⏱ Почему лимит в Claude Code кончается за два часа Claude Code работает с файлами прямо на компьютере: сам открывает договоры и таблицы в папке и туда же кладёт результат. Поэтому лимит в нём уходит быстрее, чем в чате: запросов было немного, а через час-два работа встала. Лимит считается в токенах, в русском тексте токен это две-три буквы. Страница договора выходит около 700 токенов. Скан той же страницы модель смотрит как картинку, это порядка 1500. Таблицу Excel она обычно целиком не читает: пишет короткую программу и считает ею. Ответ и обдумывание дороже чтения: по ценам API токен ответа стоит в пять раз больше прочитанного. Для ориентира: договор на 30 страниц это около 20 тысяч токенов, а его скан около 45 тысяч. С каждым новым сообщением модель снова получает весь разговор: прочитанные файлы и свои прошлые ответы. Если в разговоре лежат три таких договора, вопрос в одну строку тянет за собой 60 тысяч токенов. Окно длится пять часов и стартует с первого запроса, недельный лимит идёт отдельно. Начнёте в 8 утра, и за рабочий день выйдет два окна, начнёте в 11, будет одно. Поиск и первичную обработку таблицы потянет Sonnet с низким уровнем усилий. Opus и высокий уровень я оставляю для тяжёлой аналитики. Привычки. Новая задача начинается в новой сессии. Если сессию надо продолжить, команда /compact сожмёт накопленное в короткую выжимку. Перед большой задачей спросите модель, какие файлы ей нужны, и дайте только их. Сканы, у которых есть текстовая версия, заменяйте ею. После задачи смотрите шкалу текущей сессии в настройках: если за пять часов уходит около 20 процентов, уровень усилий можно поднять.

💻 Чат или работа с файлами Для большинства нейросеть это окно чата в браузере. Скопировал текст, вставил, получил ответ, перенёс обратно в Word. Для письма на полстраницы этого хватает. Для работы отдела уже нет. Таблицы, договоры и папки объектов лежат на компьютере. Чат их не видит. В приложении Claude три режима, и у каждого своя работа. 1. Чат. Вопрос и ответ, когда нужно быстро что-то узнать или переписать текст. 2. Cowork. Папку вы подключаете, но файлы обрабатываются на сервере разработчика. PDF так может и не распознаться. Программы, которые модель пишет по ходу работы, вы не видите, и вместе с аккаунтом они пропадут. 3. Claude Code. Вы выбираете папку на своём компьютере, модель читает файлы прямо в ней и туда же кладёт результат. Для рабочих задач нужен третий режим. Любая обработка таблицы или документа внутри это небольшая программа на Python. В Claude Code она остаётся файлом рядом с вашими документами. Её можно запустить снова на новых данных. А если аккаунт заблокируют, ту же программу можно отдать другой нейросети. Начать просто. Поставьте приложение Claude на компьютер: в браузере работает только чат, к вашим файлам доступа там нет. Заведите отдельную папку и положите туда только документы под задачу. Выберите её в режиме Code и скажите словами, где образец, где исходные данные и куда положить итог. С такой папкой в первый же день получаются готовые документы: письмо по образцу из другого объекта, таблица объектов, дополненная из папок с документами, хронология объекта, которую раньше писали вручную около четырёх часов.

🧭 Как компании идут к агентам Я учу компании и предпринимателей встраивать нейросети в бизнес-процессы. Цель шире ускорения отдельных задач. Целые направления работают на агентах: финансы, бухгалтерия, подбор и учёт персонала, продажи, тендеры. Руководитель видит цифры по всей компании без ручных сводок, решения принимаются по данным. Такой компанией дешевле управлять, и она понятнее собственнику и инвестору. Почему это стоит делать сейчас, хорошо видно по недавнему посту Андрея Карпати, одного из основателей OpenAI, а с мая исследователя в Anthropic. 11 октября он разложил людей по тому, как они пользуются нейросетями. Около 6 миллиардов, это 75% населения, почти с ними не сталкивались. От 1 до 2 миллиардов, около 20%, изредка спрашивают что-то у бесплатного чат-бота. Сюда он относит и многих руководителей: они понимают происходящее умом, но из вторых рук. Примерно 20 миллионов программистов и математиков, около 0,2%, отдают агентам работу, на которую раньше уходили недели и месяцы. И около 5 тысяч человек, примерно 0,00006%, видят внутри лабораторий, как рои агентов неделями ведут большие проекты. Цифры прикидочные, Карпати сам называет их подсчётом на салфетке. Он пишет, что разрыв между слоями растёт. В компаниях я вижу его между вторым и третьим слоем, часто внутри одной команды. Один сотрудник уже отдаёт агентам часть своей работы, остальные пока спрашивают чат-бота. Путь к агентам идёт по ступеням: 1. Вопрос в чате. 2. Работа со своими файлами. 3. Инструкции, по которым задача повторяется без объяснений. 4. Процессы направлений и всей компании, которые идут сами по расписанию. К четвёртой ступени и стоит идти. На ней человек ставит задачу, проверяет итог и отвечает за решение, а повторяющуюся работу компании ведут агенты.