Концепции
Фундаментальные понятия AI и вайбкодинга — без кода, по существу
Что такое агент
LLM + действия + цикл — три компонента, которые превращают чат-бота в автономного помощника
Агентский цикл
LLM в цикле с действиями и автономностью — ключевое отличие агента от чат-бота
MCP (Model Context Protocol)
Открытый стандарт Anthropic для подключения AI-агентов к внешним инструментам, данным и сервисам
Контекст
Рабочая память модели: всё, что LLM видит в момент генерации ответа
LLM (Large Language Model)
Большая языковая модель — нейросеть, обученная предсказывать следующий токен в последовательности
Токен
Минимальная единица текста для LLM: примерно 3/4 слова в английском, меньше в русском
Compact
Сжатие разговора при заполнении контекстного окна — модель пересказывает историю коротко
Хуки (Hooks)
Детерминированные обработчики событий в Claude Code — гарантированное выполнение, в отличие от промптов
CLAUDE.md
Файл памяти проекта для AI-агента — экономит токены и обеспечивает консистентность
Субагент
Изолированная сессия AI-агента со своим контекстом для параллельных или специализированных задач
Оркестрация
Координация нескольких AI-агентов: одна модель управляет другими, распределяя задачи по ролям
Личная корпорация
Один человек, управляющий роем AI-агентов вместо команды сотрудников
Метапромтинг
Техника, при которой AI задаёт уточняющие вопросы или генерирует промпт для другого AI
PRD (Product Requirements Document)
Документ требований к продукту — описывает что строим, для кого и как проверить результат
Скиллы (Skills)
Переиспользуемые промпты в формате markdown — программирование агента на естественном языке
Pipeline
Цепочка автоматизированных шагов: ресёрч, генерация, редактирование, публикация
Режим планирования
Паттерн работы с AI-агентом: сначала составить план, потом выполнить
Human in the Loop
Человек проверяет результат на каждом этапе работы AI-агента
Консилиум агентов
Несколько AI-ролей параллельно анализируют проект и формируют action plan