Яку нейронку обрати у 2026 — і чому не варто прив'язуватися до конкретної

Мене регулярно питають: «Яку нейронку обрати?» І майже завжди людина чекає на назву. Правильної відповіді-назви не буде. Бо сам підхід «обрати одну на все життя» сьогодні просто не працює.

Список моделей змінюється щомісяця — прив'язуватися до однієї немає сенсу. (Ілюстрація)

Чому гнатися за конкретною нейронкою — марна справа

Все несеться так швидко, що визначити, куди це все нас заведе, дуже важко. Модель, яка сьогодні здається найкращою, за два-три місяці має п'ять рівноцінних конкурентів зі схожими можливостями. Тому обирати нейронку «на все життя» — це як обирати смартфон на все життя у 2008-му. І взагалі так підходити до вибору інструментів тупо.

Єдиний критерій, який реально працює

Беріть ту, що інтуїтивно вам підходить. Або ту, в якій уже є інструменти, потрібні вам просто зараз. Усе. Ці два критерії важать більше за будь-який рейтинг чи «топ-10 нейронок року».

Чому я обрав Claude

Коли я обирав, тільки в Claude були інструменти, які мені були потрібні прямо тоді:

• розбір скрінів на текст (OCR) — швидко витягти дані з картинки;
• робота з Excel — наприклад, нормалізувати таблиці від клієнтів (до нейронок це був ще той гемор);
• формування PDF — зібрати результат у нормальний документ.

Це був вибір за потребою, а не за хайпом.

Другий критерій — швидкість появи нового. У Claude нові інструменти з'являються швидше, ніж в інших. І ні, це не тільки про Claude — тому не поспішайте кидати камінням.

І головне: зараз це вміють усі нейронки. Ось вам головний аргумент — не поспішайте, все буде. Обрали систему, яка чогось не вміє, — почекайте, скоро буде. Гнатися за фічею, якої немає у вашій моделі, майже завжди означає просто почекати один-два релізи.

Що зробити одразу — налаштувати файл-пам'ять

Перше, що варто зробити, — не шукати «кращу» модель, а налаштувати пам'ять системи. У Claude Code це файл CLAUDE.md — markdown-файл у корені проєкту, який Claude читає автоматично на старті кожної сесії. По суті це онбординг-документ: хто ви, чим займаєтесь, які у вас проєкти і які правила.

Фактаж. CLAUDE.md — це постійна інструкція, яку пишете ви самі. Окремо є auto memory — нотатки, які Claude веде автоматично на основі ваших виправлень і вподобань. Обидва механізми завантажуються разом.

Як цей файл зветься в різних системах

Фактаж. AGENTS.md — це відкритий стандарт: один markdown-файл, який розуміють багато агентних інструментів (Codex, Cursor, Copilot, Windsurf, Cline, Gemini CLI, OpenCode). Тому якщо хочете універсальності — тримайте основні інструкції саме в AGENTS.md, а CLAUDE.md лишайте як тонку надбудову.

Гайд-шаблон: як заповнювати файл-пам'ять

Не пишіть роман — цей файл підвантажується на кожній сесії, тому коротко й по суті.

# Хто я і чим займаюсь
- Ім'я, роль, сфера (1–2 рядки).

# Мої проєкти
- Назва → мета → статус → де лежить.

# Правила спілкування
- Мова відповідей, стиль, що робити / чого не робити.

# Технічні конвенції
- Стек, інструменти, формати файлів, назви тек.

# Постійні вподобання
- Наприклад: «не пропонувати Notion», «відповідати українською».

# Джерела правди
- Де лежать ключові файли, де база знань.

# Чого не робити
- Заборони й обмеження (щоб не наступати на ті самі граблі).

Порада: тримайте файл коротким і діліть його на частини через @-імпорти (наприклад, @projects.md, @rules.md), якщо він розростається.

Промт №1 — база знань за принципом Карпаті (на Obsidian)

Після того як заповнили файл-пам'ять, рекомендую одразу розгорнути власну базу знань за принципом Андрія Карпаті — так званий LLM Wiki, який будується на Obsidian.

Простими словами: замість того щоб щоразу «діставати» шматки з ваших файлів (як робить звичайний RAG), нейронка сама поступово веде вікі — набір пов'язаних markdown-сторінок між вами і сирими джерелами. Ви кладете нове джерело — вона читає, витягує суть і вбудовує його в уже наявні сторінки: оновлює сутності, підсвічує суперечності, тримає синтез актуальним. Знання не перевідкривається щоразу заново, а накопичується. Карпаті описує це так: Obsidian — це IDE, LLM — програміст, вікі — кодова база.

Структура — три шари:

• raw/ — недоторканні сирі джерела (статті, скріни, PDF). LLM читає, але не змінює.
• wiki/ — сторінки, які пише й підтримує LLM: огляди, сторінки сутностей і концепцій, порівняння, синтез.
• схема — файл на кшталт CLAUDE.md/AGENTS.md, де описані правила ведення вікі.

Плюс два службові файли: index.md (каталог усіх сторінок) і log.md (журнал подій).

Скопіюйте цей промт у нейронку після того, як заповнили файл-пам'ять:

Ти — мій агент для ведення особистої бази знань за патерном LLM Wiki
(принцип Андрія Карпаті). Створи й надалі підтримуй структуру з трьох шарів:

1. raw/ — недоторканні сирі джерела (статті, скріни, PDF, нотатки).
   Ти читаєш звідси, але ніколи не змінюєш.
2. wiki/ — .md-сторінки, які пишеш і оновлюєш ТИ: огляди, сторінки сутностей,
   сторінки концепцій, порівняння, загальний синтез. Ніколи не переписуй
   сторінку з нуля — інтегруй нове в наявне.
3. Схема — файл [CLAUDE.md / AGENTS.md] з правилами: структура вікі,
   конвенції іменування, як інгестити джерело, як відповідати на запити,
   як робити lint.

Також створи два службові файли:
- index.md — каталог усіх сторінок вікі з посиланням і однорядковим описом.
  Оновлюй після кожного інгесту. Перед відповіддю спершу читай index.md.
- log.md — журнал подій (append-only). Кожен запис починай однаково:
  ## [РРРР-ММ-ДД] ingest | Назва джерела

Воркфлоу:
- Інгест: я кидаю джерело в raw/ → ти читаєш, коротко обговорюєш зі мною
  ключове, пишеш сторінку-огляд, оновлюєш index, оновлюєш усі сутності
  й концепції, додаєш запис у log.
- Запит: шукаєш релевантні сторінки через index, читаєш, відповідаєш
  із посиланнями. Вдалу відповідь (порівняння, аналіз) зберігай назад
  у вікі окремою сторінкою, щоб знання накопичувались.
- Lint: раз на тиждень перевіряй вікі на суперечності, застарілі твердження,
  сторінки-сироти без вхідних посилань, відсутні крос-лінки та прогалини.

Почни з того, що запропонуй конкретну структуру теки vault і наповнення
файлу-схеми. Веди мене крок за кроком.

І додайте скіл/скрипт «контекст після сесії» — щоб система сама фіксувала прогрес:

Створи скіл (skill) або скрипт, який після кожної робочої сесії:
1. дописує в log.md, що було зроблено і які рішення ухвалено;
2. оновлює MEMORY.md / файл-пам'ять, якщо з'явилися нові стійкі факти
   про мене чи проєкт;
3. оновлює index.md, якщо у вікі з'явились нові сторінки.

Запускатися має командою /end-session або автоматично в кінці дня.
Перед записом показуй мені diff і чекай підтвердження.

Graph view Obsidian — карта знань будується сама. (Ілюстрація)

Нащо вам усе це — нейронка пам'ятає вас

Це дає вашій системі те, чого їй найбільше бракує — пам'ять і переносність.

• Нейронка завжди пам'ятає, хто ви, що ви робили і всі ваші проєкти.
• Встановили іншу нейронку або агентну систему — не потрібно пояснювати їй нічого заново. Ви просто даєте їй промт переносу, і вона підхоплює весь ваш контекст.

Промт №2 — перенос конфігурації в іншу систему

Збери самодостатній пакет переносу моєї конфігурації. Прочитай і включи:

1. Установчі файли-пам'ять: [CLAUDE.md / AGENTS.md], а також SOUL.md,
   MEMORY.md, USER.md, TOOLS.md (або їхні аналоги) — разом з усіма
   вкладеними @-імпортами.
2. Усі скіли/скрипти (теки skills/, .claude/skills/ тощо) — із коротким
   описом, що робить кожен.
3. Схему бази знань (LLM Wiki) і правила її ведення.
4. Список моїх активних проєктів і поточного контексту.

Оформи все як один markdown-файл (або zip із файлами), який я можу віддати
іншій системі одним повідомленням. У кінці додай коротку інструкцію для
нової системи: як їй себе налаштувати, куди покласти файли і в якому
форматі їх читати. Перевір, що пакет самодостатній — нова система має
все зрозуміти без мене.

Чим користуюсь я

• Claude — основна нейронка. За неї плачу, і вона закриває ~80 % задач.
• Інші системи — постійно тестую, щоб не відстати від ринку.
• OpenCode — дуже рекомендую. Опенсорсний агентний інструмент, у якому є безкоштовні моделі доволі пристойної якості: для не дуже складних задач вистачає з головою, а інколи тягне й складні. Важливий нюанс: не всі моделі працюють із картинками й зображеннями. Тому якщо в чаті вам пишуть, що «не розумію фото», — просто переключіться на іншу модель і спробуйте ще раз.
• OpenRouter — для тих, хто працює з API, n8n, постійно тестує різні системи й моделі та потребує токенів конкретних моделей. Це один кабінет замість десятка: усі моделі зібрані в одному місці, оплата в одному місці, статистика витрат — теж в одному місці.

Фактаж. OpenRouter — хмарний шлюз до нейромереж: один акаунт, один API-ключ і один баланс, за якими стоять 500+ моделей від 80+ провайдерів. Оплата — за фактом використання (pay-as-you-go), мінімальний пакет кредитів — $5.

Уся статистика по моделях — в одному кабінеті. (Ілюстрація)

Безкоштовні моделі — для простих задач. (Ілюстрація)

Порада щодо статистики: підписуйте токени й ключі вдумливо — давайте їм зрозумілі назви. Тоді статистика витрат буде читабельною, і ви бачитимете, куди насправді йдуть гроші.

Чекліст на старт

1. Не обирайте нейронку «на все життя» — обирайте за потребою і зручністю.
2. Заповніть файл-пам'ять (CLAUDE.md / AGENTS.md) за шаблоном вище.
3. Розгорніть базу знань за принципом Карпаті (Промт №1) + скіл «контекст після сесії».
4. Тримайте напоготові Промт №2 для переносу в будь-яку нову систему.
5. Платите за одну основну модель, а решту тестуйте на безкоштовних (OpenCode) і через OpenRouter.

Не поспішайте. Усе буде.