Codex не «плохой». Он просто быстро упирается в типичную проблему многих AI-систем: контекст разрастается, а п

Codex не «плохой». Он просто быстро упирается в типичную проблему многих AI-систем: контекст разрастается, а полезность падает.

Что сделал автор:
— вместо простыни промптов добавил локальную память на SQLite;
— хранит там правила проекта, summaries и прошлые решения;
— ищет нужное через FTS5;
— подаёт в модель не всё подряд, а только короткий релевантный кусок.

Что это даёт на практике:
1) меньше повторов;
2) ниже риск, что модель «забудет» правила;
3) быстрее старт новых задач, потому что не нужно заново объяснять базу;
4) контекст становится управляемым, а не бесконечным.

По сути, это хороший паттерн для любых AI-помощников: не кормить модель всей историей, а строить память отдельно и доставать из неё только то, что нужно здесь и сейчас 🧠

Вывод простой: если AI слишком часто «тупит» не потому, что он слабый, а потому что ему дают слишком много лишнего контекста. Решение — не увеличивать простыню, а улучшать память и фильтрацию.