Контекст инженериясы: анықтамасы және Claude Code-та қолдану
MarkdownКонтекст инженериясы деген не және оның сұрау мәтінін инженериялаудан айырмашылығы қандай. Anthropic ұстанымдары, 7 қате және Claude Code үшін ең аз баптау.
Мақаланы толық оқу
Негізгі түйін
Контекст инженериясы — хабарыңызды жібермес бұрын Claude контекст терезесіне кіретін барлық нәрсені: жүйелік сұрауды, құралдарды, тарихты, жад файлдарын және құралдардан алынған деректерді баптау тәртібі. 2026 жылы ол сұрау мәтінін инженериялаудың орнына негізгі дағдыға айналды — Anthropic осылай дейді. Бұл нұсқаулықта бастапқы дереккөздерден алынған негізгі тұжырымдар, токендерді шығындайтын 7 кең тараған қате және Claude Code үшін тәжірибелік 7 қадамдық баптау қарастырылады.
Ailoot-пен жұмыс істеу туралы ақпарат құжаттамада берілген.
Контекст инженериясы деген не — бір сөйлеммен?
Негізгі түйін
Контекст инженериясы — әр қадамда AI агентінің контекст терезесіне кіретін барлық нәрсені: жүйелік сұрауды, құралдарды, тарихты, жад файлдарын және сыртқы дереккөздерден алынған деректерді іріктеу тәртібі. Сұрау мәтінін инженериялау «Сұрау мәтінін қалай жазуға болады?» деген сұраққа жауап берсе, контекст инженериясы «Сұрау мәтінін жазған кезде AI нені біледі?» деген сұраққа жауап береді.
Anthropic бұл терминді 2025 жылғы 29 қыркүйекте жарияланған инженерлік блог жазбасында орнықтырды:
Контекст инженериясы — LLM инференсі кезінде токендердің (ақпараттың) оңтайлы жиынын таңдау мен сақтауға арналған стратегиялар жиынтығы; оған сұрау мәтіндерінің өзінен бөлек берілетін барлық нәрсе кіреді.
Сол мақалада көзқарасты өзгертуге арналған ең маңызды тұжырым да берілген:
Тілдік модельдермен жұмыс істеу енді сұрау мәтіндеріндегі дұрыс сөздер мен тіркестерді іздеуден гөрі кеңірек сұраққа жауап беруге көбірек ұқсайды: «Қалаған модель әрекетіне қандай контекст конфигурациясы көбірек ықпал етеді?»
Негізгі ой: контекст — сіз жазатын хабар емес. Контекст — сіздің хабарыңыздан бұрын AI көретін ақпараттың толық жиынтығы: жүйелік сұрау, құрал сипаттамалары, әңгіме тарихы, жад файлдары және MCP арқылы жүктелген деректер. Сұрау мәтіні — соңғы қадам. Контекст инженериясы — терезеге берілетін барлық нәрсенің архитектурасы.
Неліктен сұрау мәтінін инженериялау 2026 жылы ескірді?
Негізгі түйін
Сұрау мәтінін инженериялау модельдер бір ғана сұраумен — бір айналымда, бір тапсырмамен жұмыс істеген кезде пайда болды. 2026 жылы AI агенттері құралдармен, жадпен, қосалқы агенттермен және құралдар арқылы сол сәтте алынатын деректермен ұзақ сессияларда жұмыс істейді. Мұндай архитектурада бір сұраудың мәтінін құрастыру негізгі дағды болмай қалды; негізгісі — агент көретін ақпараттың бәрін іріктеу.
Бұл өзгеріс 2025 жылдың жазында болды.
2025 жылғы 29 қыркүйек: Anthropic инженерлік блог жазбасында осы саланы орнықтырып, 4 қағидадан тұратын жинақ ұсынды.
Сұрау мәтінін инженериялау «өлген» жоқ. Ол пернетақтада теруді білу сияқты базалық сауаттылыққа айналды. Оның үстіне ұзақ тапсырмаларда AI агенттерінің істен шығуына жол бермейтін жаңа сала қалыптасты: контекст инженериясы.
Контекст инженериясы сұрау мәтінін инженериялаудан несімен ерекшеленеді? 5 айырмашылық
Негізгі түйін
Сұрау мәтінін инженериялау бір ғана сұрауды оңтайландырады: сөз қолданысын, үлгісін және үнін таңдайсыз. Контекст инженериясы сұрау мәтінінен бұрынғы бүкіл ақпараттық ортаның архитектурасын жасайды: жүйелік сұрауды, құралдарды, сессия тарихын, жад файлдарын және іздеу арқылы алынатын деректерді. Айырмашылық бес деңгейде көрінеді: нені оңтайландыратынында, уақыт ауқымында, негізгі тәуекелде, басты дағдыда және жобадағы дереккөзінде.
| Аспект | Сұрау мәтінін инженериялау | Контекст инженериясы |
|---|---|---|
| Нені оңтайландырады | Бір сұрау мәтінінің сөз қолданысын | Токендердің толық жиынын: жүйелік сұрау + құралдар + тарих + іздеу арқылы алынған деректер |
| Уақыт ауқымы | Бір айналым | Көп айналым және сессиялар арасындағы ауысулар |
| Негізгі тәуекел | Модель сұрау мәтінін түсінбейді | Модель ақпараттық шуға батады (контекстің бұзылуы) |
| Басты дағды | Мәтін жазу шеберлігі және модельді түсіну | Ақпараттық архитектура және мақсатты іздеу |
| Жобадағы дереккөз | Сұрау үлгісі | CLAUDE.md, жад файлдары, іздеу, қосалқы агенттер, ықшамдау |
| Теңеу | «Сұрау мәтінін қалай жазуға болады?» | «Сұрау мәтінін бергенде AI нені біледі?» |
Контекст инженериясы «бәрін көбірек құя салу» деген сөз емес. Бұл — нақты мөлшерлеу. Тым аз болса, AI-ға контекст жетіспей, ол галлюцинация жасайды. Тым көп болса, AI ақпараттық шуға батып, ортасындағы маңызды нәрсені ұмытады және шығын көбейеді.
Сұрау мәтінін инженериялау соңғы қадамды реттеді. Контекст инженериясы оған дейінгі барлық нәрсені реттейді.
1M токеннің болуы «бәрін төге салуға» неге негіз болмайды?
Негізгі түйін
2026 жылы модельдердің контекст терезесі ұлғайды: Claude Opus 4.7 және Sonnet 4.6 1 миллион токенді қолдайды. Бұл бүкіл репозиторийді терезеге төге салуға болады деген жалған әсер тудырады. Іс жүзінде терезенің үлкен болуы пайдалы жадтың да үлкен екенін білдірмейді — модельдер шекке жетпей тұрып-ақ нашарлай бастайды.
Claude модельдерінің қазіргі контекст шектері:
| Модель | Контекст терезесі | Қолжетімді жоспарлар |
|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | 200,000 токен | барлық жоспарлар |
| Claude Sonnet 4.6 | 1,000,000 токен | пайдалану кредиттері бар Pro+ |
| Claude Opus 4.7 | 1,000,000 токен | Pro, Max, Team, Enterprise |
1M токен — шамамен 2,500 бет мәтін. Бүкіл жоба құжаттамасын, хат алмасуды және техникалық талаптарды жүктеп, AI-ға өзі талдап шығуды тапсыруға болатын сияқты. Бірақ Anthropic инженерлік блогында мұны ашық айтады:
Контексті табысы азая беретін шектеулі ресурс ретінде қарастыру керек.
Басқаша айтқанда, контекст — табысы азая беретін шектеулі ресурс. Әр қосымша токен пайда әкелмейді. Терезе ұзарған сайын модель ішіндегі ақпаратпен нашар жұмыс істейді.
2026 жылғы басты дағды — бәрін ашық ұстау емес. Әр тапсырмаға бір-бірден тар контексттер арасында жылдам ауысу.
Ең үлкен қате: контекст көбірек болса, нәтиже нашарлай ма?
Негізгі түйін
Контекст ұзарған сайын модель ондағы ақпаратпен нашар жұмыс істейді. Бұл құбылыс контекстің бұзылуы деп аталады. Бұған қоса, ортасында жоғалу әсері бар: модельдер контекстің басы мен соңын есте сақтап, ортасын өткізіп алады. Практикалық қорытынды: ұзын жад файлдары сізге кедергі келтіреді.
Екінші әсер — ортасында жоғалу — қатар жүреді.
Іс жүзінде ұзын CLAUDE.md ішіне көмілген маңызды ережеге назар аз түсуі мүмкін. Бұл — нақты тапсырмада сыналатын тәуекел, модель белгілі бір жолды міндетті түрде өткізіп жібереді деген кепілдік емес.
Anthropic CLAUDE.md құжаттамасында ұзындық шегін ұсынады:
CLAUDE.md файлын 200 жолдан аз ұстауға тырысыңыз — ұзын файлдар көбірек контекст алып, нұсқаулардың орындалуын төмендетеді.
200 жолдан төмен болу — келтірілген нұсқаулықтағы ұзындық мақсаты, ереже орындалуы тоқтайтын қатаң шек емес. 80–120 жол аралығы — жеке Anthropic талабы емес, автордың сипатталған жобалардағы жұмыс қалауы. Нұсқауларды қажетті күйде ұстап, маңызды ережелердің орындалуын сынаңыз; әр қосылған жол назар мен контекстке таласады. CLAUDE.md файлын осы шекке сай баптау туралы толығырақ «2026 жылы CLAUDE.md файлын қалай баптауға болады» нұсқаулығын қараңыз.
Anthropic ұсынған контекст инженериясының 5 қағидасы
Негізгі түйін
Anthropic 2025 жылғы 29 қыркүйектегі инженерлік блогында контекстпен жұмыс істеудің 5 негізгі стратегиясын жазды: шектеулі ресурс ретінде қарау, қажет кезде іздеп алу, құрылымды жазба жүргізу, ықшамдау және қосалқы агент архитектуралары. Бұл — тақырыпқа қатысты өзге авторлар қазір сілтеме жасайтын негізгі жинақ.
1-қағида. Контекст — шектеулі ресурс
Бұл — қалған төрт қағида жұмыс істеуі үшін қажет негізгі алғышарт. Anthropic былай деп жазады:
Контекстің барлық құрамдасына (жүйелік сұрауларға, құралдарға, мысалдарға, хабарламалар тарихына және т.б.) қатысты жалпы кеңес — оларды мұқият таңдап, контексті мазмұнды әрі жинақы ұстау.
«Жинақы» дегеніміз — «артық сөзсіз, мазмұны тығыз» деген сөз. Терезедегі әр токен модельдің шешімін айтарлықтай өзгертуі керек. Егер CLAUDE.md ішінде «таза код жазуға тырысамыз» деген жол болса, оны өшіруге болады: ол ешқандай маңызды ақпарат бермейді.
2-қағида. Қажет кезде іздеп алу
AI агенті бәрін терезеге алдын ала жүктеудің орнына, құралдар арқылы деректерді сол сәтте өзі алады. Claude Code архитектурасы осындай: векторлық дерекқор не индекс қолданудың орнына, агент тірі инженер кодты қолмен іздегендей glob және grep қолданады.
Қашан қолдану керек: тапсырмаға нақты қай үзінділер қажет болатынын алдын ала білмейсіз.
3-қағида. Құрылымды жазбалар жүргізу
Агент жазбаларды сыртқы жадқа сақтап, қажет кезде жүктейді. Claude Code-та бұл жад құралы арқылы жүзеге асады. Anthropic өз cookbook жинағында оны былай сипаттайды:
Жад — құрылымды жазбалар: агент барлық ақпаратты белсенді контексте сақтамай-ақ, тапсырмалар мен сессиялар арасындағы ілгерілеуді бақылау үшін тұрақты сыртқы жадқа жазады.
Қашан қолдану керек: ұзақ сессияларда, сессиялар арасындағы ауысуларда және жоба туралы білім жинақтағанда.
4-қағида. Ықшамдау
Шекке жақындаған кезде хабарламалар тарихын түйінге келтіріп сығу. Claude Code-та бұл — /compact пәрмені және терезе шамамен 80%-ға толғанда іске қосылатын автоматты ықшамдау. Anthropic былай деп жазады:
Терезе тым үлкен болғанда ықшамдау оны түгел сығады.
Қашан қолдану керек: әңгіме тарихы көмектесудің орнына артық жүк болып, терезені толтырған ұзақ талдамалық әңгімелерде.
5-қағида. Қосалқы агент архитектуралары
Маманданған қосалқы агенттер өздерінің контекст терезелерінде қатар жұмыс істеп, жетекші агентке ықшам түйіндер қайтарады. Anthropic былай деп жазады:
Қосалқы агенттер ақпаратты ықшамдауға көмектеседі: олар өз контекст терезелерінде қатар жұмыс істеп, бір сұрақтың әртүрлі қырларын бір уақытта зерттейді.
Anthropic-тің ішкі сынағындағы көрсеткіштер бойынша, жетекші Claude Opus 4 агенті Claude Sonnet 4 қосалқы агенттерімен бірге зерттеу тапсырмаларында жалғыз Claude Opus 4-пен салыстырғанда +90.2% сапа көрсеткен. Құны: шамамен 15× көп токен. Қорытынды: нәтиже құнды болса, мұндай тәсілді қолдануға негіз бар.
Claude Code-та қосалқы агенттерді баптау туралы толығырақ «Claude Code-тағы қосалқы агенттер» нұсқаулығын қараңыз.
Токендерді шығындайтын және Claude Code жұмысын бұзатын 7 қате
Негізгі түйін
Жоба мысалдарымен сипатталған жеті кең тараған қате үлгі. Олардың әрқайсысы не пайдасыз токен шығындайды, не контекстің бұзылуынан галлюцинацияға әкеледі. Төменде әр қатені контекст инженериясы арқылы қалай шешуге болатыны берілген.
| # | Қате үлгі | Не болады | Қалай түзетуге болады |
|---|---|---|---|
| 1 | Бүкіл README мен 5 код файлын бір сұрау мәтініне көшіріп салу | Терезе бір айналымда 50%-ға толады да, көп ұзамай шекке жетеді | Ұзақ мерзімді деректерге жад құралын, ал керек кезде іздеп алуға сұрау бойынша іздеуді қолданыңыз — Claude-қа read_file/glob арқылы файлдарды өзі оқуға мүмкіндік беріңіз |
| 2 | 500 жолдық CLAUDE.md | Ұзын нұсқаулар, әсіресе маңызды ережелер ортасына көмілсе, орындалуды төмендетуі мүмкін | 80–120 жол, бұйрық рай, пәрмендер мен стиль бөлімдері. Ең маңыздысын басы мен соңына қойыңыз |
| 3 | Ұзақ сессияларда /compact пәрменін іске қоспау | Сессия 180k токенге жетіп, Claude алғашқы хабарларды ұмытады, ал сіз контексті қолмен қайта бересіз | /compact пәрменін қолмен іске қосыңыз немесе триггер арқылы автоматты ықшамдауды қолданыңыз. Қиындықтың бір белгісі — Claude үстелдік нұсқасындағы контекст қолданысының индикаторы |
| 4 | Бәрін бір Claude-қа тапсыру | Бір агент жоспарлайды, іздейді, код жазады, тексереді және сынайды — терезе экспоненциалды түрде ұлғаяды | Қосалқы агенттерді қолданыңыз: әрқайсысының өз контексті бар, ал жетекші агент түйіндерді жинайды. Anthropic дерегінше, зерттеу тапсырмаларындағы сапа +90.2%-ға артады |
| 5 | Құрал нәтижелерінен жад файлдарының ұлғаюы | Агент бір файлды 5 рет қайта оқып, контекстің 96%-ын құрал шақыруларының нәтижелерімен толтырады | Құрал нәтижелерін тазалаңыз: ең соңғы 4–6 нәтижені қалдырып, қалғанын өшіріңіз. Құралдың шақырылғаны туралы дерек сақталады |
| 6 | Бүкіл репозиторийді examples/ қалтасына көшіру | AI 200 мысалдың арасынан үлгі іздеп жүріп адасады | examples/ ішінде әр тапсырма түріне арналған 3–7 негізгі үлгіні қалдырыңыз |
| 7 | «Функция жоспары» ретінде 200 жолдық Markdown тізімін пайдалану | Ұзын құрылымсыз тізім тапсырма қадағалауын қиындатуы мүмкін; 50-жолда әмбебап бұзылу нүктесі жоқ | HTML артефактын немесе бөлек файлға нөмірленген жоспарды қолданыңыз |
Anthropic Cookbook жинағында №5 қатеге қатысты нақты өлшем бар: бастапқы сессияда контекстегі бірінші құжат (C. elegans туралы) техникалық тұрғыда терезеде болған, бірақ 335k токеннің астында көміліп қалған. Бар болғанымен, іс жүзінде модель оны еске түсірмеген. Жад құралын қолданғанда, бұл жағдай былай шешіледі: aging_model_organisms_comparison.md жазбалар файлы бастапқы корпусты қайта жүктеудің орнына шамамен 3000 токен орын алады.
Күнделікті мысал: контекст терезесі — үстел. Үстінде 200 құжат жатса, керек құжат сонда тұрған күннің өзінде оны таба алмайсыз. Контекст инженериясы — «үстелде дәл қазір қажет нәрсені ғана қалдырып, қалғанын мұрағатқа салып, сұралғанда қайта жүктеп алу» тәртібі.
Бір кеште жұмыс істейтін баптауды қалай жасауға болады?
Негізгі түйін
Claude Code-та контекст инженериясын баптаудың ең аз жұмыс істейтін нұсқасы 7 элементтен тұрады: CLAUDE.md, мысалдар, PRP құжаттары, жад құралы, /compact, қосалқы агенттер және құралдар арқылы қажет кезде іздеу. Негізгі қаңқасын баптауға 30–40 минут кетеді; мысалдар мен тексерілген сұрау мәтіндері бар толық баптауға бір кеш қажет. Оны жұмысты жалғастыра отырып жетілдіруге болады.
Жеті қадам ретімен:
80–120 жолдық CLAUDE.md. Жоба түбіріне орналастырыңыз. Сипаттаманың орнына бұйрық райды қолданыңыз. Anthropic ресми құжаттамасында
Specificityқағидасын ұсынады: ережелер жалпы қағида емес, нақты әрі бірмәнді болуы керек. Іс жүзінде «Тесттерде inline mock қолданбаңыз» деген ереже «Таза код жазуға тырысамыз» дегеннен тиімдірек. Толық үлгісін «CLAUDE.md файлын қалай баптауға болады» нұсқаулығынан қараңыз.Тексерілген 3–7 үлгісі бар
examples/қалтасы. Әр жиі кездесетін үлгіге бір мысалдан: API шақыру, тест жазу, миграция, қателерді өңдеу. Claudeexamples/ішінен үлгіні көрсе, оны дәл қайталайды. Мысалдар болмаса, өзі болжай береді.Маңызды мүмкіндіктерге арналған PRP құжаттары. PRP = Product Requirements Prompt. Әр мүмкіндікке бір файл: контекст + жоспар + тексеру + мысалдар.
Сессиялар арасында ұзақ сақталатын деректерге арналған жад құралы. Anthropic Cookbook жинағында Claude жад құралы құрылымды жазбалар қоймасы ретінде іске асырылған. Агент жаңа сессияда тапсырмаға оралғанда, бүкіл корпусты қайта оқудың орнына алдымен жазбаларды қарайды.
/compactжәне шектің 80%-ына жеткенде автоматты ықшамдау. Терезенің толғанын күтпеңіз. Баптауларда автоматты ықшамдауды қосыңыз немесе сессия бір орында айналып қалғандай сезілсе,/compactпәрменін өзіңіз іске қосыңыз.Зерттеу / тексеру / жоспарлау үшін қосалқы агенттер. Әр қосалқы агенттің жеке контексті мен нақты шектеулі сұрауы болады. Жетекші Claude бастапқы материалды емес, тек түйінді алады. Толығырақ «Claude Code-тағы қосалқы агенттер» және «Claude Code-тағы Skills» нұсқаулықтарынан оқыңыз (Skills — Claude автоматты түрде қолданатын тар мамандануды жинақтау тәсілі).
Алдын ала жүктеудің орнына қажет кезде іздеп алу. Бүкіл репозиторийді терезеге төкпеңіз. Claude-қа
globпенgrepарқылы өзі іздеуге мүмкіндік беріңіз. Бұл — Claude Code-тың өз архитектурасы.
Сипатталған жоба тәжірибесінен алынған қосымша практикалық ережелер:
- Бір тапсырма — бір терезе. Тапсырма біткенде терезені жауып, жаңасын ашыңыз. Бірнеше қатар тапсырманың тарихын жинақтамаңыз.
- Жаңа терезедегі алғашқы пәрменге арналған үлгі. Әр жолы бірдей мәтінді қолданыңыз: “Келесі файлдарды ретімен оқыңыз:
CLAUDE.mdжәне тапсырмаға қатысты бөлім. Бір жолмен растаңыз. Тапсырманы бастамаңыз; келесі хабарламаны күтіңіз.” Сипатталған жұмыс тәртібінде бұл үлгі бір ғана жылдам пернеге байланған мәтін үзінділері редакторында сақталады. - Контекст терезесі >60% толғанда жаңасына ауысыңыз. Уақытша тәсіл: Claude-тан «көрші чат тапсырмаңызды мәнін жоғалтпай жалғастыра алатындай сұрау мәтінін жазыңыз» деп сұраңыз, оны көшіріп алып, жаңа терезе ашыңыз.
- AI-дың әр қатесі — ереже қосуға себеп. Ережелерді жад файлдарына қолмен жазбаңыз. Қате жіберілген сәтте Claude-қа «мынау дұрыс емес, себебі...» деп айтыңыз, сонда ол ережені «Ереже → Неге → Қалай» қағидасына сай файлға түсіреді.
Әрі қарай не болады: контекст инженериясы қалай дамиды?
Негізгі түйін
2026 жылы контекст инженериясы мәтіндік Markdown файлдарынан құрылымы анағұрлым анық пішімдерге ауысуда. Агент өткен сессияларды түнде қайта қарап шығатын Dreaming мүмкіндігі пайда болды. Келесі кезекте HTML артефактылары, тұрақты жад және бүкіл өнім тобы аясындағы көп агентті үйлестіру тұр.
Қазір осы сала дамып жатқан бір бағыт:
Dreaming — сессияларды түнде қайта қарау. 2026 жылғы 6 мамырда өткен Code w/ Claude SF шарасында Anthropic агент өткен сессияларды түнде қайта қарап, өз жазбаларын жаңартатын мүмкіндікті көрсетті. Құрылымды жад файлдары енді оларды өзіңіз жазғанда ғана емес, агент жинақталған тәжірибеден қорытынды жасағанда да толығады.
Бір үрдіс айқын: контекст инженериясы жай ғана «CLAUDE.md файлын қалай жазу керек» дегеннен шығып, AI агенттеріне арналған ақпарат архитектурасының толыққанды саласына айналып келеді. Сұрау мәтінін инженериялау осы саланың алғашқы деңгейлерінің бірі болды. Контекст инженериясы — келесі деңгей.
Алғашқы кеште баптауға тұратын ең аз жинақ: CLAUDE.md файлын 80–120 жолға дейін реттеу (нұсқаулық осында), бизнес білімі құрылымдалған қалта жасау, /compact пәрменін қолдануды үйрену және лимиттерді босқа жұмсауды тоқтату.
Одан кейін маманданған білімді ортақ контекстен жеке дағдыларға шығару үшін қосалқы агенттерді (нұсқаулық) және Skills қосыңыз.
Дереккөздер
- AI агенттеріне арналған тиімді контекст инженериясы - Anthropic Applied AI team, 29.09.2025. Контекст инженериясының 4 қағидасын қамтитын негізгі мәтін.
- Көп агентті зерттеу жүйесін қалай жасадық - Anthropic Engineering, 13.06.2025. +90.2% сапа және 15× токен көрсеткіштерінің дереккөзі.
- Anthropic Cookbook - Құралдарды пайдалану арқылы контекст инженериясы - Практикалық құралдар: ықшамдау, құрал нәтижелерін тазалау және жад құралы.
- Claude Code жады туралы құжаттама - Ықшам, нақты жоба нұсқаулары жөніндегі нұсқаулық; келтірілген мақсат — 200 жолдан төмен. 80–120 жол аралығы — автор қалауы.
Ailoot туралы біліңіз.
Толығырақ
Жиі қойылатын сұрақтар
CLAUDE.md үшін 200 жол қатаң шек пе?
Жоқ. Келтірілген нұсқаулық контексті үнемдеп, ережеге бағынуды жақсарту үшін 200 жолдан төмен қалуды ұсынады. Автордың 80–120 жолы — практикалық қалау; жол санын кепілдік санамай, маңызды ережелерді нақты тапсырмаларда тексеріңіз.
Бастапқы контекстен нені шығару керек?
Егжей-тегжейлі мысалдарды, ұзын құрал нәтижелерін және тапсырмаға тән анықтамалықты бөлек файлдарға көшіріңіз. CLAUDE.md ішінде қысқа ережелер мен бағыттаушыларды қалдырып, қажет үзінділерді тапсырма талап еткенде алыңыз.