От написания промптов к проектированию контекста

Если ты часто упираешься в лимиты Claude Code или Codex и не понимаешь, куда улетают токены — этот разбор для тебя. Да и вообще всем, кто хочет понимать современные AI-инструменты изнутри, а не на уровне «это магия», будет полезно.

Идея простая: промпт — это только верхушка. Реально поведением модели управляет весь контекст, который ты ей собрал: системный промпт, описания инструментов, память, история диалога, подгруженные файлы. Как только учишься проектировать этот контекст осознанно, «тупняки» модели и сгоревшие лимиты перестают быть случайностью.

Что внутри

• Как устроено контекстное окно изнутри: 7 слоёв — от весов модели до MCP и skills
• Что такое attention и при чём тут O(n²)
• Как работает agent loop на примере 4 вызовов модели
• Почему prompt caching экономит до 10× в лимитах при правильной работе с ним