Архитектура CLI Karis: Использование Claude для планирования, а не для выполнения

Пользователь Reddit делится своим опытом работы с архитектурой Karis CLI, которая разделяет планирование LLM и исполнение кода для более надёжной автоматизации.
Архитектурный паттерн
Система использует три отдельных уровня:
- Уровень исполнения: Чистый код без участия LLM — ваши инструменты выполняют фактическую работу
- Уровень оркестрации: Использует LLM (например, Claude) для принятия решений по планированию — задаёт вопрос «учитывая эти результаты инструментов, что нам делать дальше?»
- Уровень задач: Отслеживает состояние на протяжении всего процесса
Ключевой принцип проектирования
Архитектура отражает наблюдение, что LLM отлично справляются с планированием и обобщением, но плохо работают в качестве надёжных исполнителей. Разделяя эти обязанности:
- Claude делает то, что у него хорошо получается: рассуждает о том, какие действия предпринять
- Ваш код делает то, что у него хорошо получается: надёжно выполняет задачи
- Такое разделение упрощает независимую замену моделей или обновление инструментов
Практический опыт
Пользователь сообщает, что использует этот паттерн уже несколько месяцев и описывает его как «самая стабильная агентская настройка, которая у меня была». Его рекомендация для разработчиков, работающих с Claude: тщательно продумывайте, где провести границу LLM в архитектуре вашей системы.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Восстановление автоматизированного конвейера производства видео с помощью OpenClaw
Разработчик перестроил автоматизированный конвейер производства видео с использованием OpenClaw, yt-dlp, ffmpeg и ElevenLabs. Новая версия анализирует сценарии для поиска соответствующего видеоматериала, синхронизирует клипы с таймингом озвучки и ограничивает длину клипов, чтобы предотвратить видимое зацикливание.

Проект Клод для ежедневного планирования с интеграцией Todoist и Google Календаря
Разработчик создал проект Claude, который функционирует как помощник по управлению на полную ставку, подключенный к Todoist и Google Calendar. Система планирует ежедневные расписания, отслеживает привычки и проводит обзоры с использованием трех конкретных ролей: Аудитор задач, Планировщик привычек и Составитель расписаний.

Агент OpenClaw реализует автономный цикл самосовершенствования с ночными циклами "сновидений".
Пользователь OpenClaw настроил своего агента на выполнение ночного 'цикла сновидений', который сканирует исследования в области ИИ, анализирует производительность и самостоятельно внедряет безопасные улучшения. Цикл стоит примерно $0,40 за ночь благодаря использованию маршрутизации моделей: Haiku для сканирования и Opus для принятия решений.

Пользователь OpenClaw автоматизирует оплату парковки, обратно спроектировав правительственный портал.
Пользователь OpenClaw создал скрипт, который автоматически оплачивает парковку, обратно спроектировав портал местного правительства, снизив стоимость с 3 долларов за транзакцию до нуля, работая локально на Mac mini.