Тихий груз AI-памяти: почему CLAUDE.md захламляет ваш репозиторий
Как документация превращается в склад ненужных вещей
Представьте ситуацию: вы открываете новый проект с чистым CLAUDE.md. Пара полезных советов. Заметки о контексте. Предупреждение про странный edge case в авторизации. А через полгода этот файл раздувается до размеров романа — с противоречивыми инструкциями, устаревшими напоминаниями и отчаянными приложениями, которые уже никто не понимает.
Знакомо? Это не только ваша проблема. Это универсальный феномен.
Исследование проанализировало 247 694 инструкции в 1 867 репозиториях. Результат ошеломляет: agentic промпты не просто растут — они растут бесконтрольно. За время жизни размер увеличивается более чем втрое (+226%). В среднем с каждым коммитом добавляется +4.9 чистых инструкций. Файл никогда не уменьшается. Только растёт.
Но самое интересное дальше: чем старше инструкция, тем меньше шансов, что её удалят. Данные показывают log-hazard -0.032 на коммит. Инструкции становятся словно бессмертными. Дело не в том, что никто не хочет навести порядок. Просто никто не знает, можно ли безопасно что-то убрать.
Проблема O(2^|D|)
Почему так происходит? Исследователи называют это «катастрофическим запоминанием» — обратная сторона известного «катастрофического забывания» в ML. Но понять причину можно и без PhD.
Добавление новой инструкции — это дёшево. Увидел проблему, написал решение, пошёл дальше. Мгновенная выгода очевидна, затраты минимальны.
А вот удаление? Совершенно другая история. Нужно понять, где эта инструкция может иметь значение. Учесть взаимодействия со всеми остальными. Убедиться, что ничего важного не сломается. Исследователи подсчитали: когнитивная стоимость удаления равна O(2^|D|) при |D| инструкциях. То есть растёт экспоненциально.
Что делают рациональные люди? Перестают пытаться. Новые инструкции добавляются. Старые остаются. Файл пухнет.
Комментарии: недооценённые герои
Вот где исследование становится по-настоящему увлекательным. Решение — не в продвинутых техниках промптинга и не в более умных моделях. Это то, чем программисты пользуются с первых дней: комментарии.
Исследователи взяли IFEval — стандартный бенчмарк — и инвертировали его, создав «верифицируемые миры» с заранее известным оптимальным результатом. Когда они добавили комментарии с латентными рассуждениями, избыточный рост инструкций упал с +211.3% до жалких +1.4%.
Это снижение на 99.3%.
Но главное — эти комментарии не просто сдерживали рост. Они улучшили реальное выполнение инструкций на 23.1% в практических задачах. Комментарии — это не организационный мусор. Это несущие конструкции, которые помогают AI-ассистентам правильно понимать контекст.
Почему это важно сейчас
Мы живём в эпоху фундаментального сдвига в том, что означает «код». Исследователи задают провокационный вопрос: «Если английский — это новый код, почему у нас до сих пор нет комментариев?»
Справедливый вопрос. Десятилетиями разработчики понимали: код без комментариев — это технический долг. Комментарии объясняют «почему», а не только «что». Они фиксируют намерения, edge cases и институциональные знания, которые нельзя вывести из синтаксиса.
Но в погоне за передачей всего AI-ассистентам мы стали относиться к естественноязыковым инструкциям иначе. Пишем приказы — сделай это, не делай то, не забудь проверить X — без объяснения логики.
Результат мы видим в распухших CLAUDE.md: инструкции, которые никто толком не понимает, которые могут противоречить друг другу, и которые растут без всякого механизма упорядочивания.
Что с этим делать
Если вы поддерживаете CLAUDE.md или похожий agentic промпт, вот что подсказывает исследование:
Комментируйте инструкции, а не только код. Объясняйте, почему существует правило. Документируйте edge cases. Фиксируйте логику решений.
Устраивайте периодическую ревизию. Не просто добавляйте — переписывайте. Исследование прямо отмечает: полный пересмотр — одно из немногих действий, которое останавливает рост.
Относитесь к AI-инструкциям как к онбординг- документации. Вы бы вручили новому разработчику файл на 400 строк без структуры? Ваш AI-ассистент заслуживает той же ясности.
Траектория, на которой мы находимся, неустойчива. Каждый новый проект начинается с хороших намерений, а заканчивается неподдерживаемым хаосом. Но решение может оказаться проще, чем мы думали: пишите для человека (или AI), который прочтёт ваши инструкции через полгода, а не только для того, кто отвечает на вопрос прямо сейчас.
Комментарии — это не мусор. Это архитектура понимания.