Тот же агент чинит баг в 2,4 раза дешевле: Cline вложил в промпт правила Meta

Cline починил один и тот же баг дважды и во второй раз потратил $3,25 вместо $7,69. Разница была только в промпте: команда вытащила инструкции из системного промпта Muse Code, агента Meta, и вложила их в свой харнесс. Та же модель Muse Spark 1.2, та же задача, 7,2 млн токенов вместо 19,7 млн и 24 минуты вместо 49.

Приём родился из аварии. Meta пишет, что обучала Muse Spark 1.2 вместе со своим агентом Muse Code, чтобы модель выдавала максимум именно в этой паре. Cline хотел проверить Muse Code сам, но агент не смог залогиниться из docker-контейнера, и команда пошла в обход: достала правила из системного промпта и перенесла их к себе.

Пять правил. Верить исходникам больше, чем формулировке задачи, и до начала работы прочитать все места вызова и существующие тесты. Взвешивать краевые случаи и ошибки наравне с happy path. Сначала воспроизвести баг, потом чинить. Не верить первому зелёному прогону тестов и перепроверять подозрительно куцые тесты. Не останавливаться на правке кода, пока изменение не проверено до конца.

Что изменилось. Раньше прирост агента искали в модели, а текст инструкций считали способом задать манеры. Теперь замер Cline показывает: пять абзацев текста срезали расход почти втрое на одной и той же модели. Свои 82,9% на Terminal-Bench 2.1 Meta мерила внутри харнесса Muse Code, так что в чужом скаффолде цифры ожидаются ниже.

Как повторить. Правила для Cline кладут файлом в папку .clinerules/ в корне проекта, заготовку создаёт команда /newrule, у каждого правила свой тумблер. Cline читает оттуда все .md и .txt и склеивает их в общую инструкцию, глобальные правила лежат в ~/Documents/Cline/Rules. Саму модель подключают через OpenRouter: с 5 августа Muse Spark 1.2 стоит там $1,25 за миллион входных токенов и $4,25 за миллион выходных.

Muse Code пока в бете и ставится только на macOS и Linux - Windows на старте нет.