтобы максимизировать свою продуктивность с ИИ с помощью циклов (сохраните это):
1. Каждый цикл следует строить вокруг этих 5 принципов:
• Обнаружение → Позвольте агенту найти свою работу (сбои CI, issues, коммиты)
• Передача → Дайте каждой задаче собственный изолированный git worktree
• Верификация → Никогда не позволяйте генератору оценивать свою работу
• Персистентность → Всегда записывайте состояние на диск (markdown или доска)
• Планирование → Запускайте по таймеру, чтобы он работал, пока вы спите
2. Разделите Генератор и Оценщик (самое важное правило)
Используйте два агента: один пишет, другой — скептический судья, который предполагает, что код сломан.
Заставьте оценщика действовать (запускать тесты, нажимать кнопки, делать скриншоты) — именно это действительно останавливает плохой вывод.
3. Стройте из этих 6 частей:
• Автоматизации (таймер)
• Worktree-деревья (безопасный параллелизм)
• Навыки (постоянные знания о проекте)
• Коннекторы (связь с GitHub, Linear и т.д.)
• Под-агенты (генератор + оценщик)
• Память (файлы состояния, сохраняемые между запусками)
4. Что нужно остерегаться при циклической разработке:
• Долг верификации (используйте агентов верификации)
• Потеря понимания собственной кодовой базы (начните заново, если нужно)
• Взрывные затраты токенов (решение ниже)
• Когнитивная сдача (не переставайте думать, потому что «цикл справляется»)
5. Решение проблемы затрат токенов
Циклическая разработка может быть безумно дорогой.
Рекомендую использовать подход «штанга» 80/20.
Для самых сложных задач, требующих наилучшего интеллекта, используйте дорогие модели (Opus).
Для оставшихся 80% задач (черновая работа) используйте дешевые модели с открытым исходным кодом в оболочке Claude Code (GLM-5.2 отлично подходит для выполнения кода).
Сохраните эти 5 правил, чтобы их не забыть.