У ведущих ассистентов разработки разные имена команд, разные конфигурационные файлы и разные модели под капотом, но несущий приём у всех один и тот же. Ведущий агент не пишет код сам - он держит задачу целиком, от постановки до готового результата, и раздаёт узкие её куски субагентам. Каждый субагент работает в своём чистом контексте, не видит истории оркестратора и чужих подзадач, делает ровно одну вещь и возвращает не сырой поток того, что прочитал и сделал, а сжатую сводку. Оркестратор собирает эти сводки одну за другой и на их основании двигает задачу дальше.

Этот приём держится всего на трёх правилах, и вместе их удобно называть дисциплиной контекста. Отдельное окно на каждого субагента бережёт внимание модели: она не тонет в чужих логах и не путает свою узкую подзадачу с соседней, которую в этот момент решает кто-то другой. Сводка вместо полного дампа экономит токены на каждом шаге и, что важнее самой экономии, оставляет оркестратору пространство подумать уже после того, как исполнители вернулись, а не в процессе разбора их вывода. Стоп-условия не дают циклам крутиться вхолостую, когда правка не сдвигает результат. Разница между управляемой системой из нескольких агентов и одним перегруженным диалогом складывается именно из этих трёх правил, а не из количества задействованных моделей.

Справочник разложен по средам, и у каждой описано одно и то же: что за паттерн стоит за её оркестрацией, где живёт конфиг, где заводятся субагенты, какая модель и архитектура стоят за средой, официальные ссылки на первоисточники и готовый мета-промпт "настрой себя сам". Мета-промпт устроен просто: вы вставляете его первым сообщением в корне проекта, и агент сам читает перечисленную документацию, а затем пишет под конкретный проект собственный конфиг и собственных субагентов, показывая план до того, как что-либо будет записано на диск. Мета-промпт - стартовая рамка, а не догма: его стоит править под особенности своего проекта, а не исполнять дословно.

Среды в этом справочнике делятся на две группы, и граница между ними проходит не по качеству, а по архитектуре продукта. У одних есть собственная CLI-оболочка со своим конфигом и своими субагентами - там паттерн собирается штатными средствами самой среды. У других своей оболочки нет вовсе: модель подключают бэкендом к чужому хосту, чаще всего к тому же Claude Code, через Anthropic-совместимый API, а оркестрацию в этом случае целиком берут с хоста, ничего не настраивая заново.

Обзорная глава сводит обе группы в две таблицы - по оркестрации и делегированию, и отдельно по конфигу, субагентам и модели, - и по ним удобно сверяться в любой момент, не держа все семь сред в голове одновременно. Дальше справочник идёт по средам одна за другой, каждая глава самодостаточна и заканчивается ссылками и мета-промптом, а факты в тексте сверены по официальным докам Anthropic, OpenAI, Google, Moonshot AI, Alibaba, Zhipu и DeepSeek.