2500 репозиториев, 5 принципов: гайд инженера Google по AI-агентам
habr.comЭдди Османи, инженер Google Cloud и Gemini, опубликовал подробный гайд по написанию спецификаций для AI-агентов. В основе — анализ более 2500 конфигурационных файлов агентов на GitHub и собственный опыт работы с Claude Code и Gemini CLI.
Главный вывод: огромный промпт со всеми требованиями не работает — у моделей ограничен "бюджет внимания", и после определённого порога они начинают игнорировать часть инструкций.Исследователи называют это "проклятием инструкций": чем больше требований в одном промпте, тем хуже модель следует каждому из них.
