Универсальный CLAUDE.md сокращает количество токенов в выводе Claude на 63% в тестах.
Разработчик выпустил универсальный файл CLAUDE.md, который значительно сокращает использование токенов в ответах Claude, сохраняя техническую точность. Инструмент был полностью создан с помощью Claude в течение одной сессии, в ходе которой Claude изучал обсуждения на Reddit, проблемы на GitHub и исследования по инженерии промптов.
Что он исправляет
- Фразы «Вы абсолютно правы!» и «Отличный вопрос!» в каждом ответе
- Заключительные фразы вроде «Надеюсь, это поможет! Дайте знать, если что-то нужно!»
- Тире, «умные» кавычки, символы Юникода, которые незаметно ломают парсеры
- Переформулирование вашего вопроса перед ответом
- Непрошенные предложения и излишне усложнённый код
- Формулировки «Как ИИ...»
- Защита от галлюцинаций — если вы поправите Claude в чём-то, он принимает это как истину до конца сессии и больше не повторяет неверный ответ
Результаты тестов
Разработчик протестировал одни и те же 5 промптов с файлом и без него:
- Объяснить async/await: 180 слов → 65 слов (сокращение на 64%)
- Ревью кода: 120 слов → 30 слов (сокращение на 75%)
- Что такое REST API: 110 слов → 55 слов (сокращение на 50%)
- Тест на галлюцинации: 55 слов → 20 слов (сокращение на 64%)
- Итого: 465 слов → 170 слов (сокращение на 63%)
Разработчик отмечает, что ответы сохраняют ту же техническую точность — просто без лишних слов.
Реализация и профили
Решение требует всего один файл, помещённый в корень проекта, без изменений кода. Он включает три профиля для разных случаев использования:
- CLAUDE.coding.md — для разработки и ревью кода
- CLAUDE.agents.md — для автоматизации и ботов
- CLAUDE.analysis.md — для работы с данными и исследованиями
Инструмент основан на реальных проблемах с GitHub (включая #3382 с 350+ лайками) и исследованиях сообщества. Репозиторий открыт для пул-реквестов и предложений профилей, разработчик призывает пользователей открывать issues для любых раздражающих особенностей поведения, которые они хотят исправить.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
SourceBridge: Инструмент с открытым исходным кодом для анализа кодовой базы с использованием локальных LLM
SourceBridge — это инструмент с открытым исходным кодом, который индексирует Git-репозитории в графы символов и использует локальные LLM для создания сводок кодовой базы, обзоров архитектуры и учебных материалов. Он поддерживает несколько локальных бэкендов, включая Ollama, llama.cpp, vLLM, LM Studio и SGLang через API, совместимые с OpenAI.
Мозговой штурм MCP-сервера: Клод консультируется с другими ИИ для получения лучших ответов
Разработчик создал MCP-сервер, который позволяет Claude Code консультироваться с другими ИИ-моделями, такими как GPT-5.2 и DeepSeek, перед тем как дать ответ. Модели участвуют в многораундовых дебатах, где они читают ответы друг друга, спорят и уточняют позиции, чтобы прийти к лучшим решениям.
Профилировщик затрат на LLM: инструмент с открытым исходным кодом отслеживает расходы на API, чтобы обосновать использование локальных моделей.
LLM Cost Profiler — это инструмент на Python, который отслеживает каждый API-вызов к OpenAI/Anthropic, показывая, на что именно и сколько вы тратите. Он выявляет задачи, стоимость которых завышена относительно их сложности, предоставляя конкретные суммы в долларах для обоснования перехода на локальные модели.
Rivet Actors добавляет хранилище SQLite: одна база данных на агента, арендатора или документ.
Rivet Actors теперь поддерживает хранилище SQLite, где каждый актор получает собственную базу данных SQLite, что позволяет создавать миллионы независимых баз данных для ИИ-агентов, многопользовательских SaaS-приложений, совместных документов или изоляции на уровне пользователя.