🚀 Выложил memobank — свой skill pack для Codex / Claude / agent-first разработки. Это репозиторий, который помогает не просто “запускать агента”, а выстраивать для него нормальную рабочую среду: с памятью проекта, понятными протоколами, задачами, ревью и воспроизводимым флоу до результата. Почему мне самому это было важно: Потому что в какой-то момент стало очевидно: если агент работает только в рамках одного чата, без структуры, без артефактов и без нормального цикла выполнения задач, то через время всё разваливается — контекст плывёт, решения теряются, а повторяемость почти нулевая. Именно поэтому текущая репа является по сути тем самым подходом Harness Engineering - когда мы не надеемся на модель” а проектируем для неё среду, в которой она может стабильно работать. Крайне рекомендую еще посмотреть, что пишет об этом @Deksden ! Текущая первая реализация - с долговременной памятью проекта - с понятной декомпозицией PRD → features → tasks - с отдельными чистыми сессиями под задачи - с verify / review / sync циклами - с возможностью автономного выполнения до конечного состояния По сути, я собрал туда начальные практики, которые закладывал, когда делал свою студию: 👉 https://studio.matreshkastudio.cloud/ То есть это попытка оформить в нормальный toolkit то, что реально нужно, если строить долгоживущий agent workflow в проекте. По крайней мере на текущем этапе мне так видится. Что внутри: 🧠 Memory Bank 📋 PRD → задачи 🛠 execution / verify / review loop 🤖 autonomous mode 🔎 codebase mapping для brownfield-проектов 🧩 поддержка Codex CLI / Claude Code GitHub: https://github.com/mrvladd-d/memobank (рекомендую клонить репу и из нее init делать) Уже доступно и через skills.sh: https://skills.sh/mrvladd-d/memobank (часть скилов только на этапе индексации) Далее в планах улучшать текущую версию - и переносить устоявшийся флоу в memobank! В планах добавить мини-memobank, а также видоизменить его под использование новых клозедивых моделей (gpt-5.4-high/xhigh) - поскольку такая детальная проработка на ряде этапов им не сильно нужна, а скорее важно сконцентрироваться на тестировании и валидации. #opensource