Files
docs/development/agent-token-efficiency.md
T

43 lines
3.7 KiB
Markdown

# Контекст знаний о системе
Цель навигации — дать читателю знания, необходимые для конкретного вопроса,
без предварительного чтения всей документации. Самостоятельное объяснение
связывает понятия, сценарии и ограничения, а не воспроизводит устройство кода.
## Routing context
[Тематическая карта](../README.md#предметные-области) направляет к нужному предмету:
аутентификация связана с безопасностью и сессиями, денежный показатель —
с его происхождением и валютой, ошибка интерфейса — с восстановлением данных.
Вопрос о внешнем виде не требует автоматически изучать хранение данных.
При обнаружении новой существенной границы расширяется и нужный контекст.
## Источники и конфликты
Публичный HTTP-контракт описывается OpenAPI backend; документация объясняет
систему, ADR сохраняют причины решений, исследования предлагают варианты.
Существующее поведение не отменяет согласованное требование, а рекомендация
из исследования не становится принятым решением автоматически.
При расхождении возможны устаревшее объяснение, дефект реализации или
незавершённое изменение. Неустановленный смысл, особенно в безопасности,
данных и публичном контракте, явно отмечается для ручного решения.
Карта ответственности за знания — [ведение документации](../CONTRIBUTING.md).
## Recovery и handoff
Продолжение работы опирается на ожидаемый результат, выполненные изменения,
оставшиеся вопросы, результаты проверок и ограничения. Дублирование требований
в нескольких независимых пересказах создаёт риск расхождения. Исторические
проверки сохраняют своё значение только для того состояния системы, в котором
они выполнялись; секреты не являются допустимым содержимым свидетельств.
## Проверка эффективности
[Проверочные вопросы](agent-context-evals.md) показывают, можно ли получить
правильную модель системы и отличить близкие понятия. Качество оценивается по
верности ответа, найденным ограничениям и необходимости дополнительных уточнений.
Число документов, их краткость или успешная проверка Markdown сами по себе
не доказывают полезность знания. Сравнение результатов требует одинаковых
вопросов и сопоставимых условий.