Контекст важнее промпта или как ставить задачи агентам чтобы получать годный результат

У большинства людей агент делает ерунду — и они думают, что агент плохой. На самом деле агент делает ерунду потому что не понимает кто он, где он, и что от него ждут.

Я запускаю несколько агентов в своей работе. Один помогает вести проекты с клиентами, другой делает контент, третий пишет задачи. Поначалу я тоже получал мусор. Потом понял: проблема не в модели. Проблема в том, как я ставлю задачи.

Сейчас у меня есть формула. Простая, выработанная методом проб — не из статей.

Три слоя перед любой задачей

Перед тем как писать "напиши мне..." — нужно дать три вещи:

Роль. Кто ты? Не общую, а конкретную. "Ты Chief of Staff продуктового агентства, работаешь с финтех-стартапами" работает. "Ты полезный ассистент" — нет.

Контекст. Что происходит прямо сейчас. Какой проект, что уже решено, какие ограничения. Агент не помнит вашу прошлую сессию — у него нет истории. Каждый раз чистый лист.

Формат ответа. Что именно на выходе. "Список задач для разработчика" и "ТЗ для дизайнера" — разные вещи, хотя задача может звучать одинаково.

Без этих трёх слоёв агент угадывает. Иногда угадывает правильно. Чаще — нет.

Почему "напиши мне X" не работает

Агент — не человек, который знает вас три года и понимает с полуслова. Мощный инструмент с очень короткой памятью и нулевым пониманием вашего конкретного контекста.

Когда я пишу "напиши задачу по редизайну" — агент не знает: это сайт или приложение? Для кого? Какой стек? Какие решения уже приняты? Кто будет читать — разработчик, дизайнер или клиент?

Он додумывает. И часто додумывает не то.

Когда пишу: "Ты PM продуктового агентства. Клиент — финтех-стартап. Вот контекст проекта. Напиши ТЗ для дизайнера на редизайн главной страницы. Формат: структура блоков с описанием цели каждого и состояний интерактивных элементов" — получаю именно то, что нужно. С первого раза.

Разница не в качестве модели. Разница в количестве контекста.

Что такое хороший контекст

Хороший контекст убирает неопределённость. Если агент может что-то понять неправильно — он это поймёт неправильно.

Я использую один файл на каждый проект — называю его UFC (Ultra-Fast Context). Там: что это за проект, что уже решено, текущий статус, открытые вопросы. Агент читает его перед каждой задачей. Не нужно каждый раз объяснять с нуля кто такой клиент и на каком этапе находится работа.

Плюс одно предложение про роль в начале разговора. Конкретно, не абстрактно.

Плюс формат в конце: список, таблица, документ, одна строка. Чем точнее — тем меньше итераций.

Голосовое в структуру

Мне нравится работать голосом. Диктую задачу на ходу, агент превращает это в структуру.

Работает, если правильно подготовить почву. Не "запиши задачу" — а: "У нас есть проект X, вот контекст. Я продиктую суть. Твоя задача — оформить в формате: что делаем, принятые решения, критерий готовности."

Тогда из сырой голосовой записи выходит нормальная задача, которую не стыдно поставить в трекер. Без подготовки — получается пересказ моих же слов.

Главная ошибка

Люди задают задачу и ждут магии. Когда магии нет — разочаровываются в AI.

Агент хорошо справляется с задачей, если понимает её границы. Чем размытее задача — тем размытее результат.

Парадокс: чтобы получить хороший результат, сначала нужно самому ясно понять что хочешь. Агент зеркалит качество постановки задачи. Плохой промпт — плохой результат. Ясная задача с контекстом — хороший результат.

Работа с агентами — это в каком-то смысле тренировка точности мышления.

Три вопроса перед тем как давать задачу

Я стал задавать их себе:

Если могу ответить на все три — пишу. Если нет — сначала отвечаю себе.

Звучит банально. Но трачу примерно в три раза меньше времени на итерации с тех пор, как это начал делать.
Кстати, у себя в канале я выложил сетап, который можно просто отдать в Claude или Codex и он вам соберет архитекутуру для работы с контекстом, памятью и еще в тг-бота все пробросит:

Интересно, у кого есть другой опыт — когда агент делал что нужно совсем без контекста?