Claude Code v2.1.59 добавляет автоматическую память, команду копирования и улучшения оболочки.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 26 февраля 2026 г.🔗 Source
Claude Code v2.1.59 добавляет автоматическую память, команду копирования и улучшения оболочки.
Ad

Что нового в Claude Code v2.1.59

Anthropics выпустили Claude Code v2.1.59 26 февраля, представив несколько практических улучшений для ИИ-помощника по программированию. Этот выпуск сосредоточен на управлении памятью, взаимодействии с кодом и обработке shell-команд.

Ad

Ключевые функции и исправления

  • Автоматическое управление памятью: Claude теперь автоматически сохраняет полезный контекст в авто-память. Вы можете управлять этим с помощью команды /memory.
  • Интерактивная команда копирования: Добавлена команда /copy, которая показывает интерактивный выбор при наличии блоков кода, позволяя выбрать отдельные блоки кода или полный ответ.
  • Улучшенная обработка bash-команд: Улучшены префиксные подсказки "всегда разрешать" для составных bash-команд (например, cd /tmp && git fetch && git push) для вычисления более умных префиксов для каждой подкоманды вместо обработки всей команды как единого целого.
  • Упорядочивание списков задач: Улучшено упорядочивание коротких списков задач.
  • Оптимизация памяти: Уменьшено использование памяти в многоагентных сессиях за счёт освобождения состояния завершённых подзадач агентов.
  • Исправления ошибок: Исправлено состояние гонки при обновлении OAuth-токена MCP при одновременном запуске нескольких экземпляров Claude Code. Исправлено отсутствие понятных сообщений об ошибках при выполнении shell-команд, когда рабочий каталог был удалён.

Этот выпуск решает конкретные проблемы рабочих процессов, с которыми сталкиваются разработчики при использовании Claude Code для shell-операций и манипуляций с кодом. Функция авто-памяти должна помочь сохранять контекст в более длинных сессиях, а улучшенная обработка bash-команд делает составные операции более надёжными.

📖 Read the full source: GitHub Claude-Code

Ad

👀 Смотрите также

Многоагентный карьерный наставник, созданный с помощью Ollama и MCP для локального искусственного интеллекта
Инструменты

Многоагентный карьерный наставник, созданный с помощью Ollama и MCP для локального искусственного интеллекта

Разработчик создал систему из 5 агентов ИИ, которая анализирует резюме и генерирует отчеты о карьерном интеллекте, используя Ollama с llama3 локально. Система связывает выходные данные агентов так, что каждый строит на основе предыдущего контекста, а MCP обрабатывает интеграцию инструментов.

OpenClawRadar
log-context-mcp: Инструмент MCP сокращает использование токенов логов на 96% при отладке Claude
Инструменты

log-context-mcp: Инструмент MCP сокращает использование токенов логов на 96% при отладке Claude

log-context-mcp — это инструмент MCP, который предварительно обрабатывает файлы журналов перед их попаданием в контекст Claude, удаляя дублирующиеся строки, группируя трассировки стека и убирая шум для снижения расхода токенов. Тестирование на журнале Apache из 2000 строк показало сокращение на 96,5% при корректном определении первопричин.

OpenClawRadar
Напоминание: Сервер MCP для постоянной памяти Claude Code
Инструменты

Напоминание: Сервер MCP для постоянной памяти Claude Code

Recall — это сервер MCP с открытым исходным кодом, который предоставляет Claude Code постоянную память между сессиями с помощью семантического поиска на основе эмбеддингов. Он включает четыре хука жизненного цикла: session-start, observe, pre-compact и session-end.

OpenClawRadar
Среда выполнения Krasis LLM демонстрирует ускорение предзаполнения в 8,9 раза и ускорение декодирования в 4,7 раза по сравнению с Llama.cpp.
Инструменты

Среда выполнения Krasis LLM демонстрирует ускорение предзаполнения в 8,9 раза и ускорение декодирования в 4,7 раза по сравнению с Llama.cpp.

Среда выполнения Krasis LLM теперь полностью выполняет как предварительное заполнение, так и декодирование на GPU с различными стратегиями оптимизации, достигая ускорения предварительного заполнения в 8,9 раза и декодирования в 4,7 раза по сравнению с llama.cpp на Qwen3.5-122B с использованием одного GPU 5090.

OpenClawRadar