Индустрия разработки программного обеспечения переживает фундаментальную трансформацию. Еще два года назад идея доверить AI написание производственного кода казалась фантастикой. Сегодня это реальность для сотен тысяч разработчиков по всему миру.

Согласно данным Anthropic, Claude Code используют более 115 тыс. разработчиков, которые обрабатывают 195 млн строк кода еженедельно. Уровень внедрения среди разработчиков составляет 53% — это лидирующий показатель на рынке. База активных пользователей выросла на 300%, а доход увеличился в 5,5 раза за последние месяцы.

Но что действительно важно, это не статистика внедрения, а фундаментальный сдвиг в подходе к разработке. AI-инструменты больше не просто ускоряют написание кода. Они меняют саму парадигму: от «Как это закодить?» к «Что именно нужно построить?».

В этой статье мы рассмотрим практические паттерны и подходы к R&D и проверке гипотез с использованием современных AI-инструментов, в частности Claude Code — терминального агентного инструмента.

Важно: VK не использует Claude Code для разработки продуктов, только для R&D.

Что делает Claude Code особенным

Claude Code — это не продвинутый автокомплит или очередной плагин для IDE. Это полноценный автономный агент, который живет в вашем терминале. Он способен:

• понимать весь репозиторий. Использует агентный поиск для построения карты проекта за секунды и понимает зависимости без ручного выбора контекста;

• выполнять реальные действия. Читает и редактирует файлы, запускает тесты, работает с Git, выполняет Bash-команды. Все это он умеет делать из терминала;

• работать на уровне предприятия. Читает весь репозиторий файл за файлом перед внесением изменений, предотвращая дорогостоящие ошибки интеграции;

• интегрироваться с различными инструментами. Работает с Model Context Protocol (MCP), использует навыки (Claude Skills).

Claude Code намеренно низкоуровневый и без жестких ограничений. Он предоставляет почти прямой доступ к модели без навязывания специфических рабочих процессов. Эта философия создает гибкий и настраиваемый инструмент.

Но эта гибкость имеет свою цену — кривую обучения. Эффективность работы с Claude Code напрямую зависит от того, насколько хорошо вы выстроите свои рабочие процессы и практики.

Три столпа разработки с помощью AI

Прежде чем погружаться в конкретные техники работы с AI-инструментами, стоит разобраться с фундаментальными принципами, которые определяют успех или провал всего процесса разработки.

1. Ясность мышления

Если вы не можете четко объяснить задачу, AI не сможет ее правильно решить.

Речь идет не о написании идеальных промптов, а о глубоком понимании самой проблемы. Узкое место сместилось — теперь вопрос не в том, как закодить решение, а в том, что именно нужно построить. При работе с Claude Code качество результата напрямую зависит от ясности вашего видения: размытая формулировка приведет к размытому результату, четкая декомпозиция проблемы даст точное решение.

2. Экспертность в предметной области

Самые сложные моменты возникают тогда, когда вы сами не знаете решения.

AI не заменит понимание вашей области, он лишь ускорит реализацию того, что вы уже знаете. Когда у вас есть четкое видение решения, AI воплотит его за минуты. Когда его нет — вы потратите часы на неправильные подходы. 

Особенно это критично в специализированных областях: вы можете не помнить синтаксис конкретного фреймворка (AI подскажет), но понимание архитектурных паттернов, бизнес-логики и ограничений системы должно быть вашим.

3. Ответственность за результат

Каждая строка кода — ваша, независимо от того, кто ее написал.

AI-сгенерированный код становится вашим кодом в продакшене: вы проверяете его, тестируете и несете ответственность за последствия. Если не можете проверить результат, не стоит его выкатывать. 80% прироста продуктивности требуют 100% человеческого надзора. 

Согласно исследованию Google DORA 2025, команды с сильными процессами код-ревью видят улучшение качества при использовании AI, тогда как команды без таких процессов наблюдают деградацию. AI усиливает то, чем вы уже являетесь.

Практические паттерны работы

CLAUDE.md: фундамент вашего проекта

Переходя к практическим аспектам, начнем с самой важной практики — файла CLAUDE.md. Claude автоматически читает этот файл для получения контекста о проекте. Думайте о нем как о постоянной памяти вашего проекта, где должны быть описаны:

• архитектура: Tech Stack с обоснованием выбора, структура папок, ключевые архитектурные решения);

• правила разработки: стандарты, соглашения об именовании, паттерны;

• контекст домена: терминология, бизнес-логика, ограничения;

• рабочий процесс: тестирование, требования к коммитам, чек-листы.

Инициализируйте файл командой /init, затем адаптируйте под свой проект. Держите его кратким и читаемым — этот файл попадает в контекст при каждом запросе, поэтому избыточность здесь неуместна. 

CLAUDE.md может импортировать другие файлы через @path/to/file, что полезно для структурирования большого контекста, хотя нужно помнить об ограничениях контекстного окна.

Существует два уровня памяти:

1. Память проекта: ./CLAUDE.md — делитесь с командой.

2. Личная память: ~/.claude/CLAUDE.md — ваши персональные предпочтения.

Plan-then-Execute: двухфазный подход

Самая эффективная стратегия работы с Claude Code — разделение планирования и исполнения. Типичная ошибка заключается в том, что разработчик сразу просит AI написать код, получая в результате работающее, но не соответствующее архитектуре решение с неявными проблемами. Правильный подход состоит из нескольких шагов:

1. Планирование в Plan Mode (Shift+Tab дважды). Здесь вы просите создать детальный план без написания кода. Пример промпта: «Мне нужно добавить статистику по результатам тестов. Подумай и создай детальный план реализации. Не пиши код, только план».

2. Анализ и уточнение плана. Здесь Claude проводит архитектурный анализ, разрабатывает технический план, определяет структуры данных и файлы для модификации. 

3. Итеративное выполнение. Вы движетесь по плану пункт за пунктом, обновляя plan.md по мере продвижения. Например, вот так: «Отлично, план выглядит хорошо. Начни с пункта 1 — Backend-метод. После завершения обнови plan.md, отметив пункт как выполненный».

Такой подход работает, потому что языковая модель получает время на размышление перед действием, вы можете проверить направление до написания кода, а план служит чек-листом для отслеживания прогресса. Это значительно снижает риск больших правок, не соответствующих ожиданиям.

Управление контекстом

Ключевым навыком при масштабировании работы становится управление контекстом. 

Когда репозиторий небольшой, все работает отлично, но по мере роста ответы становятся менее точными, контекст захламляется. Решение кроется в дисциплинированном подходе. Используйте /clear после каждых 1–3 сообщений: это предотвращает накопление шума, экономит деньги и лимиты использования, заставляет Claude заново прочитать CLAUDE.md и правила проекта. Типичная ошибка — держать чат открытым часами без очистки, что приводит к забыванию правил проекта и накоплению устаревшего контекста.

Возникает резонный вопрос: как сохранить преемственность при постоянной очистке контекста? Ответ: внешние файлы памяти. Создайте plan.md для отслеживания задач, отмечая выполненные пункты, и ссылайтесь на него в следующих сообщениях. Этот паттерн позволяет очищать контекст между задачами, сохраняя при этом преемственность через файлы, делиться контекстом с командой и визуально отслеживать прогресс.

Кривая агентного программирования

Понимание этой кривой критически важно для эффективной работы:

Существуют три зоны: 

1. Левая зона простых, четко определенных задач вроде исправления ошибок или добавления валидации, где выполнение быстрое и требует минимального контекста.

2. Целевая зона, где четкий контекст плюс четкая задача дают максимальную продуктивность. Сюда попадает большинство реальных фич.

3. Пик сложности, которого следует избегать, — попытки построить все в одном запросе, использование множественных агентов одновременно, сложная оркестрация. 

Стратегия проста: разбивайте сложные задачи из пика на набор задач из целевой зоны.

Итеративная разработка малыми блоками

Итеративная разработка малыми блоками противостоит антипаттерну попытки построить все сразу. Вместо запроса на создание полной системы аутентификации со всеми компонентами разбейте работу на итерации: сначала базовая модель User и схема БД, затем Endpoint для регистрации с валидацией, потом JWT-токены и так далее. Преимущества очевидны: каждый блок можно протестировать независимо, легче заметить ошибки на ранней стадии, можно менять направление без больших потерь, прогресс виден и измерим. Обычно реализация одной фичи занимает 30–60 минут при правильной декомпозиции.

Чек-листы для продуктивной работы

Начало новой фичи

[ ] Обновил CLAUDE.md с новым контекстом (если нужно)

[ ] Создал plan.md с детальной декомпозицией

[ ] Запустил Plan Mode для получения технического плана

[ ] Проверил план на консистентность с архитектурой

[ ] Разбил на малые итерации (по 1–3 задачи)

После каждой итерации

[ ] Запустил тесты

[ ] Проверил Linter

[ ] Обновил plan.md (отметил выполненное)

[ ] Сделал коммит с понятным сообщением

[ ] Очистил контекст (/clear)

Что изменилось (и что нет) с появлением инструментов, подобных Claude Code

С появлением инструментов вроде Claude Code действительно изменилось многое. Разработка стала доступнее: соло-разработчик может создать полноценный продукт за недели там, где раньше уходили годы. Демократизация реальна, барьер входа значительно снизился. 

Однако фундаментальные навыки стали важны больше чем когда-либо. AI усиливает то, что у вас уже есть: сильные основы плюс AI дают трехкратную продуктивность, слабые основы с AI порождают технический долг в масштабе. Вам все так же нужно понимать системную архитектуру, структуры данных, обработку ошибок, безопасность и паттерны проектирования.

При этом менее важными стали запоминание синтаксиса, документация фреймворков, Boilerplate-паттерны и рутинные CRUD-операции. Зато выросла значимость навыков системного дизайна, декомпозиции проблем, опыта в предметной области, способностей к Code Review, тестированию и пониманию ограничений.

Практические рекомендации для разных типов проектов

Подходы к работе различаются в зависимости от типа проекта. 

Для стартапа или MVP фокус на скорости требует максимально простого Tech Stack, минимального CLAUDE.md, агрессивной итерации с ежедневными выкатываниями и базового тестирования только критичных частей. 

В корпоративном приложении акцент на надежности подразумевает детальный CLAUDE.md с Security Guidelines, Plan-driven-разработку для всех фич, Extensive Testing, обязательные Pre-commit Hooks и процесс Code Review. 

Для личного проекта и обучения важнее всего понимание: обязательно используйте Plan Mode, просите объяснений решений, экспериментируйте с разными подходами, делайте самостоятельный Code Review и переписывайте критичные части без AI для глубокого понимания.

Заключение

AI-инструменты действительно трансформируют разработку, но это не замена разработчикам — это усилитель. Он множит и ваши сильные стороны, и ваши слабости. Контекст — это все, поэтому инвестируйте в CLAUDE.md, документацию и четкие планы. Всегда планируйте перед выполнением. Итерируйте малыми блоками по 30–60 минут на фичу. Берите полную ответственность за каждую строку кода. Помните, что фундаментальные навыки стали еще важнее. Управляйте контекстом агрессивно, часто используя /clear. Тестируйте беспощадно: TDD лучше всего работает с AI. Оставайтесь вовлеченными, рассматривая AI как джуниор-разработчика, нуждающегося в надзоре.

Разработка с AI в 2025 году — это не о том, чтобы писать меньше кода, а о том, чтобы строить правильные вещи правильным способом, только быстрее. Начните с малого: выберите пет-проект, примените эти практики, экспериментируйте, находите то, что работает для вас. Помните главное: инструмент настолько хорош, насколько хорош человек, который его использует.

Полезные ссылки

• Официальная документация: Claude Code Quick Start, Claude Code Best Practices, Prompt Engineering with Claude.

• Курс DeepLearning.AI: Claude Code Course.

• Комьюнити: ClaudeLog — Comprehensive Guide, Simon Willison's Blog on AI Tools.

Философские размышления: Vibe Engineering by Simon Willison.