102
Контекст
Агент работает с тем, что видит прямо сейчас. Глава объясняет, откуда берётся это «сейчас», почему к концу длинной сессии агент путается и что сделать руками, чтобы работа не пропала вместе с сессией.
Что такое контекст
Контекст это всё, что модель видит, когда пишет следующий ответ. Чего в контексте нет, для неё не существует.
В контекст попадают:
- инструкции, которые при запуске даёт модели харнес, программа вокруг неё, и ваш файл правил;
- вся переписка: ваши сообщения и ответы агента;
- прочитанные файлы;
- каждое действие агента и его результат, например вывод команды в терминале.
Агент открыл длинный отчёт, и отчёт целиком попал в контекст. То же самое с большой таблицей, которую вы вставили в чат.
Контекстное окно
У контекста есть предел, его называют контекстным окном. Это наибольший объём текста, который модель видит за один раз. С окном программы на экране оно не связано.
Окно считают в токенах. Токен это слово или часть слова, кусок текста, которым модель читает и пишет. У большинства моделей из главы «Модели» окно миллион токенов. Anthropic считает 200 тысяч токенов примерно за 500 страниц текста, значит миллион это около 2 500 страниц.
Окно заполняется по ходу работы. Каждое сообщение, каждый файл и каждая команда добавляют текст, а сам по себе текст из окна не уходит.
Почему длинная сессия работает хуже
Чем сильнее заполнено окно, тем хуже модель работает. По-английски это называют context rot, порча контекста. Anthropic, компания-разработчик Claude, объясняет так: внимание модели размазывается по большему числу токенов, а старое и уже ненужное отвлекает от текущей задачи.
Эффект измеряли. В работе 2025 года пять моделей решали задачи по математике, ответы на вопросы и задачи по коду. Качество падало на 13,9–85 процентов с ростом длины текста, хотя длина оставалась в заявленном пределе модели, а всё нужное модель находила.
Порога, после которого всё ломается, никто не назвал. На окне в миллион токенов практики называют разные границы, от 200 до 600 тысяч токенов, и замеров у них мало. Поэтому смотрите на поведение агента:
- переспрашивает то, что вы уже решили;
- нарушает правило, которое соблюдал час назад;
- снова читает файлы, которые уже читал;
- уверенно пишет о том, чего в задаче не было.
Память агента можно проверить за минуту. Попросите его пересказать начало разговора.
Перескажи в пяти пунктах, о чём мы договорились в начале разговора. Если чего-то не видишь, так и скажи.Источник: новый промпт книги.
Вижу три договорённости: отчёт за квартал, выручка без возвратов, исходный файл не трогаем. Начало разговора у меня только в пересказе, поэтому остальных двух пунктов назвать не могу. Пришлите план ещё раз.
Источник ответа: пример ответа, написан для главы.
Сравните ответ с тем, что вы помните. Пункты пропали или изменились, значит, пора записать состояние работы в файл и начать новую сессию. Как это сделать, разобрано ниже.
Длинная сессия ещё и быстрее тратит лимит подписки: модель заново получает контекст на каждом ответе.
Компакт
Когда окно заполняется, модель пересказывает разговор коротко и продолжает работу уже с пересказа. Такой пересказ называют компактом. В Claude Code и Codex, программах агента для компьютера, он запускается сам у края окна. Вручную его запускает команда /compact: напишите её в поле сообщения агенту. На сайте команд из этой главы нет. Ваш способ там это запись и новый чат.
Компакт теряет детали. Точные формулировки, промежуточные решения и попутные условия уходят первыми. В исследовании 2026 года условие вида «не удаляй письма, пока я не подтвержу» проверили на агенте с почтой. До компакта ни одна сессия из ста его не нарушила. После компакта агент удалил письма без спроса в 30 сессиях из 100. Проверенные программы компакта сохранили в среднем 17 процентов таких условий.
Запускайте компакт сами, когда закончили этап. Автоматический срабатывает у полного окна. Модель в этот момент работает хуже всего и не знает, куда вы пойдёте дальше. Пример Anthropic: после долгого поиска ошибки из пересказа может выпасть предупреждение, о котором вы спросите следующим сообщением.
Говорите, что оставить. В Claude Code после команды можно написать указание:
/compact оставь решения по отчёту и все условия, которые я ставил; убери разбор ошибокПравила держите в файле. После компакта Claude Code заново читает файл правил из папки, где вы открыли агента, а сказанное в чате остаётся только в пересказе. Условие, которое действует дольше одной задачи, запишите в файл правил.
Компакт сам расходует лимит: модель читает всю переписку, которую пересказывает.
Копия сессии
Копия сессии это отдельный разговор с той же историей. Исходная сессия остаётся как была. Копия нужна, когда хотите попробовать другой путь и не потерять текущий.
| Харнес | Команда | Что происходит |
|---|---|---|
| Claude Code | /branch | Вы переходите в копию, к исходной сессии возвращаетесь через /resume |
| Codex | /fork | Чат копируется в новый, исходный не меняется |
Копия начинает с той же истории, поэтому свободного места в окне не прибавляется. Чтобы освободить окно, нужен компакт или новая сессия.
Что выбрать по ситуации
| Ситуация | Что сделать |
|---|---|
| Та же задача, всё в контексте ещё нужно | Продолжайте в этой сессии |
| Та же задача, но сессия разрослась | Компакт с указанием, что оставить |
| Новая тема или агент начал путаться | Запись в файл и новая сессия |
| Хотите проверить другой путь | Копия сессии |
Новая сессия и компакт похожи только с виду. В компакте решает модель, что оставить. В новой сессии решаете вы: в контекст попадает только то, что вы записали. Это больше работы и чище результат.
Что делать руками
Держите одну тему на одну сессию. Для новой темы откройте новую сессию, даже если старая ещё не заполнена.
Смотрите, сколько занято. В Claude Code команда /context показывает окно по частям: правила, файлы, переписка. В Codex занятое место показывает /status. Так вы решите, пора ли делать компакт.
Перед закрытием сессии попросите агента записать состояние работы. Запись останется в файле, а старый чат новая сессия не прочитает.
Мы заканчиваем эту сессию. Запиши в файл progress.md в этой папке: что сделано, какие решения приняты и почему, что пробовали и отбросили, какие условия я ставил, какой следующий шаг. Что не проверено, так и пометь.Источник: новый промпт книги, по исследованию о контексте.
Записал в progress.md: три решения, один отброшенный вариант, два ваших условия. Следующий шаг: сверить итоговую таблицу. Цифры за сентябрь я не проверял, в файле так и помечено.
Откройте файл и прочитайте его сами. Запись готова, когда в ней есть следующий шаг и ваши условия, а догадок агента нет. Непроверенная догадка в записи выглядит для следующей сессии как факт.
На сайте файла нет. Там попросите тот же текст прямо в чате, сохраните его у себя и вставьте первым сообщением в новый чат.
Новую сессию начните с проверки, что агент понял запись. На сайте вставьте сохранённый текст вместо первой фразы промпта.
Прочитай progress.md. Перескажи тремя строками, где мы остановились и какой следующий шаг. Работу пока не начинай.Источник: новый промпт книги.
Отчёт собран, таблица не сверена. Решили считать выручку без возвратов. Следующий шаг: сверить таблицу, цифры за сентябрь не проверены.
Сравните пересказ с файлом. Совпало, давайте задачу. Разошлось, поправьте файл, пока агент ничего не начал делать.
После компакта проверьте, что условия выжили.
Перечисли условия и запреты, которые я ставил в этой сессии. Ничего не додумывай: чего нет в твоём контексте, так и скажи.Источник: новый промпт книги, по исследованию потери условий при компакте.
Вижу два условия: считать выручку без возвратов и не менять исходный файл. Других в моём контексте нет.
Сверьте ответ с условиями, которые вы ставили. Пропавшее условие напишите заново, а если оно действует дольше этой задачи, запишите в файл правил.
Источники
- Anthropic, «Using Claude Code: session management and 1M context», 15.04.2026: порча контекста, компакт, новая сессия, плохой компакт.
- Документация Claude Code: команды, контекстное окно, расход.
- Справка Anthropic: размер контекстного окна.
- Документация Codex: команды.
- Yufeng Du и соавторы, «Context Length Alone Hurts LLM Performance Despite Perfect Retrieval», 2025.
- Zhiqi Wang и соавторы, «Lost in Context Compaction», 2026.