Управление контекстом
и сложные сценарии

Модуль 6 — Контекстное окно, мультишаговые задачи, MCP-серверы 70% практика

Программа обучения системных аналитиков работе с ИИ-агентами
Практика на Banking-App + mobile-wallet

Модуль 6 — мы работали с компактными задачами на небольших проектах. Сегодня переходим к реальности: большие проекты, ограниченный контекст, сложные многошаговые задачи. После этого модуля вы сможете уверенно работать с любым проектом. Новый проект: mobile-wallet — Kotlin Multiplatform, 30-60 тысяч строк кода. Масштаб, с которым вы столкнётесь на работе. Также разберём MCP-серверы — расширение возможностей агента через подключение к внешним системам.

Контекстное окно

Что агент «помнит» — и что забывает, когда контекст переполнен

System prompt

Файлы проекта

Диалог

Свободно

Системный промпт ~10% Прочитанные файлы ~40% История диалога ~30% Свободно ~20%

⚠ Когда контекст заполнен на 100% — агент «забывает» начало диалога и ранние файлы

Проект на 60K строк не помещается целиком в контекст. Нужна стратегия.

Контекстное окно — это «оперативная память» агента. Всё, что он может видеть одновременно. Визуализация: системный промпт занимает ~10%, прочитанные файлы ~40%, история диалога ~30%. Свободного места — ~20%. Проблема: когда контекст заполняется на 100%, агент начинает «забывать» — вытесняет ранние части. Забывает начало диалога, забывает файлы, которые читал в начале. Для маленького проекта (3-8K LOC, как DigitalWallet) это не проблема — всё помещается. Но mobile-wallet — 30-60K LOC. Агент физически не может прочитать весь проект. Поэтому нам нужна стратегия управления контекстом. Об этом — следующий слайд.

Техника сужения фокуса

✕ Широкий фокус

«Проанализируй весь проект mobile-wallet и опиши архитектуру»

60K строк не поместятся в контекст
Агент прочитает часть и «додумает» остальное
Результат — поверхностный и неточный
Высокий риск галлюцинаций

✓ Сужённый фокус

«Проанализируй только модуль /feature/send-money — опиши архитектуру этого flow»

Конкретная папка — помещается в контекст
Агент видит весь код модуля целиком
Результат — точный и полный
Можно верифицировать по коду

Стратегии:
→ Начинать с верхнего уровня (структура папок), затем погружаться в конкретные модули
→ Указывать конкретные пути: /src/feature/..., /data/repository/...
→ Новая сессия для каждого модуля — чистый контекст

Техника сужения фокуса — главный инструмент для больших проектов. Слева — антипаттерн. «Проанализируй весь проект». 60 тысяч строк. Агент не сможет. Он прочитает 10-20 файлов, а про остальные — додумает. Результат — поверхностный и ненадёжный. Справа — правильный подход. Конкретный модуль, конкретная папка. /feature/send-money — это может быть 2-3 тысячи строк. Агент видит всё целиком. Результат точный. Три стратегии: 1. Top-down: сначала структура папок (это быстро), затем погружение в конкретные модули. 2. Конкретные пути: не «найди все модели», а «найди модели в /data/model/». 3. Новая сессия для каждого модуля: чистый контекст, нет мусора от предыдущих вопросов. Это то, что отличает начинающего от продвинутого аналитика с агентом.

Мультишаговые задачи

Декомпозиция + чекпоинты + верификация на каждом шаге

1 Шаг Конкретная
подзадача

→ ✓

2 Шаг Следующая
подзадача

→ ✓

3 Шаг Ещё одна
подзадача

→ ✓

✓ Результат Сохранён
в файл

Правила цепочки шагов:
→ Каждый шаг = одна инструкция с конкретным результатом
→ Результат каждого шага сохраняется в файл (чекпоинт)
→ Верификация перед переходом к следующему шагу
→ Если шаг не удался — переформулировать, не идти дальше

Мультишаговые задачи — это то, как вы будете работать с большими проектами. Цепочка шагов: каждый шаг — отдельная инструкция. Результат сохраняется в файл. Это чекпоинт. Перед переходом к следующему шагу — проверяете результат предыдущего. Почему это работает? 1. Каждый шаг — небольшая задача, помещается в контекст. 2. Файлы-чекпоинты — если что-то пошло не так, не нужно начинать с нуля. 3. Верификация на каждом шаге — ошибки не накапливаются. 4. Если шаг не удался — переформулируете инструкцию, а не повторяете всю цепочку. В сценарии мы покажем 5-шаговую цепочку на реальной задаче — комплексной оценке проекта.

MCP-серверы расширение агента

Model Context Protocol — подключение агента к внешним системам

📋

Jira

Чтение задач, спринтов, бэклога. Создание и обновление issues

mcp-server-jira

📖

Confluence

Поиск по документации, чтение и обновление страниц

mcp-server-confluence

🗄️

Database

SQL-запросы к БД, профилирование, анализ схемы

mcp-server-postgres

🐙

GitHub

Issues, PR, контрибьюторы, CI/CD статусы, релизы

mcp-server-github

Агент + MCP = аналитик, который видит и код, и задачи, и документацию, и данные одновременно

MCP — Model Context Protocol. Стандарт для подключения агента к внешним системам. Jira — агент может прочитать задачу из спринта, понять контекст, и тут же пойти в код, чтобы разобраться. Confluence — поиск по документации. Агент может найти спецификацию и сверить с кодом. Database — SQL-запросы. Мы немного затронули это в модуле 4 с профилированием. Через MCP это работает нативно. GitHub — issues, PR, статистика. На практике мы подключим GitHub API и соберём статистику по проекту. Ключевой инсайт: агент с MCP — это не просто «LLM + файлы». Это аналитик, который одновременно видит код, задачи, документацию и данные. Это качественно другой уровень. MCP — быстро развивающийся стандарт. Новые серверы появляются каждую неделю.

Сценарий: комплексная оценка проекта

mobile-wallet — полная оценка проекта

openMF/mobile-wallet · Kotlin Multiplatform · ~30-60K LOC · Финтех

Ситуация: Команда рассматривает mobile-wallet как основу для собственного мобильного кошелька. Аналитику нужно за 1 час оценить зрелость проекта, архитектуру и риски. Проект крупный (~30-60K LOC, KMP) — нужна стратегия работы с контекстом.

✓ Папка analysis/ с 5 файлами — полная оценка: архитектура, API, качество, риски, резюме. Рекомендация — «trial» с POC на одной платформе.

5 шагов — цепочка с чекпоинтами →

Сценарий из реальной жизни: команда рассматривает open-source проект как основу для своего продукта. Типичная задача CTO или ведущего аналитика — комплексная оценка проекта. mobile-wallet — крупный проект. Kotlin Multiplatform, Apache Fineract бэкенд, 30-60 тысяч строк. За 1 час нужно: понять архитектуру, оценить API, проверить качество кода, составить матрицу рисков, написать executive summary с рекомендацией. Это мультишаговая задача. Без декомпозиции — невозможно. С цепочкой из 5 шагов — реально. Разберём каждый шаг.

5 шагов оценки проекта

1 Обзор ⏱ 10 мин
01-architecture.md

2 API ⏱ 15 мин
02-api.md

3 Качество ⏱ 15 мин
03-quality.md

4 Риски ⏱ 10 мин
04-risks.md

5 Резюме ⏱ 10 мин
00-summary.md

Шаг 1: Структура репозитория, архитектура KMP, модули, зависимости, CLAUDE.md
Шаг 2: Postman-коллекция, Ktor-клиенты, все вызовы к Apache Fineract API
Шаг 3: Тесты, CI/CD, обработка ошибок, логирование, code coverage
Шаг 4: Матрица рисков: зависимость от Fineract, KMP-зрелость, лицензия MPL-2.0
Шаг 5: Executive summary с рекомендацией: adopt / trial / hold

Пять шагов, каждый с хронометражем и файлом результата. Шаг 1 — обзор за 10 минут. Структура, архитектура KMP, модули. Обратите внимание: mobile-wallet имеет файл CLAUDE.md — это аналог AGENTS.md, инструкции для агента от разработчиков проекта. Шаг 2 — API за 15 минут. В проекте есть Postman-коллекция. Агент парсит Ktor-клиенты, описывает все вызовы к Apache Fineract API. Это бэкенд, с которым работает кошелёк. Шаг 3 — качество за 15 минут. Есть ли тесты? CI/CD? Как обрабатываются ошибки? Шаг 4 — риски за 10 минут. Зависимость от Fineract — это вендор-лок? KMP — насколько зрелый? MPL-2.0 лицензия — можно ли использовать коммерчески? Шаг 5 — резюме за 10 минут. Executive summary для руководства. Рекомендация: adopt (берём), trial (пробуем POC), hold (не берём). Каждый шаг — отдельный промпт, отдельный файл. Цепочка с чекпоинтами.

Проект: mobile-wallet

Мобильный кошелёк на базе Apache Fineract — переводы, оплата счетов, QR-платежи, управление счетами. Kotlin Multiplatform (Android + iOS).

Kotlin Multiplatform Jetpack Compose Ktor Fineract API Финтех / Платежи ~30-60K LOC

💸Переводы
P2P, счета

📱QR-платежи
Scan & Pay

🌍Мультиплатформа
Android + iOS

Масштаб, знакомый домен, мультиплатформенность — тренировка на реальном уровне сложности

Знакомьтесь с третьим проектом — Mifos mobile-wallet. Mifos — это open-source платформа для финансовых организаций. mobile-wallet — её мобильный клиент. Почему этот проект: 1. Масштаб — 30-60 тысяч строк. Это уровень реальных проектов, с которыми вы работаете. 2. Знакомый домен — финтех, платежи, кошельки. Вы уже разбирали DigitalWallet и Banking-App. 3. Kotlin Multiplatform — современная технология, Android + iOS из одной кодовой базы. 4. Реальный бэкенд — Apache Fineract API. Интеграция с реальной системой. 5. CLAUDE.md — проект уже имеет инструкции для AI-агента. Можно изучить, как другие это делают. Это проект, который нельзя проанализировать «одним промптом». Нужна стратегия — и это то, чему мы учимся.

Практика

2 задания — от разминки к сложному сценарию

🏃 Разминка

Banking-App (~20K LOC) — «знакомый» проект. Описать архитектуру Clean Architecture + MVI, составить карту фич, выявить точки расширения.

⏱ 30 мин · Banking-App

🎯 Комплексная оценка

mobile-wallet (~30-60K LOC) — полная оценка проекта по 5-шаговой методике. Декомпозиция, управление контекстом, чекпоинты, файлы результатов.

⏱ 1 час · mobile-wallet

Два задания. Разминка — Banking-App. Вы уже работали с ним в модуле 3. Теперь — на скорость. 30 минут на полный обзор: архитектура, карта фич, точки расширения. Это проверяет, как быстро вы можете применить навыки на знакомом проекте. Основное задание — комплексная оценка mobile-wallet. 1 час, 5 шагов, 5 файлов. Здесь вы тренируете всё: управление контекстом, декомпозицию, чекпоинты, верификацию. Это самое сложное задание курса. Но у вас есть методика — следуйте цепочке шагов.

Обсуждение результатов

Как вы управляли контекстом при анализе 60K строк?
Сколько шагов цепочки у вас реально получилось?
Где агент «сломался» на масштабе — и как вы это исправили?
Какую рекомендацию дали по mobile-wallet — adopt, trial или hold?

Обсуждение — самое интересное в этом модуле. Контекст: кто как решил проблему? Новые сессии? Сужение фокуса? Или пытались впихнуть всё сразу? Цепочка шагов: все ли 5 шагов получились? Где пришлось переформулировать? Где застряли? Масштаб: на каком размере агент начал «галлюцинировать»? Как обнаружили? Рекомендация: какую рекомендацию по mobile-wallet дали? Все ли пришли к одному выводу? Это интересная проверка — если все дали «trial», скорее всего, это правильно. Если кто-то дал «hold» — что нашли такого, чего другие не заметили? Рекомендация: какую рекомендацию по mobile-wallet дали? Все ли пришли к одному выводу?

Итоги Модуля 6

Контекстное окно: агент не безразмерный — большие проекты требуют стратегии управления контекстом
Сужение фокуса: конкретные пути, конкретные модули — не «весь проект», а «этот файл»
Мультишаг: цепочка шагов с чекпоинтами — декомпозиция → шаг → верификация → следующий шаг

Домашнее задание

Финальные задания курса — применить всё на практике

Анализ незнакомого проекта ⏱ 60 мин

Взять open-source проект, который вы ещё не видели. С помощью агента за 1 час: описать архитектуру, ключевые сущности, интеграции, риски. Применить технику сужения фокуса и цепочку шагов с чекпоинтами.

Начните с README и точки входа, затем — слой за слоем

Цепочка шагов для задачи из бэклога ⏱ 30 мин

Выбрать реальную задачу и декомпозировать на 3-5 шагов с чекпоинтами. Выполнить с агентом, верифицируя каждый промежуточный результат. Зафиксировать: где пришлось корректировать курс.

Каждый шаг = отдельный файл-артефакт. Проверка перед следующим шагом

Итоговый кейс для презентации команде ⏱ 40 мин

Оформить лучший результат из ДЗ модулей 3-6 как кейс: задача → подход → промпты → результат → ошибки агента → экономия времени. Подготовить 5-минутную презентацию.

Это ваш первый реальный кейс — покажите команде, что агент уже работает

Финальное домашнее задание — три задачи, закрывающие весь курс. Первое — анализ незнакомого проекта. Это комплексная задача: вы берёте проект, который никогда не видели, и за час с агентом должны в нём разобраться. Архитектура, сущности, интеграции, риски. Применяете всё: сужение фокуса, цепочку шагов, верификацию. Если вы можете это — вы аналитик с агентом. Второе — цепочка шагов на реальной задаче. Декомпозируйте, выполните пошагово, зафиксируйте, где агент ошибся и где пришлось менять план. Это навык мультишаговой работы, который вы будете использовать каждый день. Третье — итоговый кейс. Выберите лучший результат из всех домашних заданий. Оформите как презентацию для команды. Задача, подход, промпты, результат, ошибки агента, экономия времени. Пять минут. Это ваш первый реальный кейс — покажите коллегам, что агент уже приносит пользу в вашей работе.

Курс пройден!

7 модулей · от пользователя чата к создателю агентов

Модуль 0: Понимаете, как работает агент — ReAct-цикл, инструменты, автономность
Модуль 1-2: Настроили среду, освоили промпт-инжиниринг — контекст, задача, ограничения, критерии
Модуль 3: Восстанавливаете требования, строите диаграммы, верифицируете результат
Модуль 4: Анализируете модели данных, генерируете ER-диаграммы и миграции
Модуль 5: Создаёте собственных агентов, скилы и команды под свой проект
Модуль 6: Управляете контекстом, решаете сложные мультишаговые задачи

Агент — инструмент. Экспертиза — ваша. Ответственность — тоже.

Ресурсы: opencode.ai/docs · Claude Prompting Guide · Командный репозиторий промптов и агентов

Финальный слайд. Курс пройден. Давайте оглянемся на путь, который вы прошли. Модуль 0 — вы узнали, что такое агент и чем он отличается от чата. ReAct-цикл, инструменты. Модули 1-2 — настроили среду, освоили промпт-инжиниринг. Структура инструкции, которая работает. Модуль 3 — начали решать реальные задачи аналитика. Требования из кода, диаграммы, верификация. Модуль 4 — работа с данными. ER-диаграммы, миграции, data-контракты. Модуль 5 — создали собственных агентов. Вы теперь не просто пользователи — вы конфигурируете инструмент. Модуль 6 — управление контекстом на больших проектах. Мультишаг, декомпозиция, чекпоинты. Главная фраза курса: агент — инструмент, экспертиза — ваша, ответственность — тоже. Агент не заменяет аналитика. Он усиливает его. Но итоговое решение, проверка, ответственность — всегда на вас. Ресурсы для продолжения: документация opencode, Claude prompting guide, и самое ценное — ваш командный репозиторий с агентами, скилами и промптами, который вы создали в ходе обучения. Спасибо за курс! Удачи в работе с агентами.

Управление контекстоми сложные сценарии