SKILL.state адаптировали для coding-агентов: вместо накопительной истории явное состояние сократило входные токены на 36–50%. Главное: • 820 запусков, пять проектов-спецификаций, 15 минут на попытку; • V2 — три наблюдения: входных токенов меньше на 36–50%; • V3 — батчинг из нескольких действий: экономия лишь −14,4% на лимитах 2 МиБ; • На Codex/Astra число обращений к модели у V2 выросло до 25,56 против 5,44 у Native; • Paper-вариант не уложился в срок в 8 из 10 запусков на HTTP-сервисе. Всего пять спецификаций проектов; автор менял сразу несколько параметров между режимами — вклад каждого изменения не разделён. Что это значит: экономия токенов сильно зависит от модели и настроек памяти. Батчинг не компенсирует потерю контекста при жёстких лимитах — агент может зациклиться на чтении файлов.