Одна идея под всем гайдом: современная модель уже достаточно умная. Выигрывает не хитрый промпт, а три вещи вместе: тонкая обвязка вокруг модели, аккуратно собранный контекст и цикл, который проверяет результат. Источники ниже идут по нарастанию сложности и учат именно этому. Поле меняется быстро, поэтому упор на принципы, которые живут дольше одного релиза модели.
Как пользоваться: читайте по порядку. Если времени совсем мало, минимум это пункты 1, 6 и 11: понять суть, освоить контекст, поднять реальную обвязку. Всего 17 материалов, два из них интервью. Общее время на обучение — меньше 5 часов!
Уровень 1. Новичок: понять, что такое агент
1. Anthropic, “Building effective agents” Самый чистый разбор без воды: чем агент отличается от обычного конвейера-скрипта. https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
2. Simon Willison, “Agentic Engineering Patterns” Живой сборник рабочих приёмов от независимого практика. Объясняет разницу между “набросал по фану” (vibe coding) и кодом продакшн-уровня. https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/
3. Anthropic, “Claude Code in Action” (официальный курс) Лаконичный и лёгкий курс от Anthropic, идеальный для старта: разбирают архитектуру, задуманные паттерны использования и best practices от самих создателей. Помогает понять логику инструмента до того, как вы начнёте писать команды. https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
Уровень 2. Новичок и выше: научиться водить инструмент
4. Anthropic, “Claude Code best practices” Практический мануал: как реально работать с кодинг-агентом, что включать и чего избегать. https://code.claude.com/docs/en/best-practices
5. Sankalp, “My experience with Claude Code 2.0” Инженерный разбор реального опыта эксплуатации: управление контекстом, типичные ошибки модели и приёмы, которые помогают агенту писать рабочий код, а не галлюцинировать. https://sankalp.bearblog.dev/my-experience-with-claude-code-20-and-how-to-get-better-at-using-coding-agents/
6. Karpathy guidelines (skill) Четыре простых правила поведения, которые кладут в файл CLAUDE.md рядом с кодом. Снижают долю ошибок примерно с 41% до 11%. Четыре правила от Карпаты, расширенная версия на 12 уже от сообщества. https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills
Уровень 3. Средний: главный навык, контекст
7. Anthropic, “Effective context engineering” Относиться к контексту (тому, что видит модель) как к ограниченному ресурсу: что класть, а что вовремя выкидывать. https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
8. Manus, “Context Engineering: Lessons from Building Manus” Те же уроки, но из реального продакшна: команда рассказывает, что ломалось и как чинили. https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
9. Anthropic, “Code execution with MCP” Свежий приём: вместо того чтобы дёргать инструменты по одному, модель пишет небольшой код, который вызывает их сам. Сильно экономит токены. https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp
Уровень 4. Продвинутый: длинные задачи и обвязка
10. Anthropic, “Effective harnesses for long-running agents” Как заставить агента доводить длинную задачу, которая не влезает в одно окно: агент-инициализатор плюс файл прогресса. https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents
11. LangChain Deep Agents (открытая обвязка) Готовый харнесс, работает с любой моделью (OpenAI, Anthropic, локальные через vLLM или Ollama). В их разборе кодинг-агент поднялся с Top 30 до Top 5 на бенчмарке без смены модели, только за счёт обвязки. https://github.com/langchain-ai/deepagents
Уровень 5. Профи: писать циклы, а не промпты
★ Начните отсюда: Что за «loops», о которых все говорят — самый понятный разбор циклов и целей (
/loop,/goal) на простом языке. Вся история термина от ReAct до оркестрации, живые цитаты практиков и главный вывод: дорогим стал не «мозг», а цикл вокруг него. Базовое чтиво для всего этого уровня.
12. Boris Cherny, интервью у Pragmatic Engineer Разговор с создателем Claude Code. Главная мысль: перестать писать промпты и начать писать циклы (лупы), которые сами гоняют агентов. https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/building-claude-code-with-boris-cherny
13. Peter Steinberger, “Just Talk To It” Самый честный текст про соло-разработку с агентами: меньше городить сложных схем, больше отгружать. https://steipete.me/posts/just-talk-to-it
14. Addy Osmani, “Loop Engineering” Хорошая карта сдвига “циклы вместо промптов” со ссылками на первоисточники. https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/
Уровень 6. Трезвость: чтобы не повестись на хайп
15. Andrej Karpathy х Dwarkesh Patel, интервью (около 2.5 часов) Для калибровки: автор крайне силён в кодинг-агентах, но честно говорит, что универсальные агенты это работа на годы, а не на этот год. Ищите по названию “Andrej Karpathy AGI a decade away”. https://www.dwarkesh.com
16. Cognition (Walden Yan), “Don’t Build Multi-Agents” Контраргумент против моды на мультиагентов: не плодите агентов, пока не решили, как они делят между собой контекст. https://cognition.ai/blog/dont-build-multi-agents
17. Mitchell Hashimoto, “My AI Adoption Journey” Шесть фаз честного внедрения агентов без хайпа. Золотое правило: дай агенту способ проверять свою работу, и он сам чинит большую часть ошибок. https://mitchellh.com/writing/my-ai-adoption-journey