Opus 4.7 испортил 40% запросов; исправлением стало структурирование CLAUDE.md и навыков

Когда в апреле вышла версия Opus 4.7, около 40% промптов в 6 настройках среднего бизнеса сломались за одну ночь. Расход токенов вырос, результаты стали странно буквальными — 4.6 заполняла неоднозначные инструкции, а 4.7 — нет. Исправление заключалось не в переписывании промптов, а в том, чтобы наконец воспринять CLAUDE.md и файлы Skill всерьёз.
Что сломалось и почему
Промпты, написанные для 4.6, предполагали, что модель будет снисходительно относиться к расплывчатым инструкциям. 4.7 интерпретировала их буквально, что приводило к результатам, требующим 3–4 итераций для исправления. Промпты, которые выжили, были те, что встроены в файлы Skill с явными форматами вывода, ограничениями длины и рабочими примерами.
Подход к реконструкции
В 6 настройках были внесены три структурных изменения:
- Skills заменили отдельные промпты — всё, что делалось более 3 раз, получило файл Skill (50–200 строк) с аудиторией, форматом вывода, длиной и рабочим примером из 2–3 предложений. Skills загружаются по требованию, не раздувая контекст.
- Иерархический CLAUDE.md — один глобальный файл для данных о пользователе, бизнесе, правилах стиля; файл CLAUDE.md уровня проекта для каждого заказа; инструкции уровня сессии для разовых задач. Модель читает по порядку и строит ментальную модель, которая сохраняется между сессиями.
- Файлы памяти вынесены отдельно — CLAUDE.md не превышает 400 строк; детальные институциональные знания хранятся в отдельных файлах, на которые ссылается CLAUDE.md, и загружаются по требованию.
- Шаг верификации в длинных Skills — модель генерирует результат, проверяет его по контрольному списку из 5–7 пунктов, вносит правки. Это добавляет 30 секунд на вызов, но сокращает последующую доработку примерно на 70%.
Результаты через 3 недели
- Среднее количество итераций от промпта до приемлемого результата снизилось с 3–4 до 1–2.
- Расход токенов снизился на 22% по всем рабочим пространствам.
- Частота ошибок типа «этот результат странный, дайте попробовать ещё раз» снизилась с 1 раза на 4 промпта до 1 раза на 15.
- Следующий релиз модели теперь должен быть скорее позитивным, чем негативным.
Всё ещё не решено: версионирование CLAUDE.md
Файлы уровня проекта находятся в git, но глобальный CLAUDE.md хранится в истории чата, что ненадёжно. Механизма отката пока нет.
Ментальная модель
Модель — это двигатель. Skills + CLAUDE.md + память — это автомобиль. Соберите автомобиль один раз; каждый новый двигатель делает его быстрее.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Практические решения для повышения надёжности OpenClaw
Разработчик делится восемью конкретными техниками, которые улучшили его настройку OpenClaw, включая трёхуровневую систему памяти с ежедневными логами и графом знаний, управление активационными баллами и принудительное применение правил через файлы.

Использование ИИ для написания лучшего кода медленнее: рабочий процесс поиска ошибок
Nolan Lawson описывает рабочий процесс с использованием нескольких AI-агентов (Claude, Codex, Cursor Bugbot) для поиска и приоритизации багов в PR, улучшая качество кода в ущерб сырой скорости.

Практический обзор: 3 ключевых навыка для Clawhub и 3, которых стоит избегать
Разработчик тестировал навыки Clawhub несколько недель и нашёл три, которые стоит установить: web-search (Brave), daily-brief и memory-search. Три других — food-order, multi-agent orchestrators и humanizer — тратят токены и добавляют ненужную сложность.

12 советов для опытных пользователей OpenClaw по эффективной организации рабочих процессов с ИИ-агентами
В посте на Reddit описаны практические стратегии оптимизации использования OpenClaw, включая разделение бесед на тематические ветки, использование голосовых сообщений для ввода, подбор моделей под задачи, делегирование работы под-агентам и внедрение уровней безопасности.