Этот пост не только для разработчиков. Если вы хоть иногда открываете ИИ-инструмент для работы — код, тексты, дизайн, маркетинг, что угодно — эта боль наверняка знакома и без строчки кода.

Боль. Каждый раз, когда садишься работать с ИИ-ассистентом, приходится заново объяснять одно и то же: что за проект, какие тут правила, почему сделано именно так, а не иначе, что уже пробовали и не сработало. Пять минут разгона — прежде чем можно реально начать работать. Умножьте на количество сессий в неделю, и это уже не мелочь, а постоянный налог на время.

Решение. Завёл один файл-методичку — простой markdown, который лежит в корне проекта и подгружается нейросетью автоматически в начале любой сессии. Внутри не описание кода само по себе, а именно контекст для решений: как устроен проект и из каких частей состоит, где какие правила и почему они именно такие, какие решения уже приняты и почему — с короткой историей «мы пробовали так, не сработало, сделали иначе», что нарочно не трогать без явного запроса, потому что уже разбирались с этим раньше

Разница ощущается сразу: не «вот тебе проект, разбирайся», а «вот весь контекст, теперь просто делай задачу». Нейросеть с первого ответа попадает в характер проекта, а не спорит с решениями, которые уже были обдуманы месяц назад.

Неожиданный побочный эффект. Польза оказалась не только в скорости работы с ИИ. Чтобы написать в файл «почему сделано так», приходится сначала самому это чётко сформулировать. Раньше многие решения жили только в голове — расплывчато, наполовину забытые. Когда переносишь их в текст, часть противоречий вылезает сама: оказывается, в одном месте решил одно, а через месяц по факту делаешь по-другому. Файл-методичка стала не столько инструкцией для ИИ, сколько зеркалом для собственного мышления о проекте.

А как вы храните контекст для работы с ИИ-инструментами — есть свой лайфхак? Делитесь в комментариях, интересно посмотреть на чужие системы.