Как раздать одну большую задачу нескольким агентам и собрать результат
| Задача | Дата | Джава | Лёша | Алина | Антон |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 · Установка Cursor | 17.07 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 2 · Регистрация GitHub | 30.07 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 3 · Материалы после первой встречи | 03.08 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 4 · Онбординг и запуск личного AI-ассистента | 03.08 | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ |
| 5 · Подключить Telegram к Claude Code | 03.08 | ✓ | не планирует | ✓ | ✗ |
| 6 · Подключить Google Calendar к Claude Code | 03.08 | ✓ | не пользуется | ✓ | ✗ |
| 7 · Декомпозиция задач (Miro) | 12.08 | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ |
| 8 · Автоматизация бизнес-процесса | 18.08 | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ |
9 · Скилл /automate, фазы 1 → 2 → 3 | 03.09 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 10 · MCP: Google Drive | 03.09 | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ |
| 11 · MCP: Miro | 08.09 | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| 12 · MCP: Granola | 08.09 | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| 13 · MCP: Playwright | 08.09 | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ |
| 14 · MCP: голосовой ввод в терминал | 08.09 | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ |
15 · Obsidian и скилл /obsidian-vault | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
| 16 · Заметки в базу Obsidian | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
| 17 · Общая база в Notion | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ | |
| 18 · Задача по расписанию | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
Точный: держит все детали задачи.
Качество решения будет хуже, чем вы ждёте
нажмите, чтобы закрытьКонтекст конечен. Чем он длиннее, тем хуже модель вспоминает детали: Anthropic называет это context rot. Спад идёт постепенно, не обрывом.
Когда окно почти полное, Claude Code делает compact: остаётся краткая сводка. В документации: детальные инструкции из начала разговора могут потеряться.
Потеряв деталь, агент способен достроить правдоподобную вместо «не знаю». В аккуратной таблице такая строка выглядит как настоящая.
Поэтому в документации советуют: новый контекст на новую задачу, крупное чтение отдавать субагенту, правила держать в файле CLAUDE.md.
Всё лежит в одном окне: детали теряются, ответ плывёт.
Отдельный помощник главного агента: у него своё окно контекста, своя инструкция и свои права. Он получает задание, работает у себя и возвращает только итог.
.claude/agents/имя.md: роль, правила, формат ответа.Одному главному агенту: цель, материалы и что считать готовым результатом. Один раз и без деталей работы.
Делит по естественным границам процесса, а не «один агент на один факт». Сам ничего не ищет и не считает.
У каждого своё окно и своя инструкция. Друг друга не видят, поэтому не путают чужие данные.
Получает не сотни страниц, а три коротких отчёта в заданном формате, и собирает из них одну таблицу.
--- 1name: proverka-cifr 1description: проверяет трафик, Shopify, число товаров и Meta по списку магазинов 4tools: Read, Bash 4model: haiku --- 2Ты проверяешь только цифры магазинов. 3Порог: от 30 тыс. посещений, от 500 товаров. 3«Нет данных» не записывай как 0. 5Верни: домен | цифры | источник
Пример: значения придуманы, поля сверить с документацией.
Папка с инструкцией (SKILL.md). Агент читает её и выполняет прямо в вашем разговоре, как рецепт, который положили на стол.
Отдельная копия Claude Code со своим окном, инструкцией и правами (.claude/agents/имя.md). Получает задание, работает у себя и приносит итог.
| Скилл | Субагент | |
|---|---|---|
| Контекст | Общий, подгружается в ваш разговор | Своё окно |
| Что видит | Весь ваш разговор | Свою инструкцию и задание. Не видит вашу историю |
| Запуск | Claude находит подходящий скилл | По описанию, по @-имени или флагом --agent |
| Права и модель | Отдельных нет | Свои инструменты, разрешения и модель |
| Возвращает | Ничего отдельно | Итоговый отчёт главному агенту |
Вместе: скилл может вызывать субагентов, а субагент может подгрузить скилл. Скилл описывает порядок действий, субагент выполняет часть работы у себя.
Задача делится на последовательные шаги: каждый вызов работает с результатом предыдущего. Между шагами можно ставить проверки.
Задачу легко и чётко разложить на фиксированные подзадачи.
Запрос → поиск кандидатов → проверка цифр → описание и вердикт → запись в таблицу. Если магазин не на Shopify, цепочка на нём останавливается.
Ошибка раннего шага тянется до конца. Поставьте проверку между шагами (наш совет).
Вход классифицируется и уходит специалисту с отдельной инструкцией и инструментами.
Есть чёткие категории, которые лучше обрабатывать по отдельности, и классификация надёжна.
Тип магазина (бренд, дропшиппинг, агрегатор) определяет, по каким правилам его проверять. Простые случаи уходят на лёгкую модель, спорные на сильную.
Ошибка классификации портит всё дальше. Нужен выход «не уверен, спросить человека» (наш совет).
Несколько вызовов работают одновременно. Разделение: независимые части одной задачи. Голосование: одна и та же задача несколько раз, ответы сравниваются.
Части можно считать одновременно или нужны несколько взглядов для большей уверенности.
Разделение: 13 категорий ведутся одновременно, у каждой свой субагент. Голосование: спорный магазин оценивают несколько раз независимо и сверяют вердикты.
Расход токенов растёт с числом вызовов. Делите по естественной единице (категория, магазин), а не «один агент на каждую ячейку» (наш совет).
Главный агент по ходу работы сам разбивает задачу, раздаёт части исполнителям и собирает результат.
Задача сложная, и какие подзадачи понадобятся, заранее не известно.
Вопрос «что происходит на рынке этой категории»: главный сам решает, какие направления искать, и по ходу добавляет новые. Число исполнителей заранее неизвестно.
Расход трудно предсказать. Задайте лимит числа исполнителей и глубины (наш совет).
Один вызов создаёт ответ, другой оценивает его и возвращает замечания. Цикл идёт, пока результат не станет приемлемым.
Есть чёткие критерии оценки, и доработка по кругам реально улучшает результат.
Один субагент описывает магазин и предлагает вердикт, второй проверяет по критериям отбора (платформа, число товаров, трафик) и возвращает замечания.
Без чётких критериев оценщику нечего оценивать. Ограничьте число кругов, оценщику права только на чтение (наш совет).
схема, не замер
Разные «голоса» дают шанс заметить расхождение. К этой идее вернёмся на следующей встрече.
Decomposition follows context, not problem type.
Конвейер из ролей «планировщик, исполнитель, тестировщик» тратил больше токенов на координацию, чем на работу. Делите по объектам и по тому, какой контекст нужен, а не «по должностям».
«Проверь партии».
Агент не знает, что считать результатом, где искать и когда остановиться. Результат: дубли, пропуски, лишние шаги.
Список задач не даёт агенту бросить работу на восьмом шаге из десяти. Сборка заблокирована, пока не завершатся все три. При сбое честная сводка показывает дыру, а не прячет её.
иллюстрация механики, не реальный вывод
Шапка между --- это настройки. Тело ниже становится «головой» субагента. В документации обязательны только name и description.
1. Попросить Claude Code по шаблону выше. 2. Команда /agents: меню создания и правки. 3. Руками: файл в .claude/agents/ (проект) или ~/.claude/agents/ (все проекты). После ручного файла перезапустите Claude Code.
tools: Read, Bash: читает отчёты, ничего не пишет в таблицуБонусы: модель по задаче (model: haiku на рутину, сильная на вердикт) и один объект на входе, а не «все сразу».
иллюстрация, не реальный вывод · вызов через @-имя в новых версиях, проверьте у себя · после ручного файла перезапустите Claude Code
База: один чат на 5 действий = 1×. Это условная модель: действия считаем равными по объёму.
3–10× токенов против одного агента (блог Anthropic, янв. 2026). ~15× против обычного чата в исследовательской системе (Anthropic, июнь 2025).
Два субагента-исследователя: ставим, запускаем, сравниваем.
Вы получите два готовых субагента, запустите оба на своём реальном вопросе и сравните: что даёт быстрый ресёрч, а что глубокий, и сколько это стоит.
| light-research | deep-research | |
|---|---|---|
| Модель | Лёгкая (haiku) | Сильнее (sonnet) |
| Объём работы | до 10 действий, до 5 страниц | до 40 действий, до 14 страниц |
| Углы поиска | 2–3 запроса | 4–6 разных углов: официальный, практики и обсуждения, критика, свежие данные |
| Выбор источников | Первые подходящие, ссылка и дата | Оценивает тип: первичный, пересказ, блог. Первичные важнее SEO-сайтов |
| Проверка | Один быстрый проход | Три разные проверки главных утверждений: цитата, поиск противоречия, свежесть и метод |
| Где ищет | Веб (поиск и чтение страниц) | Веб, включая публичные обсуждения и форумы. Закрытое (соцсети с входом) не откроет и скажет об этом |
| Что вернёт | 2–4 строки, таблица со ссылками | Выводы с уверенностью, опровергнутое, расхождения источников, пробелы, список источников |
Соцсети как источник в описании Anthropic не упомянуты: публичные обсуждения мы добавили как угол поиска сами.
agentsв .claude/ вашего metz-workspace. Должно получиться .claude/agents/light-research.md и deep-research.md
exit, затем снова claude
Наберите /agents: оба субагента в списке
иллюстрация шагов, ваши пути будут другими
Нет в списке: проверьте путь и перезапуск. Это самая частая причина.
Внешний факт или картина по рынку. Без персональных данных.
Запишите: сколько минут ждали и что получили.
Пока он работает, читайте ответ light.
Глубина, расхождения источников, минуты и токены.
«Прочитай оба файла в .claude/agents/ и задай мне 5 вопросов, чтобы подогнать их под мой процесс.» Потом: «Добавь в light-research список источников, которым мы доверяем».
иллюстрация, текст и время условные
Выберите одну конкретную задачу из своей работы: где много однотипных объектов или несколько разных этапов.
Создайте своих субагентов, хотя бы одного, под эту задачу по пяти правилам: узкая роль, точное описание, минимум прав, жёсткий формат ответа, честное «нет данных». Основой можно взять light-research.
Вызовите по имени на 2–3 объектах. Запишите минуты: вручную против субагента. Принесите цифры на следующую встречу.
Минимум один работающий субагент под вашу задачу и цифры: сколько минут вручную и сколько с субагентом. А также ответ на вопрос: для какого процесса команда агентов даёт выигрыш, а для какого достаточно одного.
Для какой вашей задачи вы создадите первого субагента? Что из сегодняшнего осталось непонятным? Где вам хватит одного агента, а где нужна команда? Какой формат ответа нужен вашему субагенту?