Recency bias требует повторения критической информации
Recency bias требует повторения критической информации
Языковые модели уделяют больше всего внимания началу и концу промпта из-за эффекта recency bias. Поэтому критическую информацию (структура базы данных, правила проекта) нужно повторять на каждом запросе, даже если она уже была в контексте ранее. В Claude Code файл CLAUDE.md пересылается на каждом шаге именно по этой причине — чтобы модель не забывала ключевые ограничения по мере роста контекста.
Источник: Workshop transcript, 2026-04-03
Связанные заметки
Смещение узкого места от кодинга к продуктовой постановке
#theory-of-constraints#ai#product-management
Регуляторные силы в AI-автоматизации
#ai#automation#constraints
Атрибуты инструментов скрыты от модели
#ai#harness#constraints
Путь автоматизации: от изолированных задач к сложным
#automation#workflow#constraints
Технические инструкции как барьер для пользователей
#constraints#ux#documentation
Подробный разбор
Законы системного мышления - подробный гайд с примерами →Хотите глубже изучить ai и автоматизация?
AI Product Engineer
85% выпускников запустили AI-фичу в production
Узнать о курсеИсследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,400+ взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний