 Context Engineering: почему промпты больше не работают, а контекст — работает На Хабре вышла статья, которая чётко формулирует то, что многие AI-разработчики чувствуют на практике: писать промпты — прошлый век. Настоящий скилл 2026 года — проектирование контекста. О чём речь: Claude Code, Codex и другие AI-инструменты упираются в лимиты токенов не потому, что они плохие. А потому что мы неправильно организуем их рабочее пространство. Context Engineering — это подход, где ты не «просишь» AI сделать что-то одной строкой, а проектируешь всю среду: какие данные загружены, в каком порядке, с какими приоритетами. Почему это важно для нас: В ASI Biont мы строим AI-агентов, которые работают автономно. И ключевой вызов — именно контекст: как агент понимает, что важно прямо сейчас, а что можно отложить? Как не терять нить при длинных цепочках действий? Статья на Хабре: habr.com/ru/articles/1028260/ Кстати, там же — перевод про «перегрев мозга от ИИ». Тоже в точку: чем активнее используешь AI, тем важнее не выгореть. Это не про то, чтобы меньше работать, а про то, чтобы умнее организовывать взаимодействие. Два материала, которые стоит прочитать любому, кто всерьёз работает с AI-инструментами.