GPT-6 Astra сжигает лимит за два дня — вот как это исправить transcript

Каждый второй ролик про GPT6 Astra - это красивый визуал. Сайт за один промт, приложение за один вечер. Но когда ты начинаешь собирать на нём серьёзный проект, недельные лимиты улетают буквально за [музыка] 2 дня. И у меня тоже так было. Даже подписка Pro X20 за 200 долларов не хватает до конца [музыка] недели. Про подписку плюс я вообще молчу. И модель здесь ни при чём. Дело в том, что агент подтягивает в контекст лишний мануалы всех подключений, логина сотни строк, раздутый файл памяти и перечитывает всё это с каждым твоим сообщением. И сейчас я тебе дам пять принципов, которые сильно оптимизируют работу и экономят лимиты без потери качества. замер, чистка MCP, файлы памяти, скилы и фильтры данных по модели и проверка по номерам задач. Шесть инструментов и всё бесплатное. Ссылки на [музыка] все эти шесть инструментов, а также набор с моими настройками и скилл для аудита контекста лимитов я отдам в Telegram, ссылка на который будет в описании. Итак, первая ошибка - это начинать экономить с чужого списка советов. Дело в том, что у каждого своя система, и сначала нужно увидеть, куда уходят токены конкретно у тебя. И это делает как раз CodeбрN. Это плагин, который мы уставляем на наш компьютер. И у нас появляется огромное количество функционала, дэшбордов для того, чтобы мы могли отслеживать, во-первых, наши лимиты по всем нашим подпискам, которые у нас есть. Во-вторых, контекст по каждой нашей сессии и куда конкретно эти самые лимиты уходят. Потому что перед тем, как нам оптимизировать, в принципе, любую сессию, любую модель, нам необходимо понимать, а что конкретно нужно нам оптимизировать. И вот как раз Codebn решает эту проблему. Устанавливается он буквально одной командой. То есть мы копируем вот эту команду, вставляем её в терминал. Терминал в кодексе мы можем активировать по панели снизу. Вот здесь у нас открывается терминал. Мы вставляем вот эту конкретную команду, нажимаем Enter, и у нас Codburn устанавливается. Он у меня уже установлен, поэтому эту команду мне копировать, конечно, не нужно. Дальше после этого вы можете установить себе меню бар. Очень удобно отслеживать, в принципе, расход токенов по всем вашим подпискам. Устанавливается он с помощью вот этой команды. И в этом случае у вас в библиотеке приложений появляется CodeBN. Когда вы его запускаете, у вас есть в меню Баре специальный виджет, который показывает вашу текущую статистику. Но самая основная фишка Кодбрна заключается не в этой статистике, а в том, что он может помогать нам оптимизировать нагрузку на наши лимиты. Итак, как это сделать? У нас есть несколько основных команд. У нас есть Codeburn Overview. В принципе, если вам некомфортно работать с терминалом, то вы можете, конечно же, просить вашего агента, чтобы он сделал то же самое, например, кодекса. И ваш кодекс с помощью этих команд может запускать аудит ваших процессов, ваших расходов, лимитов и подсказывать вам, где конкретно у вас есть проблемы. Например, вариант номер один достаточно простой. Мы можем просто надиктовать нашему кодексу о том, чтобы он запустил непосредственно Codeburn в review и показал нам статистику. Запусти CodeбрN в review и покажи нам статистику по расходам лимитов. Итак, вот такой простой пром. Давайте сейчас запустим и посмотрим, что он нам выдаст. Итак, вот мы получили статистику. Здесь у нас находится вся наша детализация, по сути, по использованию всех наших моделей, которые мы сегодня используем. Но кроме использования моделей, мы можем посмотреть, по каким проектам у нас было использование, по каким конкретным инструментам, какие даты и в какие направления у нас уходили лимиты. Тем самым можем примерно прикинуть о том, что именно у нас больше всего забирало токенов за последнее время. Этот способ простой. Если вам, например, кодекс не дал полной информации, то вы можете дополнительно у него уточнять и дальше для того, чтобы он вам дал детализацию по каждому из этих пунктов, потому что в самом кодбрне есть детализация. Но при этом эту детализацию мы можем посмотреть и самостоятельно через терминал мы заходим вот сюда, в терминал, вводим команду Codburn Overview и буквально через пару секунд мы получаем всю полностью статистику. И мы можем посмотреть на какие, во-первых, задачи у нас уходят токены, во-вторых, на какие инструменты конкретно у нас уходят токены, в том числе. Исходя из этого, это первичный анализ, который мы можем с вами сделать. Но самая крутая фишка Codburn - это не overview, а Optimize. Смысл здесь в чём? Дело в том, что наш Codburn, он анализирует полностью все наши сессии, файлы, конкретный мусор, неиспользуемый MCP, скилы и так далее. То есть огромное количество данных, которые вот здесь описаны, которые попадают в анализ нашего Codбрда. И он показывает конкретно, куда улетают токены и как именно это можно оптимизировать. Делается всё тоже очень просто. Вы можете после установки попросить ваш кодекс для того, чтобы он запустил команду CBN Optimize и показал статистику. Либо же мы копируем вот эту команду, переходим в наш терминал снова вот сюда и вводим эту команду CODBN Optimize. Ждём пару секунд, и у нас появится статистика. И тут мы увидим всю полностью статистику о том, какие MCP серверы у нас не используются, какие мы не использовали достаточно давно, какие у нас скилы могут быть не глобальные, а локальные, что конкретно нужно переместить, что нужно сделать с нашим контекстом для того, чтобы сильно его оптимизировать и в будущем не тратить лимиты на него. Поэтому это очень крутой инструмент. Я рекомендую регулярно им пользоваться. И таким образом вы уже сэкономите большое количество лимитов на ваш кодекс. И вот теперь у нас с вами есть карта. И дальше мы будем с вами идти по самым жирным местам. И первое, что почти у всех одинаковое - это как раз MCP серверы либо коннекторы. В чём основной смысл? Полминуты теории. Дальше перейдём к практике. Дело в том, что когда вы подключаете ваши коннекторы в кодексе либо в chptor, либо же устанавливаете любые интеграции, то есть внешние MCP-серверы, то многие не знают, но эти MCP-серверы и коннекторы, они почти все постоянно находятся в контексте у вас, вне зависимости от того, используете вы их либо же нет. И вот многие как раз здесь допускают ошибку, что они устанавливают огромное количество этих самых коннекторов. И потом просто, когда мы пишем по обычное слово привет, у нас уже контекст может быть загружен на там десятки тысяч токенов. Смотрите, вот у меня чистый диалог. Я пишу его просто привет. И сейчас мы буквально через секунду увидим, сколько контекста одно это слово заняло. Обратите внимание, что даже несмотря на то, что я написал одно слово и мне в ответ пришло три слова, если я посмотрю загрузку контекста в данный момент времени, мы будем видеть, что у нас сейчас загружено 50.000 токенов просто когда мы написали одно буквально слово. Ну и, разумеется, контекст состоит не только из наших слов, которые мы пишем в наш чат, а из всех системных инструкций и в том числе инструментов, которые у нас находятся. И дело в том, что большинство инструментов, которые мы устанавливаем, они всегда находятся в контексте. И если этот инструмент достаточно большой, например, PlayRй, MCP или Google таблицы и так далее, то они будут всегда занимать огромное количество нашего контекста. И это достаточно большая проблема, потому что все всегда рекомендуют устанавливать и держать рабочими только те инструменты, которыми вы пользуетесь прямо сейчас. И вот на примере MCP GitHub то, что буквально, когда вы устанавливаете этот MCP, он сразу же загружает 26.000 токенов контекста просто когда вы его установили. И, конечно, в этом случае адекватно использовать большое количество вот этих самых коннекторов мы уже не можем. И именно поэтому нам очень важно делать несколько вещей. Во-первых, нам необходимо держать включёнными только те коннекторы, которые нам необходимы. Если у вас подключены какие-то коннекторы, которыми вы давным-давно не пользовались, в этом случае я, конечно же, рекомендую их просто удалить. Второй момент, многие коннекторы забрали эту проблему себе. Это абсолютно новая функция, которая появилась буквально недавно. И именно поэтому не все коннекторы её ещё успели внедрить. Выглядит она таким образом, что она обеспечивает поиск инструментов по мере необходимости. Что это значит? Это значит, что приложение, оно отдаёт в контекст только оглавление, только описание этого инструмента. И наш кодекс подгружает всю остальную инструкцию всего этого инструмента только тогда, когда он конкретно нужен. А если этот инструмент не используется, то в контексте висит только маленькое описание и оглавление. Примерно так же работают у нас скилы. Второй момент - это выполнение цепочек в коде. Дело в том, что агент пишет небольшую программу, которая вызывает инструменты и обрабатывает промежуточные данные внутри, а модели возвращаются только итог. Но, как я уже сказал, что эти инструменты не во всех коннекторах сейчас есть, поэтому лучше, конечно, искать те коннекторы, которые есть. А для тех коннекторов, у которых этого нету, нужно соблюдать три основных правила. Первое - это не держать подключённым всё, потому что даже с ленивой загрузкой каждый MCP добавляет оглавление и засоряет контекст. Второе - это выбирать MCP с несколькими готовыми операциями, а не сотни энпоинтов, например, как у Гитхаба либо Play MCP. И третье - это там, где есть хорошая замена MCP на CLI- это отдельный тоже способ интеграции кодекса с внешними сервисами, то использовать его вместо MCP. Например, одни из самых популярных MCP, например, Google Workspace или GitHub CLI. Всё это есть уже вместо MCP в режиме CLI, то есть по сути, где наш кодекс общается с этими программами с помощью терминала. Дальше, когда мы с вами разобрались в Coldburn, нам необходимо всё-таки навести порядок, потому что с одной стороны мы вроде как сделали аудит, посмотрели, что именно загружает контекст, но что именно оттуда нужно убрать, а что добавить, что лучше оставить, вот это непонятно. Именно поэтому мы сделали специальный скилл, который использует отчёт CodebN для того, чтобы разобрать в принципе, что именно лучше убрать, а что стоит оставить и провести чистку полностью за вас. В том числе он делает ревизию клодм MмD, скилов и так далее. Об этом мы сейчас тоже чуть позже поговорим. Этот скилл у меня также будет в Telegram, ссылка на который будет в описании. Также у нас есть ситуация со скилами, потому что когда мы работаем с большим количеством скилов, и вы часто устанавливаете огромное количество скилов из интернета либо из гитхаба или откуда-то ещё, и мало кто в целом поддерживает гигиену этих самых скилов. И вот что у нас происходит, когда мы устанавливаем любой скилл. У нас, по сути, скилл состоит из двух частей. То есть первое - это название описание. Оно занимает маленькую часть от этого скила и контекст. И для тех, кто не знает, скилы работают по такому принципу, что описание плюс название у нас подгружается всегда в контекст в любой сессии, для того, чтобы наш кодекс знал о том, какие конкретно скилы у нас находятся. И всё бы ничего, но дело в том, что когда таких скилов становятся десятки или, может быть, даже сотни в каких-то моментах, то мы понимаем, что каждое описание каждого скила всегда в любой сессии подгружается в контекст. И, конечно, в этом случае, когда их большое количество, одни только описания этих скилов могут уже занимать большое количество контекста. Но мало того, что они занимают ещё и контекст, они начинают путать наш кодекс, из-за чего кодекс не понимает, за что конкретно взяться. Плюс он начинает подтягивать лишние скилы, когда это не нужно вообще, и в итоге мы получаем гораздо более плохое качество на выходе. Именно поэтому с помощью икодбёрна, и с помощью нашего скила, мы можем проводить ревизию тех скилов, которые нам не нужны, особенно глобальных скилов, которые установлены для всех проектов одновременно. Это очень важно делать регулярно. Ну и, конечно же, лучше не устанавливать глобально те скилы, которые мы не планируем использовать достаточно часто, либо мы не планируем их использовать во всех проектах одновременно. За 8 недель ты освоишь вайп-кодинг и построение агентных систем на продвинутом уровне. Мою программу прошли уже больше 200 человек. Это предприниматели, руководители и фрилансеры. Они собирали контент-заводы, Pp для морских перевозок, сервис HR-профайлинга, видеопродакшн на 10ти агентах платформу для проектного бюро и почти никто из них не программист. И за 8 недель ты соберёшь свой сервис сам с понятным интерфейсом и рабочими агентами внутри. Девять блоков обучения от фундаментальной базы до деплоя своего сервиса на сервер. Кураторы и трекер, который не дадут слиться. Куча практики, 12 еженедельных эфиров, групповые разборы ваших проектов, база знаний с MCP, CLI, скилами, плагинами и так далее, а также доступ к закрытым сервисам и самое главное - это комьюнити. Ссылка будет в описании в первом закреплённом комментарии. Увидимся с тобой на программе. Шаг номер три - это файл памяти Agentsm. Дело в том, что Agents MD, для тех, кто не знает, это главный файл, который создаётся в любом проекте. его необходимо создавать, внутри которого хранится вся основная информация об этом проекте. И наверняка вы работали уже с AGНCMD, вы знаете, что это такое. Скорее всего, вы его уже создавали и туда заносили огромное количество информации. Этот файл находится в главной директории вот здесь. И часто, когда мы с ним работаем, смысл в том, что он заполняется очень сильно и разрастается до огромных размеров. И когда мы начинаем новую сессию, вот когда я писал привет внутри нашего кодекса, то кроме скилов и MCP сюда же подгружается непосредственно этот файл agents.m. И нам необходимо его тоже держать в определённом формате, в определённого размера, для того, чтобы он не перегружал наш контекст. И для этого как раз у Кейвмена есть отличная функция под названием cavem compress. То есть мы по сути после установки скила cavem можем написать cavem compress в данном случае кдмди. Но у нас это agent md. Прописываем эту просто команду. И в этом случае наш он будет анализировать весь наш agent MD, убирать оттуда лишнюю информацию и сжимать его без потери качества в итоге. Поэтому это первое, что я вам рекомендую сделать после того, когда вы установили непосредственно этот скилл Кейма. После того, когда мы адаптировали наш CLДМ MD и сделали простые действия, мы переходим к шагу четыре. И это более сложная история. Это как раз-таки установка кейна для наших агентов на вход. Это делается с помощью вот этих семи пунктов, которые у нас здесь есть. То есть вначале нам необходимо запустить команду Cemon Learn. Она, по сути, нам покажет непосредственно расход токенов, куда конкретно уходят токены, но это мы уже с вами знаем с помощью Codburn. Это лишь альтернатива дополнительная. Дальше следующая команда C and Learn Implement. Она, по сути, фиксит те самые проблемы. Это примерно альтернатива нашего скила, который непосредственно работает на базе Codburn. И дальше после этого момента мы по сути оборачиваем наш конкретный харness, то есть пусть это кодекс либод код именно в сам cment через команду cment пробел, например, кодекс в данном случае либо клод, если вы используете клод. Остальные все моменты из четвёртого по седьмой пункт, они не обязательны. Вы можете как их внедрять, так и не внедряете, но по сути вот эти три пункта, они очень важны для того, чтобы действительно ощутить ту разницу между использование его либо не использованием. И последний, пятый финальный шаг - это графIFй. Когда мы прошли все предыдущие этапы и уже работаем с большим достаточно проектом, то в этом случае наш кодекс, когда ему необходимо доработать либо внести правки в текущий проект, особенно когда вы запускаете новый диалог, а я всё-таки рекомендую каждую следующую новую задачу запускать с нового диалога, то наш кодекс начинает читать все файлы заново. То есть, по сути, когда мы работаем внутри нашего кодекса, дело в том, что мы можем с вами видеть вот эти все файлы глазами, но у кодекса вот этих самых глаз у него нет. И он, по сути, общается вот с этими всеми файлами, с этими папками только лишь с помощью текстовых команд в терминал. То есть для того, чтобы понять архитектуру проекта, для того, чтобы понять, что конкретно лежит внутри каждого из этих файлов и так далее, ему необходимо непосредственно запускать терминальные команды и делать resarch по этому проекту, чтобы докопаться до какого-то конкретного файла. Одно дело, когда этих файлов 10 штук, другое дело, когда их сотни или тысячи. И вот тогда действительно наш кодекс начинает тратить лимиты очень серьёзно. И буквально, когда мы работаем с большим проектом, то просто для того, чтобы найти тот файл, в котором находится этот баг, либо какая-то фича, либо несколько файлов, нашему кодексу необходимо делать огромное количество действий, тратить кучу токенов, чтобы просто до него добраться. Именно для этого как раз есть специальный репозиторий под названием grapify. По сути, что он делает? Он из всего нашего репозитория, внутри которого мы работаем, он выстраивает вот такой граф связи между всеми файлами для того, чтобы наш кодекс читал только оглавление, понимал, где конкретно какой функционал, какие фичи находятся внутри этого проекта, и читал ровно те файлы, которые нужны целенаправленно, и не ходил вокруг до около, просто слепо перебирая все папки и файлы для того, чтобы найти то, что ему нужно. И поэтому с помощью этого grapify, когда мы работаем средними и большими проектами, ему гораздо гораздо проще находить эти файлы, в результате чего он тратит гораздо меньше лимитов и гораздо меньше времени для того, чтобы решить ту или иную задачу. Ставится этот grpifаy очень легко, буквально двумя командами. То есть первая команда у нас вот эта, вторая команда у нас вот эта. Мы копируем эти две команды в терминал по очереди вставляем их и, соответственно, запускаем его в работу. После этого мы заходим в кодекс и вписываем вот этот скилл, конкретной, который устанавливает этот репозиторий. И с помощью этого скила в нашем проекте автоматически создаётся в весь этот граф. Он создаётся один раз, и следующие разы, когда мы работаем с этим проектом, нам не нужно будет это делать заново, потому что наш кодекс будет читать уже готовый граф, и ему не нужно будет это делать с нуля. Поэтому все эти репозитории, все скилы, которые я вам сейчас только что показывал, то есть это Codeburn, это Cavem, это наш собственный скил анализа ваших текущих сессий, вашего текущего контекста и плагин Griffify. Всё это уже лежит у меня в Telegram-канале, ссылка будет в описании в первом закреплённом комментарии. Поэтому забирай архив, устанавливай его себе, и после этого можешь замерить токены, сколько у тебя было расхода до и после внедрения всего этого пака. Ну а также обязательно не забудь подписаться на канал, поставить лайк и написать комментарий под этим видео. А мы с тобой увидимся уже в следующем видео. Пока.