Hacker News Digest

Anthropic представила функцию памяти для Claude, которая позволяет ИИ запоминать контекст проектов, предпочтения команды и рабочие паттерны. Функцией уже пользуются Team и Enterprise-планы, а теперь она доступна и для Pro и Max. Память полностью опциональна с детальным контролем пользователя, а для конфиденциальных разговоров добавлен режим "Инкогнито", который не сохраняется в истории.

Каждый проект имеет отдельную память, что предотвращает смешивание информации между разными инициативами. Пользователи могут просматривать и редактировать то, что запомнил Claude, через сводку памяти. Функция прошла тщательное тестирование безопасности, включая проверку на возможность воспроизведения вредных паттернов. Как отмечено в статье: "Memory helps you and your teams manage complex, concurrent initiatives without mixing unrelated details, serving as a safety guardrail that keeps sensitive conversations contained".

• Пользователи обсуждают, что новая функция памяти в Claude не работает как RAG-система, а скорее как «контекст-окно плюс» — она не запоминает документы, а лишь «контекст» внутри одной сессии.
• Участники отмечают, что Anthropic не раскрывает, как именно реализована память: нет никакого доступа к «памяти» или возможности её редактировать, что вызывает вопросы о контроле и прозрачности.
• Ряд участников подчеркивает, что модель не может отличить, какие именно воспоминания будут использованы в будущем, и это вызывает опасения по поводу приватности и безопасности.
• Некоторые участники высказывают, что не ясно, как именно память влияет на стоимость и токены, и нет ли у неё каких-то ограничений по объёму.
• Также обсуждается, что Anthropic не предоставляет никакого способа переноса памяти между различными проектами или даже между Claude и ChatGPT.

Разработчики всё чаще пишут документацию в специальных «контекст-папках», чтобы ИИ мог самостоятельно и точно решать задачи. Это docs-driven development: кодят меньше, пишут больше, потому что ИИ теперь обязан «RTFM».

Качество ответа LLM прямо зависит от качества входных данных. Чем больше контекстное окно, тем больше релевантной информации можно подать. Поэтому инженеры учатся писать структурированные инструкции и создавать целые библиотеки контекста.

Контент-куратор — это технический писатель, который строит стратегию знаний и для людей, и для ИИ. Контекст важнее «контента»: он ограничен, релевантен и придаёт смысл. Писатели должны владеть процессами AI-документации, включая подготовку контекста (docs-as-data).

Четыре года назад я утверждал, что писатели влияют на дизайн API словами. Теперь это распространилось на всю разработку: мы можем «вызывать» программы текстом. Большинство команд уже отдают llms.txt и Markdown для ИИ, но следующий шаг — упаковывать контекст в удобные для LLM форматы (возможно, на базе DITA). Цель — сделать знания доступными и человеку, и машине.

• AI заставляет писать больше документации — скучно, но полезно и исключает оправдания прокрастинации.
• LLM плохо справляются с новыми/обновлёнными API, часто предлагают устаревший код, если явно не указать «смотри свежие доки».
• Чтобы LLM был полезен, нужно самому понимать задачу и давать точный контекст; иначе результат неточен.
• Некоторые компании уже отдают приоритет AI-читабельным форматам (llms.txt, claude.md), но это пока редкость, а не норма.
• Хорошая документация полезна людям вне зависимости от ИИ; если ИИ подталкивает улучшать её, это плюс.