Оркестрация активна: «Большая задача»
Всего правил (.mdc)
122
Инструкции для ИИ в .cursor/rules
Always-On Ядро
20
Грузятся в каждый запрос (~18k токенов)
On-Demand (Globs)
102
Подключаются только по путям файлов
База знаний (_MD)
652+
Файлов в 79 смысловых кластерах
🎯
Простыми словами: Зачем вообще понадобилась эта система?

Когда языковая модель (LLM) пишет код в крупном промышленном проекте (React, Three.js, WebGPU, MobX, сложная 3D-математика), она неизбежно страдает от «амнезии и самоуверенности»:

  • Она пытается изобрести второй велосипед: пишет свой загрузчик GLB-моделей или парсер цветов, когда в репозитории уже есть готовая функция.
  • Она «чинит» баги патчем базы данных: меняет боевые JSON-настройки сцены в Supabase вместо исправления ошибки в коде шейдера или рендерера.
  • Она путает дизайнерские поверхности: в проекте сосуществуют классическая /adm (Tailwind), /adm6 (чистый SCSS), /adm7 (Lyra UI Kit и Iconify) и /adm10. Модель начинает без разбора импортировать неподходящие иконки или библиотеки стилей.
  • Она раздувает контекст: берет огромную задачу, начинает писать всё сразу, окно зависает, половина правок теряется.

Чтобы защитить проект от хаоса, команда создала многоуровневую систему правил (Rules), Python-хуков (Hooks), защитных барьеров (Gates) и протоколов завершения сессии (Handoffs).

Три кита стабильности ИИ в проекте

🛡️

1. Железные инварианты

Правила, которые нельзя нарушать никогда: запрет эвристического raycast-подбора, строгий запрет патчей продакшен-данных и обязательный e.stopPropagation() над 3D-холстом.

Подробнее об инвариантах →
⚡

2. Командный протокол

Специальные пароли-триггеры для человека: «Большая задача» (декомпозиция на окна), «Делай оркестр сам» (автономная работа без пауз) и «Отлично! Закрываем окно» (только тогда Git commit & push).

Разбор команд и фраз →
🛑

3. Preflight-хуки на Python

Физический барьер перед изменением файлов: хук перехватывает вызовы инструментов модели и не дает изменить src/, пока агент не докажет, что проверил существующий код (DRY).

Как работают Python-гейты →
⚠️
Главный парадокс текущей системы (Token Creep)
В июле 2026 команда провела большую чистку и оставила 7 always-правил (~1500 токенов). Но к ноябрю количество всегда включенных правил незаметно выросло до 28 файлов! Это съедает до 20 000 токенов в каждом сообщении, вызывая эффект «затухания внимания» (Lost in the Middle). Мы подробно разобрали это в разделе «Что мы не учли? Риски и проблемы».

🤖 Мультиагентная оркестрация

Как роли Parent, Worker, Tester и Reviewer взаимодействуют через файл состояния orchestration-state.md и как устроен «ночной режим», когда PM спит.

Перейти к оркестрации →

💡 Эволюция в Antigravity

Как мы перенесли эти правила в стандарт Antigravity: правила .agents/rules/, динамические навыки .agents/skills/ и прогрессивное раскрытие контекста.

План улучшений и миграция →