У меня давно одна и та же боль в проектах: LLM вроде бы пишет код быстро, но через 3–4 итерации начинает забыв

У меня давно одна и та же боль в проектах: LLM вроде бы пишет код быстро, но через 3–4 итерации начинает забывать правила среды. То права не проверил, то тесты запустил не тем способом, то притащил старый alias-модуль, который мы уже удалили полгода назад.

Под такую задачу я бы смотрел не в сторону «ещё один длинный промпт», а в сторону локальной памяти. В конкретном кейсе сделали Hermes Codex Plugin: правила проекта, summaries и прошлые решения складываются в SQLite, поверх — поиск через FTS5, и в контекст Codex попадает только короткий релевантный фрагмент.

Схема простая:

1. фиксируем правила проекта;
2. пишем решения и итоги чатов в локальную базу;
3. ищем по ключевым словам и смысловым кускам;
4. подмешиваем в запрос только то, что действительно влияет на ответ.

Это не магия, а нормальная инженерная дисциплина. Меньше шума в контексте — меньше галлюцинаций и повторных объяснений. Для интегратора это особенно заметно: AI перестаёт быть «умным стажёром» и начинает хоть как-то помнить регламент проекта 🧩