m
Mars AI Operator 4-modul ⭐ Working memory · Context engineering
60 daqiqa · amaliy
Modul tuzilishi
  1. Hook4m
  2. Mental model15m
  3. 3 ta texnika10m
  4. Demo Mars10m
  5. Mashq · 3 probe20m
  6. Quiz3m
  7. Keyingi qadamlar
5 tadan 4-modul · Discernment × Working Memory

AI ahmoqlashmaydi. Uning diqqati tugaydi.

«AI nimani ko'rmoqda — va nimani unutib qo'ydi»

Bu texnika kursdagi eng foydalisidir. Lekin qaror o‘zingizga bog‘liq. Bitta ko‘nikma: agentning context'ida nima borligini, nimani allaqachon yo‘qotganini va uni nima bilan to‘ldirish kerakligini ko‘rish. Buni bilmasangiz, Claude Code uchinchi soatga kelib folbinga aylanadi.

Davomiyligi
60 daq
Hands-on
35 daq
Prerequisite
M1 CLAUDE.md
Reliz
MVP M1 bilan birga

Hook — nima uchun kuchli AI kechga borib ahmoqlashadi.Nega kuchli AI kechqurun ahmoqlashadi

Sahna · seshanba oqshomi Marsda

Ertalab siz claudeni ~/mars/src/da ochdingiz. G‘oya — bildirishnomalar routerini qayta yozish. Ertalab hamma joyida edi: agent 12 ta faylni o‘qidi, kerakli modulni topdi, reja taklif qildi. Siz rozi bo‘ldingiz. U bajardi. Testlar yashil.

Keyin siz o‘sha chatda qoldingiz. Ikkinchi vazifani qo‘shdingiz. Uchinchisini. Peshinda — migratsiyalarni refaktor qilish. Soat beshda — sales-voronka'ning yana bir qismini muhokama qilish.

Kechki yettida «ertalab o‘tkazgan testlarni ishga tushir» deb so‘radingiz. Va u mutlaqo boshqa faylni qayta yozishni boshladi. Ertalab nima qaror qilganingizni eslamaydi. Ishonch bilan devorga qarab ketmoqda.

Bu xato emas. Bu «model charchadi» degani emas. Bu context rot — va bu operator o‘rganadigan birinchi narsa.

Modul oxiriga kelib siz qila olasiz

Men tekshiradigan uchta ko‘nikma

  • Ishga tushirish /compact agent uzoq sessiyada gallyutsinatsiya qilishni boshlashidan oldin — kuzatilgan signallarga ko'ra, taymerga qarab emas.
  • Delegatsiya qilish Explore yoki Plan sub-agent (built-in yoki o'zingizning /agents orqali), vazifa fayllarni tahrirlashni emas, balki o'rganishni talab qilganda.
  • Nima /compactda qolishini, nima qolmasligini , va nima uchun project-root CLAUDE.md uzoq sessiya uchun yagona ishonchli qoidalar manbai ekanligini tushuntirish.

Mental model — context window ishchi xotira sifatida.Context window — bu working memory

Anthropic 2025-yil sentabr oyida context engineering haqida uzun post chop etdi — bu ushbu modulning asosiy manbai. Quyida — uchta so'zma-so'z iqtibos, har birining ostida mening o'zbekcha versiyam. Agar til chalkashib ketsa — asl nusxasi yonida, unga ishonish kerak.

1. Attention budget — diqqat byudjet sifatida, javon emas

Anthropic Engineering · «Effective context engineering for AI agents» · Sep 2025
«Like humans, who have limited working memory capacity, LLMs have an "attention budget" that they draw on when parsing large volumes of context. Every new token introduced depletes this budget by some amount.»
O'zbekchada: modelda diqqat byudjeti bor — insonnikidek cheklangan. Har bir yangi token (so'z, belgi, kod bo'lagi) — bu byudjetdan sarf. Unga 200 000 token bersangiz — diqqat hamma joyga yoyilib ketadi. 10 000 yuqori signal token bersangiz — diqqat jamlangan bo'ladi.

Nima uchun bunday ekanligiga Anthropic arxitektura javobini beradi. Transformer har bir tokenga boshqa har bir tokenni ko'rish imkonini beradi. n tokenlar uchun — bu n² juft bog'lanishlar. Kontekstni ikki barobar oshirsangiz — diqqatga tushadigan yuk to'rt barobar ortadi.

// attention budget — n² pairwise relationships n = 1k tokens → 1 000 000 bog'lanishlar ✓ hamma narsani aniq ko'radi n = 10k tokens → 100 000 000 ✓ qulay n = 50k tokens → 2 500 000 000 ~ zo'riqish boshlanadi n = 100k tokens → 10 000 000 000 ~ aniqlik pasayadi n = 200k tokens → 40 000 000 000 ! «context rot» — o'rtasini yo'qotadi // bu 50K da cliff emas. bu gradient. // model o'lmaydi — u shunchaki boshidagidan yomonroq eslaydi.
→ agar jadval kesilgan bo'lsa, o'ngga suring
o'sha post, keyingi
«These factors create a performance gradient rather than a hard cliff: models remain highly capable at longer contexts but may show reduced precision for information retrieval and long-range reasoning compared to their performance on shorter contexts.»
Operator uchun muhim: bu gradient, uzilish emas. «50K gacha hammasi joyida, 50K dan keyin tushkunlik» emas. Degradasya silliq va continuous. Model butun kontekstda «ishlaydi» — shunchaki o'rtasini yomonroq eslaydi. Siz context overflow xatosini ko'rmaysiz. Siz agentning ishonch bilan noto'g'ri ish qilayotganini ko'rasiz.
Honest disclosure · cliff vs gradient

Anthropicning o'zi ham aniq bir qarorga kelmagan. Academy («AI Capabilities and Limitations», 8-dars) buni «cliff» — model ishlamay qoladigan keskin uzilish deb ta'riflaydi. Engineering-blog («Effective context engineering», 2025-yil sentabr) — «gradient», silliq degradatsiya deb ta'riflaydi. Biz gradientni oldik — u benchmarklarda (long-context retrieval) empirik tarzda ko'rinadigan narsani yaxshiroq tasvirlaydi. Ammo agar Academy'ni o'qisangiz va «cliff»ga duch kelsangiz — ajablanmang, bu manbalarning ziddiyati emas, bu bir hodisani tasvirlashning ikki xil usuli.

2. Context rot — «unutdi» emas, «xiralashdi»

Anthropic context rot terminini kiritadi: oynada qancha ko'p token bo'lsa, model ulardan ma'lumotni shuncha yomonroq oladi. Bu ma'lum bir modelning xatosi emas — bu transformerning xususiyati.

Claude Code'dagi simptom
Aslida nima bo'ladi
Sessiyaning 8-soatida agent CLAUDE.md'dagi konvensiyani buzadi, garchi u o'zi ertalab uni qo'llagan bo'lsa ham
CLAUDE.md kontekstning boshida turibdi, unga e'tibor endi sustroq → qoida xiralashgan
«Qayerda to'xtagan bo'lsang, o'sha yerdan davom et» deb so'radim — u boshqa joydan boshlaydi
«To'xtash joyi» 20 burilish oldin, oynaning o'rtasida muhokama qilingan → lost in the middle
O'zi o'qigan fayllarni yana ortiqcha Read qiladi
Oldingi Read natijalari tarixda chuqur joylashgan, agent ularga ishonmaydi — qayta o'qiydi
Kodda ko'rmagan funksiyaga ishonch bilan murojaat qiladi
Boshidagi «o'chib ketgan» haqiqiy faktlar fonida Hallucination

Operator qoidasi: agar siz konvensiya buzilishini, ortiqcha Read'larni yoki «ishonchli bema'nilikni» sezsangiz — bu promptni qattiqroq yozishga sabab emas. Bu keyingi bo'limdagi texnikani qo'llash uchun signal.

3. Anatomy of effective context — oynada umuman nimani saqlash kerak

o'sha post · «The anatomy of effective context»
«Good context engineering means finding the smallest possible set of high-signal tokens that maximize the likelihood of some desired outcome.»
Bir jumlada — context engineering ta'rifi. «Ko'proq kontekst = yaxshiroq» emas. Balki yuqori signalga ega tokenlarning minimal to'plami, bu kerakli natijani olish imkoniyatini maksimal darajada oshiradi. Kamroq shovqin, ko'proq zichlik.

Anthropic buni «Goldilocks zone» — ikkita xato o'rtasida: bir tomondan promptda brittle hardcoded if-else, boshqa tomondan — «model o'zi tushunadi» degan umidda vague high-level guidance. Yaxshi kontekst — specific enough to verify, flexible enough to think.

Operator uchun bu shuni anglatadi: CLAUDE.md — «loyiham haqida biladigan hamma narsa» emas. Bu siz qo'llanilganini diff orqali tekshira oladigan aniq qoidalarning plant'i. Agar qoidani diff orqali tekshirib bo'lmasa — u kontekstda bekorga turibdi.

Uchta texnika long-horizon Anthropic blogidan.Uzun masofa uchun uchta texnika

Bu modulning yuragi. Anthropic bitta oynaga sig'maydigan vazifalar uchun uchta usulni ajratib ko'rsatadi. Har biriga — Claude Code'da mos keluvchi. Ularni «texnika → buyruq» juftliklari sifatida o'rganing.

01 · compaction

Muloqotni siqing, ma'nosini qoldiring

Oyna chegarasidagi uzun chatni olamiz, umumlashtiramiz, yangi oynani shu xulosadan boshlaymiz. Claude Code'da — buyruq /compact.

02 · structured note-taking

Diskka eslatmalar yozing

Agent yoki siz NOTES.md / todo-list kontekstdan tashqarida yozasiz. Kerak bo'lganda qayta yuklanadi. Bu agentic memory.

03 · sub-agents

Toza oynaga delegatsiya qiling

Sub-agent o'zining context window'sida ishlaydi, o'z oynasida 15 ta faylni o'qiydi, main'ga faqat siqilgan summary (1-2K token).

Compaction — /compact Claude Code'da

Anthropic blog · «Compaction» section
«In Claude Code… we implement this by passing the message history to the model to summarize and compress the most critical details. The model preserves architectural decisions, unresolved bugs, and implementation details while discarding redundant tool outputs or messages. The agent can then continue with this compressed context plus the five most recently accessed files.»
Nimalar saqlanadi: arxitektura yechimlari, hal qilinmagan buglar, muhim implementatsiya detallari, + oxirgi 5 ta o'qilgan fayl. Nimalar tashlab yuboriladi: ortiqcha tool outputlar, takrorlanuvchi xabarlar, keraksiz narsalar.

Yana bir muhim fakt Claude Code docs (docs/04-claude-code-memory.md): project-root CLAUDE.md survives compactiondan. /compactdan keyin Claude uni diskdan qayta o'qiydi va sessiyaga qayta inject qiladi. Bu degani:

Survives /compact
Does NOT survive
✓ project-root CLAUDE.md (diskdan re-inject qilingan — docs bo'yicha yagona tasdiqlangan survivor)
✗ Conversation history — summaryga siqiladi
✓ Oxirgi 5 ta o'qilgan fayl (Anthropic blogi bo'yicha)
✗ Xom tool outputlar (loglar, uzun diff'lar) — tashlab yuboriladi
— user-level ~/.claude/CLAUDE.md va subdirectoriesdagi nested CLAUDE.md fayllari avtomatik ravishda yuklanadi Claude Code tomonidan ishga tushirilganda, lekin bu boshqa mexanika, /compact'ning survivor'i emas
✗ Faqat chatda aytilgan hamma narsa (CLAUDE.mdga yozilmagan)

Amaliy natija. Agar uzoq sessiya davomida agentga “mana bu funksiyaga hech qachon tegma” degan bo'lsang — /compactdan keyin bu yo'qoladi. Agar saqlanib qolishini istasang — uni CLAUDE.mdga /memory buyrug'i orqali yozib qo'y (eski #-shortcut Anthropic Academy lesson 9da eskirgan deb e'lon qildi).

~/mars/srcsession t=4h 17min · 142k/200k tokens
$ /compact
⠋ Summarizing conversation…
⠙ Preserving: 3 architectural decisions, 2 open bugs, recent file edits
⠹ Discarding: 28 stale tool outputs, 41 redundant turns

✓ compacted  142k → 18k tokens (-87%)
✓ CLAUDE.md re-injected from disk  /Users/rus/mars/src/CLAUDE.md
✓ 5 recent files kept in context
  src/notify/router.py
  src/notify/handlers.py
  src/notify/__init__.py
  tests/test_notify.py
  CLAUDE.md

› davom ettirishimiz mumkin. Keyin nima?

Structured note-taking — NOTES.md va agentic memory

Anthropic blog · «Structured note-taking»
«Structured note-taking, or agentic memory, is a technique where the agent regularly writes notes persisted to memory outside of the context window. These notes get pulled back into the context window at later times.»
Bu diskdagi xotira, oynadagi emas. Oddiy pattern: agent NOTES.mdni yuritadi. Uzoq vazifa — progressni yozib oldi. Yangi sessiya — NOTES.mdni o'qidi, davom ettirdi. Sessiyalar orasidagi kontekst qayta hikoya qilishga sarflanmaydi.

Claude Code'da bu allaqachon ishlaydigan uchta amaliy joy (hech narsa sozlash shart emas):

Qayerda
Nima uchun
Claude Code o'zi yuritadigan TODO-list
Katta vazifada agent oʻz rejasini qisqa roʻyxat sifatida koʻradi. Qadamlarni yoʻqotmaydi. Bu write-back: diskka yozadi, qayta oʻqiydi.
NOTES.md repaning ildizida (oʻzingiz boshqarasiz yoki agentdan soʻraysiz)
Sessiyalar orasida. Kechqurun tugatdingiz — «X da toʻxtadim, yana Y kerak» deb yozib qoʻydingiz. Ertalab Claude birinchi navbatda oʻqiydi.
Oʻzi CLAUDE.mdga /memory
Toʻgʻridan-toʻgʻri sessiyada CLAUDE.md ga qoidani ushbu buyruq bilan qoʻshing: /memory — u darhol oynada paydo boʻladi, /compact siqilishdan omon qoladi, yangi sessiyada avtomatik ravishda yuklanadi.

Write-back vs in-context — asosiy farq. CLAUDE.md = in-context, har doim oynada joy egallaydi. NOTES.md = write-back, diskda yotadi, soʻrov boʻyicha yuklanadi. Qoidalar uchun CLAUDE.md dan, progress uchun NOTES.md dan foydalaning.

Sub-agents — toza context ga delegatsiya

Anthropic blog · «Sub-agent architectures»
«Each subagent might explore extensively, using tens of thousands of tokens or more, but returns only a condensed, distilled summary of its work (often 1,000-2,000 tokens). This approach achieves a clear separation of concerns—the detailed search context remains isolated within sub-agents, while the lead agent focuses on synthesizing and analyzing the results.»
Asosiy usul — shovqinni izolyatsiya qilish. Sub-agent javob topish uchun oʻzining 30K tokenini sarflaydi. Main ga 1-2K — summary keladi. Main context toza boʻlib qoladi. Bu «tezroq» emas — bu attention boʻyicha arzonroq.

Claude Code dagi Built-in sub-agents — uchta, darhol mavjud:

Sub-agent
Qachon mos keladi
Explore · Haiku · read-only
«Bu repoda qaytarishlar qayerda qayta ishlanadi?» — qidirish va navigatsiya uchun optimallashtirilgan, tahrirlashni amalga oshirmaydi. Tez va arzon.
Plan · inherits model · read-only
Claude Code UI dan plan mode da yoqiladi. Reja tuzish uchun kod bazasini oʻrganadi, tahrirlamaydi.
general-purpose · all tools
Koʻp bosqichli vazifalar, bunda ham qidirish, ham tahrirlash, ham mantiq kerak boʻladi. Qimmatroq, lekin mustaqilroq.

Qachon qaysi usul. Anthropic blogida yoʻnalish beradi:

Vazifa
Usul
Bitta maqsadli katta iterativ ish
Compaction — dialog uzluksiz, shunchaki siqilgan boʻlishi kerak
Aniq milestones bilan iteratsiyalar, sessiyalar orasidagi pauzalar
Note-taking — progressni yozib qoʻydi, ertaga davom ettirdi
Katta kod bazasida qidirish/research
Sub-agent — verbose ni toza oynada izolyatsiya qiling

Demo — mentor butun kun ~/mars/src/ ni refaktor qiladi.Mentor butun kun ~/mars/src/ refactor qiladi

Hayotiy ssenariy. Zuhra, Yunusobodlik Python mentori (kechqurun, smenadan keyin — Mars IT ga ichki skript bilan yordam beradi): bildirishnomalar routerini ikkita modulga ajratish. Katta repo, uzun kun, biz hozirgina koʻrib chiqqan hamma narsa — bu yerda bosqichma-bosqich.

Prognoz · timeline ni oʻqishdan oldin

Zuhra soat 14:30 da kontekstda 118k token ga ega (200k dan). Soat 18:42 ga kelib — undan ham yomonroq. Qaysi bosqichda, sizningcha, agent xato qila boshlaydi? Va Zuhra birinchi boʻlib nima qiladi, qachon sezadi? Ikki javobingizni yozing, keyin pastdan tekshiring.

10:14 · Ertalab, toza context

~/mars/srcsession start · 0/200k tokens
$ claude

✓ CLAUDE.md loaded  ~/mars/src/CLAUDE.md (2,140 tokens)
✓ user CLAUDE.md loaded  ~/.claude/CLAUDE.md (1,820 tokens)

› src/notify/router.py faylini router.py + handlers.py fayllariga ajrating.
  Ommaviy API'ni buzmaslik kerak. Avval reja, keyin kod.

⠋ Using Plan sub-agent…    (main context'ni spam qilmaydi)
✓ Reja tayyor:
  1. 4 ta handler'ni handlers.py'ga ko'chirish
  2. router.py'ni dispatcher sifatida qoldirish
  3. __init__.py — eski nomlarni qayta ishlash uchun saqlash
  4. tests/test_notify.py — import'larni to'g'rilash, mantiqni emas

Eslatma: Zuhra plan mode'da. Plan sub-agent main'ni spam qilmaydi — main context faqat yakuniy rejani ko'radi.

14:30 · Tushlik qildi, yana bir vazifa qo'shdi

Amalga oshirgandan so'ng, Zuhra chatni yopmadi, balki qo'shimcha qildi: «endi migratsiyalarni to'g'rilang». Keyin «sales-voronka'dagi warning'ni ko'ring». Chat kengayib ketdi 118k token. CLAUDE.md qayerdadir boshida, notify-router muhokamasi o'rtada.

18:42 · Context rot ushlandi

~/mars/srcsession t=8h 28min · 156k/200k tokens
› ertalab o'tgan testlarni ishga tushiring

⠋ Reading tests/test_billing.py…
⠋ Reading tests/test_billing_v2.py…
⚠ agent billing'ga ketdi
  ertalab notify edi. u eslamayapti.

› Escape  (to'xtatish)

› noto'g'ri yo'lga ketyapsiz. ertalab notify edi, billing emas.

ha, uzr — tests/test_notify.py'ni ko'raman…
  ⚠ 2 turn'dan keyin yana child-friendly kodda f-string taklif qildi
    bu CLAUDE.md'da qat'iyan taqiqlangan

Nima sodir bo'ldi: CLAUDE.md oynaning boshida edi, uning qoidalari o'rtadagi 156k token og'irligi ostida «xiralashib» ketdi. Notify haqidagi ertalabki context ham xiralashdi. Agent ishonch bilan devorga ketyapti.

18:45 · Davolash — /compact + Explore

~/mars/srcrecovery
› /compact
⠋ Summarizing… preserving: notify split (DONE), migrations (DONE),
                            sales warning (OPEN — root cause unclear)
✓ compacted  156k → 14k tokens (-91%)
✓ CLAUDE.md re-injected

› sales warning ochiq qoldi. Explore orqali voronka'da nima borligini toping,
  main context'ni spam qilmang.

⠋ Delegating to Explore subagent…
⠋ Explore reading: src/sales/*.py (~22 files)…
⠋ Explore: targeted grep for warning source…

✓ Explore returned summary  (28k tokens explored → 1.4k returned)
  warning manbasi: src/sales/funnel.py:241
  12 kun oldin refactor'dan keyin ishlatilmagan import
  tuzatish: 11-qatorni o'chirish.

Zuhra nima yutdi: main context — 156k o'rniga 14k. Explore 22 ta faylni ko'rib chiqdi, lekin main'ga faqat muammoning manzilini va yechimini qaytardi. CLAUDE.md'dagi ertalabki qoidalar yana «yangilandi». Davom etish mumkin.

Texnikasiz
Texnikalar bilan
156k token axlat, agent ishonch bilan xato qiladi, siz unga bo'lgan bir soatlik ishonchingizni yo'qotasiz
14k token /compact + Explore orqali izolyatsiya qilingan qidiruvdan keyin. Asosiysi — siz ko'rasiz main'ga nima qaytganini
Chatni yopish → ertalab «nima qilganimizni» qayta tushuntirish
NOTES.md'ga yozish «sales warning fix tayyor, pre-prod'da smoke-test qoldi» → ertaga agent shu bilan boshlaydi
Xuddi shu modul — boshqa mentor

Timur uchun bu qanday ko'rinadi (Python olimpiadasi 12–14, Chilonzor)

Timurda boshqa stsenariy: o'quvchi olymp.uz'dan masalani noto'g'ri yechdi — 200 qatorlik uzun yechim, ishlaydi, lekin hakam TLE beradi. Timur refactor'ni ko'rsatmoqchi uning tayyorlov repo’sida allaqachon mavjud bo‘lgan shunga o‘xshash yechimlar.

main-agent’ga o‘qishga ruxsat berish o‘rniga ~40 ta faylo‘tgan vazifalardan va context’ni to‘ldirish o‘rniga — Timur Explore sub-agent’ga delegatsiya qiladi: «topib ber ~/olymp-prep/prefiks yig‘indilari bo‘yicha vazifalarni, 2-3 ta etalon yechimni va hozirgisidan farqini qaytar».

Main’da nima olinadi: 1.5K token summary — fayllarga havolalar va asosiy g‘oya. Main’ga nima KIRMADI: 35k token xom yechimlar. Keyin o‘quvchi bilan allaqachon xulosani muhokama qiladi — agentning diqqati tarqoq emas.

Xuddi shu texnika, boshqa vazifa. Timur compaction’dan deyarli foydalanmaydi — uning sessiyalari qisqaroq. Lekin sub-agent’lar — har kuni.

Mashq — 3 probe Before-and-After.Uchta probe — Before va After

Anthropic’ning «AI Capabilities and Limitations» kitobidagi 9-dars mashqining moslashuvi. Uchta probe’ni ham qo‘lda bajaring. Buni qilmasangiz, keyingi uzun sessiyangiz ham boshqalarinikidek — omadga bog‘liq bo‘ladi.

Probe 1 · 5 daqiqa · cold start vs CLAUDE.md

Oching claudebitta repo’da ikki marta

Modul 1’da qilgan CLAUDE.md’ingizni olamiz.

  1. Repo’da CLAUDE.md’siz ishga tushiring claude. So‘rov: «X funksiyasini qo‘shing, ushbu loyihada qanday bo‘lsa, shunday formatda». Yozib oling: qancha aniqlashtiruvchi savollar agent berdi va stilga tushdimi.
  2. Xuddi o‘sha repo’da CLAUDE.md bilan ishga tushiring claude. Xuddi shu so‘rov. Xuddi shu ikkita raqamni yozib oling.
  3. Solishtiring. Agar farq bo‘lmasa — CLAUDE.md’ingiz kuchsiz, aniqroq qilib qayta yozing.
Hisobotga nima yozish kerak:oldin / keyin savollar soni, oldin / keyin stilga mosligi, oldin / keyin birinchi diff’gacha bo‘lgan vaqt.
Probe 2 · 10 daqiqa · lost in the middle

Muhim constraint’ni o‘rtaga ko‘ming

Bu probe «lost in the middle» — Anthropic «AI Capabilities and Limitations» kitobida yozgan oyna o‘rtasidagi recall pasayishini aniqlaydi.

  1. Uzun chat. 30+ turn: agent’dan turli fayllarni o‘qishni, refactoring’ni muhokama qilishni, mavzular orasida almashishni so‘rang.
  2. ~10–15 turn’da kritik constraint’ni: “bu loyihada hech qachon requests kutubxonasidan foydalanma, faqat httpx”. Keyin takrorlama.
  3. 30+ turn'da requests (HTTP soʻrovi) tabiiy ravishda paydo boʻladigan kodni soʻra. Yozib ol: agent requestsdan foydalandimi? yoki httpx?
  4. Xuddi shu constraintni CLAUDE.mdga /memory buyrugʻi bilan yozib ol. Oʻsha repoda toza claude sessiyasini och. Xuddi shu soʻrovni yubor. Natijani yozib ol.
Falsifikatsiya qilinadigan gipoteza (bitta yugurish yes/no beradi): constraint uzoq chatning oʻrtasida yashaganda, agent unda xato qilish ehtimoli, xuddi shu constraint CLAUDE.mdtoza sessiyada yashaganda, koʻproq. 3-qadam va 4-qadam — ikkita mustaqil natija, toʻgʻridan-toʻgʻri solishtirasan.
Probe 3 · 5 min · sub-agent isolation

mainda nima qolganini koʻr

  1. Toza claude ishga tushadi. Soʻra: “src/api/ (yoki 10+ faylli istalgan papkang) tuzilishini tasvirlab ber”. Agentga main contextdagi hamma narsani oʻqishga ruxsat ber. /cost yoki /transcript qil — oynadagi tokenlar sonini.
  2. Toza claude ishga tushadi. Soʻra: yozib ol.src/api/»“/cost tuzilishini tasvirlash uchun Explore sub-agentdan foydalan”. Unga ishlashga ruxsat ber.
  3. qil. Yana yozib ol.
Sonlarni solishtir. 3-10 barobar farq boʻlishi kerak.Nima sodir boʻlishi kerak:
1-holatda main context fayllar bilan toʻlgan. 2-holatda main faqat Explore'dan olingan xulosani koʻradi — keyingi bir soatlik ish uchun byudjeting bor.

Reflection · quizdan oldin

Bu javoblar sizda qoladi — biz ularni yubormaymiz. Bu shunchaki modulning «oʻqidim va unutdim» holatidan chiqib ketadigan ikki nuqtani mustahkamlash usuli.

Quiz — 3 daqiqada oʻzingizni tekshiring.O'zingni sina — 3 daqiqada

Uchta savol. Agar bittasida ham xato qilsangiz — tegishli boʻlimga qayting. Bu baho emas, bu keyingi uzoq sessiya oldidan sizning sugʻurtangiz.

01-savol

Siz bir sessiyada 3 soat davomida ~/mars/src/ refaktor ustida ishlayapsiz. Avvaliga agent CLAUDE.md’dagi konvensiyaga muvofiq fayllarni aniq toʻgʻrilagan. Endi uni buzishni boshladi. Nima boʻldi?

AAgent charchagan — LLM’larda uzoq ishdan keyin charchoqqa oʻxshash holat bor
BContext window toʻlgan, attention budget tugagan, CLAUDE.md’dagi dastlabki koʻrsatmalar oʻz kuchini yoʻqotgan — context rot ishda
CClaude Code tejash maqsadida tezda kichikroq modelga oʻtgan
DCLAUDE.md’dagi koʻrsatmalarning amal qilish muddati tugagan, faylni qayta yuklash kerak
Toʻgʻri javob — B. Anthropic blog: «every new token introduced depletes this attention budget». CLAUDE.md oynaning boshida joylashgan — 3 soatdan keyin uning ustiga 100k+ tokenlar yotgan, endi u yerga attention zaifroq, qoidalar «xiralashgan». A, C, D — tez-tez uchraydigan notoʻgʻri tushunchalar: LLM’lar charchamaydi (temporal state yoʻq), Claude Code modelni oʻzi oʻzgartirmaydi, CLAUDE.md’da TTL yoʻq — u har bir sessiyada diskdan boricha qayta oʻqiladi.
02-savol

Claude Code’da /compact nima qiladi?

AButun chat tarixini oʻchiradi va noldan boshlaydi
BContext window hajmini limitdan oshiradi
CTarixni umumlashtiradi, arxitektura yechimlarini, ochiq buglarni va oxirgi 5 ta faylni saqlaydi; project-root CLAUDE.md diskdan qayta kiritiladi
DHar bir xabarni mustaqil ravishda, bittadan siqadi
Toʻgʻri javob — C. Anthropic engineering blog’dan: «model preserves architectural decisions, unresolved bugs, and implementation details while discarding redundant tool outputs». Claude Code docs’dan: «project-root CLAUDE.md survives compaction: Claude re-reads it from disk and re-injects it». A — bu /clear, emas /compact.
03-savol

Sub-agent qachon mos keladi (Anthropic blog boʻyicha)?

AXuddi shu ishni parallel ravishda tezroq bajarishni xohlaganingizda
BIkkinchi darajali vazifa (qidiruv, koʻplab fayllarni oʻqish) asosiy context’ni keyinchalik qaytmaydigan natijalar bilan toʻldirib yuborganda
CBoshqa model kerak boʻlganda
DAsosiy agent xato qilganida va uni almashtirish kerak boʻlganda
Toʻgʻri javob — B. Anthropic blog: «the detailed search context remains isolated within sub-agents, while the lead agent focuses on synthesizing and analyzing the results». Sub-agent «tens of thousands of tokens or more» sarflashi mumkin, lekin 1 000–2 000 qaytaradi — bu blogdan verbatim. Asosiy usul — shovqinni izolyatsiya qilish, tezlik emas.
// har bir savolda javobni tanlang
Barcha buyruqlar bir sahifada: claude-code-cheatsheet.md — /compact, /memory, /agents, /cost, sub-agents, hooks

Keyingi nima — 5-modul.Keyingisi — Modul 5

Atributsiya va litsenziya

Ushbu modul Mars IT School (2026) tomonidan quyidagilar asosida moslashtirilgan:

— Anthropic Engineering Blog «Effective context engineering for AI agents» (Sep 2025) — markaziy manba, soʻzma-soʻz iqtiboslar.

— «AI Capabilities and Limitations» — Anthropic Academy, 2026, Working Memory boʻlimi (8, 9-darslar).

— «AI Fluency: Framework & Foundations» — Dakan, Feller, Anthropic, 2025 (CC BY-NC-SA 4.0).

— Claude Code documentation (claude.com/docs) — /compact, sub-agents, what survives compaction.

— «Claude Code in Action» va «Introduction to Subagents» — Anthropic Academy, 2026.

taʼriflari. Bizning moslashuvimiz — CC BY-NC-SA 4.0. Mars IT School koʻrsatilgan va shu litsenziya saqlangan holda nusxalash, remiks qilish, oʻqitishda foydalanish mumkin.

Xulosa · bir jumla bilan

Modul umuman qanday boʻldi?