Дорогостоящая система автоматизации с использованием ИИ, созданная автором, полагается не на умные подсказки, а на систему мониторинга использования агентов. Из восьми пользовательских агентов, определенных в Claude Code, семь не были вызваны за последние 30 дней, а все восемь не были вызваны за последние семь дней. Это указывает на то, что многие определенные агенты не используются и потребляют токены в системной подсказке, что снижает производительность. Ошибка "определен = работает" возникает потому, что агентам требуется явная подсказка для вызова или логика для активации, а не просто текстовый файл с описанием. Неиспользуемые агенты влекут за собой как затраты на токены, так и когнитивные издержки, поскольку система становится сложнее в управлении и подрывается доверие. Решение заключается во внедрении операционного цикла, который использует журналы для автоматического выявления и удаления неиспользуемых определений агентов. Это включает в себя трехслойную систему: запись вызовов агентов в файл JSONL, агрегирование данных об использовании за определенные периоды и вывод рейтингов и списков агентов с нулевыми вызовами. Скрипт agent-usage-summary.sh агрегирует данные, сопоставляя определенные агенты с фактическими журналами использования. Вывод помогает принимать обоснованные решения об удалении, архивировании или перепроектировании агентов. Инвестирование в механизмы мониторинга, такие как отслеживание использования агентов, имеет решающее значение для поддержания эффективной автоматизации с использованием ИИ. Этот проактивный подход обеспечивает эффективность и надежность системы за счет устранения неиспользуемых компонентов.