В этой статье ты получишь полный гайд по Claude Code.. В одной этой статье вся информация, которая тебе нужна.

0. Вступление

Привет. Начнем с того, что компания Anthropic в последнее время обновляет продукты с совершенно безумной скоростью, настолько, что даже многие глубоко вовлечённые пользователи с трудом успевают следить. Практически каждый день выходят новые версии, а с января этого года крупные обновления стабильно выпускаются примерно раз в две недели.

Новые модели, новые инструменты, новые интеграции и даже целые новые категории продуктов появляются непрерывно. Стоит отвлечься или отдохнуть пару недель и вы, скорее всего, уже пропустили немало ключевых изменений. И да, Claude действительно меняет ваш способ работы, это не подлежит сомнению.

Все что было запущено на Claude по состоянию на 23 марта 2026 года, здесь будет охвачено: как настроить каждую функцию, в каких сценариях её использовать и какие лучшие практики реально работают. Понимание этих различий, это именно то, что отделяет «вау, прикольно» от «реально перестроил рабочий процесс».

Новые продукты в экосистеме Claude.
Новые продукты в экосистеме Claude.

Скорее всего, вам захочется сохранить эту статью и возвращаться к ней. Можете также поделиться ею с командой или друзьями. Это именно тот справочник, который я хотел бы иметь под рукой, когда только начинал разбираться.

1. Какие модели доступны в Claude?

Линейка Claude 4.6 сейчас разделена на три уровня моделей. Ниже, пределы возможностей каждой модели и подходящие сценарии использования:

Claude Opus 4.6 это текущий потолок производительности. Выпущен 5 февраля 2026 года, поддерживает контекстное окно в 1 миллион token (об изменении цен, ниже). При контексте в 1 миллион token показатель MRCR v2 составляет 78,3% — это лучший результат среди моделей аналогичного класса.

Лидирует по всем направлениям в задачах из области права, финансов и программирования. Anthropic сообщает, что модель способна непрерывно выполнять задачи до 14,5 часов, это рекорд среди frontier-моделей. Цена API — $5 / $25 за миллион token (вход/выход), максимальный выход — 128K token. Поддерживается адаптивное рассуждение с новым уровнем «max» для раскрытия предельных возможностей.

Примечание: показатель MRCR v2 — это метрика способности модели «найти нужную информацию в сверхдлинном контексте».

> Подходящие сценарии (Opus): сложный анализ больших объёмов контекста, рефакторинг кодовых баз, глубокий ресёрч, задачи с высокими ставками, серьёзное создание контента, и вообще всё, где «качество важнее стоимости».

> Неподходящие сценарии (Opus): любые рабочие процессы с частыми вызовами. При текущих ценах интенсивное использование Opus может обходиться в $50–100 в день. По умолчанию следует использовать Sonnet и переходить на Opus только тогда, когда качество выдачи Sonnet недостаточно.

Тут автор имеет в виду работу через API. При использовании подписки хотя бы начиная с 100$/m, можете спокойно использовать опус как основную модель

Claude Sonnet 4.6 вышел 17 февраля, всего через 12 дней после Opus, и является выбором по умолчанию для большинства пользователей. Также поддерживает контекст в 1 миллион token (доступен с 13 марта). Улучшения в кодинге, управлении компьютером, рассуждении на длинном контексте, планировании Agent, работе со знаниями и дизайне. В ранних тестах около 70% пользователей предпочли Sonnet 4.6 (по сравнению с 4.5), а в 59% сценариев он даже превзошёл предыдущий флагман Opus 4.5.

На claude.ai используется как модель по умолчанию для Free и Pro пользователей. Цена API — $3 / $15 за миллион token, максимальный выход — 64K token, скорость примерно на 30–50% выше по сравнению с 4.5.

> Подходящие сценарии (Sonnet): повседневная работа, быстрые черновики, типовые задачи программирования, Agent-воркфлоу, баланс между скоростью и интеллектом. Во многих офисных сценариях его результаты уже близки к Opus или даже превосходят его (в бенчмарке OfficeQA от Anthropic Sonnet лидирует в ряде задач), при этом стоимость примерно на 40% ниже.

Claude Haiku 4.5 — это бюджетная сверхбыстрая модель для сценариев с высокой нагрузкой, в основном для API-пайплайнов или задач субагентов (subagent), например задач с обработкой «только на чтение».

Но есть одно важное условие: Haiku полностью лишён защиты от prompt-инъекций. Если вы используете его в Agent системах для обработки недоверенного ввода, необходимо тщательно оценить риски и внимательно изучить официальную документацию.

2. Повышение контекста до 1 миллиона

Раньше запросы, превышающие 200K token, требовали доплаты (для Opus цена могла достигать $10 / $37,5 за миллион token). Но с 13 марта эта наценка полностью отменена. Теперь стоимость за token для 900K и 9K, абсолютно одинаковая. Без множителей, без скрытых условий, без необходимости в beta header.

Что это значит? Примерно 750 тысяч слов контекста можно загрузить за один раз: целую кодовую базу, полный юридический контракт, масштабный датасет, документацию за несколько месяцев, и всё это хранится в одной «рабочей памяти».

Одновременно улучшены мультимодальные возможности, теперь за один запрос можно обработать до 600 изображений или страниц PDF (раньше было 100, рост в 6 раз). На данный момент доступно на Claude Platform, Microsoft Foundry и Google Cloud Vertex AI.

Для команд это изменение совершенно конкретное: то, что раньше требовало chunking'а, пайплайнов суммаризации (summarization pipelines), управления скользящим окном контекста (rolling context),, теперь можно просто загрузить целиком. Некоторые компании уже отмечают, что после увеличения контекста с 200K до 500K общее потребление token, наоборот, снизилось, потому что модель больше не перечитывает и не переобрабатывает историю повторно.

3. Четыре режима использования Claude

Claude предлагает четыре режима, но большинство людей пользовались только одним из них:

> Chat

Самый знакомый интерфейс — в браузере или на мобильном. Подходит для вопросов, мозгового штурма, написания черновиков. Каждый разговор начинается с нуля, и вы всегда управляете процессом.

> Cowork

Десктопный Agent. Может напрямую читать и изменять ваши локальные файлы, автоматически выполнять многошаговые задачи и выдавать результат прямо в вашу папку. Подходит для того, чтобы «отдать задачу», а не вести диалог туда-сюда.

> Code

Режим для разработчиков, работает в терминале. Имеет доступ к кодовой базе, пишет код, выполняет команды, управляет Git. Если вы пишете код, это самый норм режим .

> Projects

Персистентное рабочее пространство. Достаточно один раз загрузить файлы и инструкции, и каждый новый разговор автоматически получит полный контекст. Подходит для повторяющихся задач: еженедельные отчёты, newsletter, клиентские поставки и т.д.

Простое правило выбора: Chat, для быстрых вопросов, Cowork, чтобы AI сделал работу за вас, Code, для задач разработки, Projects, для повторяющейся работы со стабильным контекстом

Варианты работы с Claude.
Варианты работы с Claude.

Тут автор не упоминает что на базе Claude Code можно сделать и полностью автономного агента, запустив его на отдельном сервере, а не на своем компьютере

4. Память и персонализация

По состоянию на 2 марта 2026 года Claude открыл функцию памяти на основе истории чатов для всех пользователей, включая бесплатных. Claude извлекает релевантный контекст из ваших разговоров и формирует сводку памяти, которую можно использовать между сессиями. Просмотреть, отредактировать или удалить эти записи можно в Settings > Capabilities. Также поддерживается импорт и экспорт полного дампа памяти, удобно как для создания бэкапа перед внесением правок, так и для переноса на новый аккаунт. Если включён режим инкогнито (Incognito), содержимое таких разговоров в память не записывается.

Ключевое действие здесь: прямо сейчас зайдите в Settings > Memory и посмотрите, что Claude уже «запомнил». Исправьте неточную или устаревшую информацию и добавьте контекст, который ему стоит знать. Чем точнее ваша память, тем меньше вам придётся объяснять одно и то же в разных сессиях.

Важно учитывать: между сессиями в режиме Cowork память не наследуется. Если вам нужен постоянный контекст, его придётся компенсировать через «контекстные файлы» (подробнее — в разделе Limitations ниже).

5. Как эффективно использовать Cowork

Cowork можно назвать полным переворотом правил игры. Он был запущен 12 января на macOS в формате исследовательского превью (для пользователей Claude Max), затем 16 января расширен на пользователей Pro, 23 января — на Team и Enterprise, после чего вышла и версия для Windows. Реакция рынка была предельно прямой, инвесторы моментально поняли, что это означает, рыночная капитализация SaaS-компаний испарилась на сотни миллиардов долларов за считанные дни, Уолл-стрит считал этот путь.

Но ключевой момент: перестаньте воспринимать его как чат-интерфейс.

Суть Cowork, это делегирование задач.

Вам нужно лишь описать «как выглядит готовый результат», Claude автоматически составит план, декомпозирует подзадачи, самостоятельно выполнит их в реальной среде вашего компьютера и доставит итоговые файлы в вашу папку. Вы можете просто уйти, а когда вернётесь, работа уже сделана.

Интересный факт, что сами Антрофик построили Cowork всего за 10 дней используя Claude Code.

6. Настройки в Cowork которые меняют все

Те, кто не может эффективно использовать Cowork, как правило, всё ещё следуют старым привычкам: пишут длинные, детализированные промпты для каждой задачи, а результат всё равно нестабильный.

А те, кто действительно разобрался, делают другое: тратят один день на то, чтобы выстроить «контекстную среду» (включая файлы контекста, глобальные инструкции, структуру папок), а затем промптом из 10 слов получают результат, который можно сразу отдавать клиенту.

Логика за этим такая: > ChatGPT учил вас писать лучшие промпты
> Cowork вознаграждает за построение лучшей «файловой системы»

Первое, навык, который обесценивается по мере эволюции моделей, второе, способность, которая непрерывно приносит сложный процент.

Шаг 1: Создайте рабочую папку

Создайте на компьютере отдельную папку специально для Cowork.

Не направляйте его на весь каталог Documents (Документы). Если что-то пойдёт не так (а это вполне может случиться), вам нужно ограничить зону поражения до минимума. Потому что Cowork имеет реальные права на чтение и запись в авторизованной вами папке.

CLAUDE COWORK/
├── CONTEXT/        # Your identity and preferences (.md files)
├── PROJECTS/       # Active work, one subfolder per project
├── TEMPLATES/      # Proven structures to reuse as patterns
└── OUTPUTS/        # Where Cowork delivers finished work

Такой подход и сохраняет структуру чистой, и ограничивает область доступа Claude. Практически все опытные пользователи в итоге приходят к похожей базовой структуре. Неважно, как называется папка,, главное обязательно обеспечить иерархию и изоляцию.

Пример архитектуры в рабочей папке
Пример архитектуры в рабочей папке

Шаг 2: Постройте систему файлов контекста

Это ключевой шаг для решения проблемы «однотипного AI-вывода». В вашей папке CONTEXT создайте три Markdown-файла:

> about-me.md
Определяет вашу роль и текущий фокус работы. Это не резюме, а то, чем вы реально занимаетесь каждый день, кого обслуживаете, каковы текущие приоритеты, что имеет наибольшую бизнес-ценность. Также можно добавить один-два показательных результата как ориентир уровня и стандартов.

> brand-voice.md
Фиксирует ваш стиль выражения. Включает характеристики тона, часто используемые и запрещённые слова, предпочтения по оформлению, а также 2–3 реальных образца вашего письма. Это ключевой водораздел между «универсальным AI-контентом» и «выводом с личным стилем».

working-preferences.md
> Определяет правила исполнения для Claude. Например: перед выполнением задать уточняющие вопросы, сначала вывести план декомпозиции задачи, не удалять без подтверждения, формат вывода по умолчанию, стандарты качества и поведение, которого следует избегать.

Эти три файла за короткое время решают проблему «холодного старта»: без контекста каждую задачу приходится объяснять с нуля; после настройки Claude в начале каждой сессии уже обладает полным пониманием вашего стиля, стандартов и предпочтений.

Часто упускаемый из виду ключевой момент: эти файлы контекста обладают «эффектом сложного процента». Рекомендуется итеративно улучшать их еженедельно. Когда вывод Claude не соответствует ожиданиям, в первую очередь стоит определить: это проблема промпта или проблема контекста. В подавляющем большинстве случаев проблема в контексте. Путь решения прямой: добавить правило в соответствующий файл, и это формирует долгосрочный механизм коррекции.

С практической точки зрения, затраты на построение этой системы минимальны: я потратил примерно 45 минут на первоначальное создание context folder, три .md файла, определяющих «кто я», «чем я занимаюсь» и «как Claude должен выполнять задачи». На этой основе следующий проект с промптом-брифом из 10 слов дал результат, соответствующий ожиданиям с первой генерации. А до этого каждую задачу приходилось начинать с повторного объяснения полного рабочего контекста и требований.

Пользователи отмечают: «Claude Cowork также очень полезен для обработки и редактирования файлов. Достаточно описать нужный файл на естественном языке (например, "видео с белкой"), дать простую инструкцию по действию, и Claude вызовет ffmpeg для обработки. Даже если у вас нет никакого опыта в редактировании файлов или конвертации форматов, вы сможете без проблем выполнить эти операции.»

Шаг 3: Настройте глобальные инструкции

Перейдите в Settings > Cowork > Edit Global Instructions.

Глобальные инструкции загружаются раньше всего, раньше ваших файлов, раньше промптов, даже до того как Claude прочитает вашу папку. Они определяют «базовые поведенческие нормы», которые соблюдаются в каждой сессии.

Ниже, шаблон, который можно использовать как отправную точку:

I'm [Name], [Role]. Before starting any task, read my context files 
first. Always ask clarifying questions before executing. Show a brief 
plan before taking action. Default output: .docx. Never delete files 
without my explicit approval. If confidence is low, say so.

Это означает, что даже самый небрежный, самый поспешный промпт будет давать откалиброванный результат. Claude всегда знает, кто вы, всегда в первую очередь читает правильные файлы, всегда запрашивает подтверждение перед принятием решений. Промпт сам по себе отвечает только за текущую конкретную задачу.

Шаг 4: Научитесь использовать AskUserQuestion

Эта функция по сути меняет весь способ взаимодействия. Больше не вы проектируете «идеальный промпт», а Claude проектирует «идеальные вопросы». Когда вы добавляете в любой промпт «Start by using AskUserQuestion», Cowork автоматически генерирует интерактивную форму: вопросы с множественным выбором, кликабельные варианты, чёткие альтернативные пути и структурированный фреймворк вопросов, помогающий прояснить реальные потребности до начала выполнения.

В результате вам больше не нужно с нуля писать длинные, тщательно продуманные промпты; вместо этого Claude сам определяет, какая информация ему нужна. Если после первого раунда вопросов потребности всё ещё не согласованы, вы просто указываете, в чём проблема, и он генерирует новый раунд вопросов, продолжая итерации.

Универсальный шаблон промпта, подходящий практически для любого сценария:

I want to [TASK] to [SUCCESS CRITERIA].
First, explore my CLAUDE COWORK folder. Then ask me questions 
using AskUserQuestion. I want to refine the approach with you 
before you execute.

Вот и всё. Этот шаблон плюс ваша система файлов контекста покрывают примерно 80% сценариев использования. Рабочий процесс всегда одинаков, меняется только сам контекст.

Как настроить Cowork за 5 минут.
Как настроить Cowork за 5 минут.

7. Ключевые функции Cowork

I. Connectors Дата запуска: 24 февраля.

Claude Cowork уже поддерживает подключение к Google Drive, Gmail, DocuSign, FactSet, Google Calendar, Slack и множеству других инструментов, всё это было выпущено вместе с обновлением корпоративной версии.

Это не поверхностные интеграции. Claude может самостоятельно выполнять следующие действия:

> Искать и просматривать файлы в вашем Drive
> Извлекать и объединять данные из нескольких источников
> Автоматически составлять письма на основе полученной информации
> Сканировать контракты и отмечать потенциальные риски

После подключения Claude может напрямую обращаться к актуальным данным этих инструментов в каждом сеансе — без копирования, скриншотов или ручного скачивания.

Путь настройки: перейдите в Settings > Connectors, просмотрите каталог (на данный момент более 50 интеграций), нажмите «Add» и пройдите авторизацию.

Это нужно сделать только один раз. Коннекторы доступны бесплатно для всех пользователей (включая бесплатную версию, с 24 февраля), но на данный момент это по-прежнему одна из самых недооценённых функций Cowork.

Примеры типичного использования:

> После подключения Slack: «Найди мои сообщения в Slack за последние 7 дней, собери список дел, требующих внимания, и отсортируй по срочности.»

> После подключения Google Drive: «Найди в моём Drive последний документ по такому-то проекту, прочитай его и выдели три ключевых момента, на которые мне стоит обратить внимание.»

> После подключения Google Calendar: «Посмотри моё расписание на эту неделю, найди конфликтующие встречи и составь письмо о переносе для наименее приоритетной из них.»

II. Plugins и Marketplace Дата запуска: 24 февраля.

Плагины — это предсобранные функциональные модули для конкретных ролей, объединяющие навыки, команды (slash commands) и коннекторы в «ролевые наборы инструментов». Anthropic уже выпустила официальные плагины, охватывающие продажи, маркетинг, юриспруденцию, финансы, аналитику данных, продуктовый менеджмент, клиентскую поддержку, корпоративный поиск, инженерию, HR, операции, дизайн, брендинг, исследования в области наук о жизни и многие другие направления.

Способ установки: в левой панели Customize > Browse plugins, нажмите «Установить»; в диалоге введите «/», чтобы увидеть доступные команды.

Рекомендуемые плагины для первоочередной установки:

> Productivity (продуктивность)

Управление задачами, расписанием и повседневными рабочими процессами. Введите /productivity:start, и Claude автоматически структурирует ваш план на день.

> Data Analysis (анализ данных)

Загрузите CSV-файл, введите /data:explore, Claude автоматически проанализирует поля, выявит аномалии, предложит направления анализа и сгенерирует SQL на естественном языке.

Затем выберите ролевой плагин, соответствующий вашей работе:

/marketing:draft-content: генерация контента с учётом тональности бренда

/sales:call-prep: исследование клиента и подготовка ключевых тезисов для звонка

/legal:review: проверка контрактов и выделение рисковых пунктов

Для командных пользователей: можно создать приватный маркетплейс плагинов, централизованно распространять кастомные плагины внутри организации и управлять ими через права администратора (доступно для планов Team и Enterprise). Один раз создал, масштабируешь на всю команду.

Кроме того, Anthropic запустила публичный маркетплейс плагинов и программу Ambassador, поддерживающую разработку плагинов сообществом, экосистема быстро расширяется.

Плагины также можно дополнительно персонализировать: после установки просто скажите Claude: «Настрой этот плагин под мою компанию.» Claude спросит о ваших рабочих процессах, терминологии и предпочтениях, а затем сохранит эту информацию как долгосрочный контекст плагина.

Это означает, что универсальный плагин для продаж может эволюционировать в персональный инструмент, который действительно понимает ваш ICP (идеальный профиль клиента), систему ценообразования и стиль коммуникации.

III. Scheduled Tasks Дата запуска: 25 февраля.

Достаточно настроить один раз, и Claude будет автоматически выполнять задачи по расписанию, например:

> Ежедневная утренняя сводка писем
> Еженедельный обзор ключевых метрик по пятницам
> Регулярный анализ конкурентной разведки

Условие: ваш компьютер должен быть включён, а Claude Desktop, запущен.

Один реальный кейс, подтверждённый несколькими продвинутыми пользователями:

Every Monday at 7am, research [competitor names] for news, product 
updates, or pricing changes from the past 7 days. Check [industry 
publications] for relevant coverage. Save a summary brief to 
/competitive-intel/YYYY-MM-DD-weekly-brief.md. Flag anything that 
directly impacts our positioning.

Вы просыпаетесь в понедельник утром, и готовый брифинг уже ждёт вас. В сочетании с коннекторами запланированные задачи действительно обретают способность «работать автономно».

Например: «Каждый понедельник забирай все непрочитанные сообщения из канала #product-feedback в Slack, группируй по темам и создавай сводку в Google Drive.», задача срабатывает автоматически, коннектор подтягивает актуальные данные, Claude обрабатывает их, результат появляется прямо в вашей папке.

Лично я запускаю 3–4 запланированных задачи в день: утром генерируется AI-дайджест новостей и сохраняется в папку с контентом; в обед собираются данные с X и релизов продуктов для конкурентного анализа; днём, обзор активности в Discord и Telegram; вечером, отчёт по эффективности контента.

Каждая задача экономит 20 – 30 минут ручной работы, а в сумме это почти два дополнительных часа эффективного времени в день — при минимальных затратах на управление.

Эта функция была запущена вместе с новым модулем Customize в Claude Desktop, который объединяет навыки, плагины и коннекторы в единой точке входа.

IV. Dispatch Дата запуска: 17 марта.

Это мост между телефоном и десктопом, доступный для пользователей Pro и Max. Через Claude Desktop или клиент для iOS / Android вы можете удалённо управлять задачами в Cowork из любой ситуации.

Настройка проста: в Claude Desktop откройте Cowork, нажмите Dispatch в боковой панели и включите «Keep awake» (иначе задачи прервутся при переходе компьютера в спящий режим). Затем откройте приложение Claude на телефоне и нажмите Dispatch в боковой панели.

Ключевой опыт: единый поток диалога, синхронизируемый между устройствами. Вы едете на работу и через телефон даёте Claude задачу на десктопе, например, обработать три таблицы и сформировать отчёт; к моменту прихода в офис результат уже готов. Вы даже можете заложить несколько задач в одну инструкцию Dispatch, Claude выполнит их последовательно, пока вас нет.

Деталь, которую большинство упускает (из гайда Product Compass): слой планирования Dispatch не читает ваш CLAUDE.md, он генерирует промпты для задач на основе стандартных допущений. Подзадачи его прочитают, но начальная инструкция уже может содержать отклонения.

Решение: явно добавьте в инструкцию Dispatch фразу: «read CLAUDE.md».

Ограничения и обходные пути:

На мобиле нельзя добавлять коннекторы

→ Подключите Gmail, Slack, Notion и другие заранее на десктопе, Dispatch автоматически их унаследует

На мобиле нельзя загружать файлы

→ Решение: отправьте файл на почту, а затем через коннектор Gmail попросите Claude его прочитать

Как это работает.
Как это работает.

В целом, Dispatch по сути расширяет «локальные рабочие возможности» на любое время и место. Это не просто удалённое управление — это переосмысление временных границ выполнения задач.

V. Projects Дата запуска: 20 марта.

Организация связанных задач в постоянные рабочие пространства, каждый проект имеет собственные файлы, ссылки, инструкции и память. Можно импортировать существующую папку или создать с нуля. Это значит, что вы можете одновременно вести несколько проектов, например, «Финансовый отчёт за Q1» и «Материалы к запуску продукта», и Claude будет помнить контекст каждого из них отдельно.

Значение Projects в том, что Cowork из разовой агентской сессии превращается в непрерывно развивающееся рабочее пространство. Это особенно критично для исследовательских задач, поскольку вам больше не нужно терять контекст между разными диалогами и раз за разом объяснять цели заново.

VI. Computer Use Дата запуска: 23 марта

На данный момент в стадии research preview, поддерживается только macOS, доступно для пользователей Pro и Max, работает как в Cowork, так и в Claude Code.

Claude теперь может напрямую управлять вашим компьютером: кликать, вводить текст, навигировать по интерфейсу, открывать приложения, использовать браузер, заполнять формы, работать с любыми локальными инструментами.

Когда доступен официальный коннектор (например, для Slack или Google Calendar), Claude приоритетно использует API; когда коннектора нет, выполняет действия через «мышь + клавиатуру».

Механизм работы и предупреждения о рисках

Claude запрашивает разрешение перед выполнением критических действий. Тем не менее Anthropic рекомендует избегать работы с конфиденциальной информацией в этом режиме.

Ключевой риск, на который стоит обратить внимание: prompt injection через содержимое экрана. Если Claude откроет ненадёжный сайт, содержимое страницы попадёт в контекстное окно и может повлиять на поведение модели.

Рекомендация: используйте только в среде доверенных приложений и известных сайтов.

Значение в сочетании с Dispatch

Когда Computer Use объединяется с Dispatch, возможности расширяются ещё больше: вы можете с телефона дать Claude задачу, требующую управления десктопом, браузером или приложением, для которого ещё нет коннектора.

По сути, это преодоление ключевого барьера возможностей: от «вызова инструментов» к «прямому управлению системой».

Claude в Chrome

Расширение для Chrome позволяет Claude работать в браузере параллельно с вами: читать веб-страницы, кликать по элементам, заполнять формы и осуществлять навигацию по страницам.

Но то, что действительно упускают большинство людей, — это следующая возможность: вы можете продемонстрировать последовательность действий один раз, и Claude научится её воспроизводить. Любая задача в браузере, которую вы выполняете чаще двух раз в неделю, может быть записана как рабочий процесс.

Интеграция с Claude Code дополнительно связывает процесс разработки: вы пишете код в терминале и одновременно тестируете его в браузере в реальном времени. Расширение может читать ошибки консоли, сетевые запросы и состояние DOM, поэтому когда на фронтенде возникает проблема, Claude зачастую находит причину ещё до того, как вы зададите вопрос.

Кроме того, вы можете управлять действиями в браузере прямо из Claude Desktop, не переключаясь между окнами. Для пользователей Team и Enterprise администраторы могут централизованно управлять расширением на уровне организации, контролируя доступные сайты через белые и чёрные списки.

Типичный сценарий применения: запись рабочего процесса «еженедельный мониторинг страниц с ценами конкурентов». Claude автоматически посещает каждый сайт, собирает информацию о ценах и оформляет её в сравнительную таблицу в папке Cowork. Работа, которая раньше занимала 45 минут кликов, сжимается до одного нажатия.

Важно учитывать: следует осторожно выдавать разрешения на доступ к сайтам. Содержимое веб-страниц, один из основных каналов prompt injection, поэтому доступ стоит ограничивать доверенными ресурсами.## Границы использования

8. Реальные кейсы использования Cowork

Разбор файлов, накопившихся за несколько месяцев:

Направьте Cowork на папку с хаотичными файлами за последние 6 месяцев, включая чеки, контракты, заметки, скриншоты и прочее.

Organize all files in this folder into subfolders by type (receipts, 
contracts, notes, images). Use the format YYYY-MM-DD-descriptive-name 
for all filenames. Create a summary log documenting every change. Don't 
delete anything. If a file could belong to multiple categories, put it 
in /needs-review.

Claude последовательно прочитает каждый файл, выполнит классификацию, переименует по дате, выстроит файловую структуру и сгенерирует лог операций. Работа, которая раньше занимала 2 часа, укладывается в 10 минут.

Один пользователь применил Cowork для сортировки 317 видео из Disney World: Claude извлёк GPS-координаты из метаданных видео, определил, к какому парку относится каждое видео, и автоматически распределил их по соответствующим папкам.

Lenny попросил его пройтись по всем выпускам своего подкаста (несколько сотен) и автоматически извлечь ключевую информацию, например, «самый важный продуктовый опыт» и «самые контринтуитивные инсайты». Весь процесс занял несколько минут, тогда как раньше на это могли уйти дни или даже недели. Связанные материалы

Генерация клиентских отчетов из сырых материалов: у вас есть протокол встречи, дословная расшифровка и несколько исследовательских ссылок, и теперь нужно собрать из этого структурированный отчёт, готовый к отправке.

Using the files in /client-a/raw-materials, create a client-ready 
report. Include executive summary, key findings, recommendations, and 
next steps. Match the format of the template in /templates/. 
Ask me questions first.

Claude прочитает все ваши исходные материалы, объединит их в структурированный отчёт, оформит по вашему шаблону и сохранит как готовую к отправке версию. Работа, которая раньше занимала 90 минут, укладывается в 15 минут.

Автоматизированный еженедельный исследовательский дайджест: вы можете настроить расписание для конкурентной разведки. Каждый понедельник в 7 утра Cowork автоматически исследует конкурентов, сканирует отраслевые издания и генерирует форматированный дайджест. Вам остаётся лишь просмотреть его в удобное время. В сочетании с коннекторами можно подтягивать данные в реальном времени из Slack, Gmail и Drive.

Финансовое моделирование: один создатель контента попросил Cowork построить модель оценки стоимости при выходе из социальных медиа. Claude самостоятельно разработал план, самостоятельно обнаружил и исправил ошибки в формулах, и в итоге выдал Excel-файл «в стиле Уолл-стрит» с четырьмя методами оценки и 129 формулами. Комплексный диапазон оценки включал: мультипликатор выручки, мультипликатор EBITDA, стоимость пользователя/подписчика и 5-летнюю DCF-модель. Честно говоря, это уже весьма впечатляюще.

7. Ограничения

Cowork расходует лимиты очень быстро. Одна сложная задача может потребить столько же, сколько десятки обычных диалогов. На тарифе Pro (20 $/мес), если пользоваться каждый день, лимит обычно исчерпывается в течение недели. По отзывам сообщества, активные пользователи упираются в ограничение скорости за 3–4 дня, и если вы в этот момент находитесь в разгаре критической задачи, это серьёзно влияет на рабочий процесс.

Многошаговые задачи (чтение файлов, генерация документов, параллельные подзадачи) по своей природе вычислительно затратны. Если Cowork станет вашим основным рабочим инструментом, Max (100 $/мес с примерно 5-кратным лимитом; или 200 $/мес с примерно 20-кратным лимитом), более реалистичный вариант. Рекомендуется отслеживать потребление в реальном времени через Settings > Usage, чтобы избежать прерывания задачи на полпути.

Проблема сжатия контекста в длинных сессиях тоже не стоит игнорировать. Когда сессия приближается к лимиту контекстного окна, Claude автоматически сжимает ранний контент, составляя из него краткое резюме, чтобы освободить место. Это позволяет продолжить сессию, но ценой снижения точности информации: числа упрощаются, ссылки на файлы становятся размытыми, ранние решения сжимаются до обобщённых описаний.

Если вы замечаете, что Claude начинает отвечать «типичными паттернами» вместо конкретных файлов, значит, сжатие уже произошло. Решение: на ключевых этапах просите Claude записывать важную информацию в файлы. Таким образом, даже если контекст будет сжат, ключевая информация останется доступной.

На данный момент это всё ещё исследовательская превью-версия. Anthropic также прямо указывает: модель по-прежнему может неправильно интерпретировать файлы или выбирать неоправданно сложные пути для простых задач. В сложных многошаговых задачах примерно в 10% случаев возникают отклонения от ожидаемого пути выполнения, а в итоговых результатах могут присутствовать локальные несоответствия. Поэтому перед отправкой результатов наружу обязательна ручная проверка.

Нет памяти между сессиями. Каждая новая сессия Cowork полностью независима: не помнит, кто вы, и не помнит, что обсуждалось вчера. Это главная точка трения на данный момент.

Но как только вы выстроите систему контекстных файлов, эта проблема эффективно смягчается:

> Предпочтения записываются в файл
> Планы проектов записываются в документ
> Стандарты записываются в инструкции

Если вам нужна непрерывность, «запишите непрерывность в файлы». Обратная сторона этого тоже является преимуществом: структурированные рабочие процессы обладают переносимостью, возможностью совместного использования и контролем версий.

Задачи зависят от работающего клиента. Cowork — это активная сессия, работающая в Claude Desktop. Как только вы закроете окно, задача прервётся. Рекомендуется переводить компьютер в режим сна, а не закрывать приложение, сессия сохранится.

Только десктоп. На данный момент нет мобильной версии Cowork, нет браузерной версии, нет кросс-девайсной синхронизации (Dispatch может частично компенсировать, но не является полноценной заменой). Рекомендуется размещать контекстные файлы в облачной синхронизируемой директории (iCloud, Dropbox, OneDrive), чтобы как минимум обеспечить консистентность файлов между устройствами.

8. Claude Code как инструмент для разработчиков

Если Cowork ориентирован на knowledge-работников, то Claude Code — на разработчиков.

Claude Code был впервые запущен в феврале 2025 года как инструмент для кодирования через командную строку, а сегодня превратился в расширяемую платформу для оркестрации AI-агентов на протяжении всего цикла разработки, с годовой выручкой порядка 2,5 миллиарда долларов.

Установка проста: через npm (npm install -g @anthropic-ai/claude-code), заходите в директорию проекта, вводите claude, и запускается агент с доступом ко всей кодовой базе.

Он умеет: читать файлы, записывать файлы, выполнять команды, искать в интернете, запускать тесты, коммитить код и так далее.

Параллельно веб-версия на claude.ai получила важное обновление в феврале: добавились мультирепозиторные сессии, улучшенная визуализация diff и Git-статуса, а также поддержка slash-команд. Но самые глубокие возможности по-прежнему сосредоточены в терминальной версии.

Архитектура в Claude Code
Архитектура в Claude Code

Однако настоящее преимущество — не в «написании кода» как таковом. А в слое расширяемости, который превращает Claude Code из продвинутого автокомплита в настраиваемую платформу разработки.

9. Как выполнить «настройку среды»

CLAUDE.md: руководство-инструкция на уровне проекта. В начале каждой сессии Claude первым делом читает ваш CLAUDE.md. Он загружается напрямую в системный промпт и действует на протяжении всего диалога. Всё, что вы здесь напишете, Claude будет соблюдать.

Но большинство людей либо полностью игнорируют его, либо набивают массой бесполезной информации, что, наоборот, снижает качество выходных данных. Слишком мало или слишком много информации, и то, и другое даёт негативный эффект. Это «порог», который нужно нащупать.

Что стоит писать: > Ключевые команды для сборки, тестирования, линтинга (конкретные bash-команды)
> Основные архитектурные решения (например, «monorepo-архитектура на Turborepo»)
> Неочевидные ограничения (например, «TypeScript в strict-режиме, неиспользуемые переменные вызывают ошибку»)
> Правила импортов, нейминга, обработки ошибок
> Файловая и директорийная структура ключевых модулей

Чего писать не стоит >То, что должно быть в конфигурации линтера или форматтера
> Полную документацию, на которую и так есть ссылки
> Длинные теоретические объяснения

Рекомендуется держать объём в пределах 200 строк. Больше, и это начнёт занимать слишком много контекста, ослабляя способность Claude следовать инструкциям, поскольку ему приходится «конкурировать за внимание» между вашими инструкциями и собственным системным промптом Claude Code.

Пишите не только «что делать», но и «почему»

«Использовать TypeScript strict-режим» это базовое требование, но «использовать strict-режим, потому что мы однажды поймали production-баг из-за неявного типа any», работает эффективнее.

Причина в том, что «почему» даёт контекст для принятия решений, позволяя Claude делать более обоснованный выбор в ситуациях, не покрытых явными правилами.

Обновляйте постоянно, а не пишите один раз

Нажмите «#» во время работы, и Claude автоматически добавит новое правило в CLAUDE.md. Когда вы ловите себя на том, что исправляете одну и ту же ошибку второй раз — это сигнал: это правило должно быть записано в файл. Со временем он превратится в «живой документ», по-настоящему отражающий реальную работу кодовой базы.

Разница между хорошим и плохим

Плохой CLAUDE.md похож на onboarding-документ для новичка; хороший CLAUDE.md — скорее рабочая записка, которую вы оставили самому себе перед тем, как потерять память.

II. Многоуровневая структура CLAUDE.md Большинство людей упускают этот момент: CLAUDE.md — это не один файл, а многоуровневая структура, которая объединяется при запуске сессии.

1. Managed Policy (уровень организации) Развёрнуто IT-отделом, не может быть переопределено, применяется ко всей компании

2. ~/.claude/CLAUDE.md (глобальный уровень) Персональные настройки, действуют кросс-проектно, не коммитятся в репозиторий

3. ./CLAUDE.md (уровень проекта) Общая конфигурация команды, коммитится в Git, единообразно действует для всех участников

4. CLAUDE.local.md (локальное переопределение) Персональные корректировки для текущего проекта, автоматически исключаются из коммитов

При конфликте правил приоритет у верхнего уровня. Эта многоуровневая структура позволяет Claude Code масштабироваться из «персонального инструмента» в «систему командной работы».

Типичная командная проблема:

Разработчик записывает ключевые правила в персональную конфигурацию (~/.claude/CLAUDE.md), и у него всё работает отлично. Но когда новый участник клонирует репозиторий, у него нет этих персональных настроек, и выходные данные начинают расходиться. Команда обычно думает, что это проблема модели, хотя на самом деле, проблема конфигурации.

Характерный случай: команда потратила два дня на расследование «случайного поведения Claude», и в итоге обнаружила, что ключевые правила существовали только в локальной конфигурации старшего разработчика. Вывод прост: все командные стандарты должны быть записаны в проектном CLAUDE.md.

10. Директория правил

Когда CLAUDE.md разрастается (а это неизбежно), правила можно вынести в директорию .claude/rules/.

.claude/rules/
├── code-style.md
├── testing.md
├── api-conventions.md
└── security.md

Каждый Markdown-файл в этой директории загружается вместе с CLAUDE.md при старте сессии. Это позволяет модульно расширять систему инструкций, сохраняя основной файл компактным и поддерживаемым.

Каждый файл может оставаться сфокусированным. Ответственный за API-конвенции ведёт api-conventions.md, ответственный за тестирование, testing.md, каждый в своей зоне ответственности, без взаимных конфликтов.

---
paths:
  - "**/*.test.tsx"
---
# Test Conventions
Use React Testing Library, not Enzyme. Test behavior, not implementation.
Always include at least one integration test per component.
Mock API calls with MSW, never with jest.mock on fetch.

Настоящая ценность проявляется в «правилах с привязкой к пути». Вы можете добавить YAML-заголовок с glob-паттерном в файл, и тогда эти правила будут активироваться только при работе Claude с файлами, соответствующими паттерну:

Это покрывает все тестовые файлы вне зависимости от того, в какой директории они находятся. Для сравнения: CLAUDE.md на уровне директории действует только на файлы внутри неё. Для стандартов, которые нужно единообразно применять в 50+ тестовых директориях, правила на основе пути, более разумный подход. Кроме того, это снижает потребление токенов, поскольку соответствующие правила загружаются только при совпадении паттерна.

11. Разница между Commands, Skills и Agents

Эти три типа механизмов расширения работают по-разному. Если выбрать неподходящий для конкретного сценария, это лишь увеличит затраты и трение при использовании.

Commands (.claude/commands/) — это слэш-команды, которые нужно запускать вручную.

---
description: Review current branch diff before merging
---
## Changes to Review
!`git diff --name-only main...HEAD`

## Detailed Diff
!`git diff main...HEAD`

Review for code quality, security vulnerabilities, missing tests, 
and performance concerns. Give specific, actionable feedback per file.

Например, файл с именем review.md будет соответствовать команде /project:review. Инструкции в файле пишутся на Markdown; при этом с помощью синтаксиса обратных кавычек с ! можно сначала выполнить shell-команду и встроить её вывод в промпт ещё до того, как Claude начнёт обрабатывать его.

Теперь при выполнении /project:review система автоматически подставляет реальный git diff в промпт.

Также можно передавать аргументы через $ARGUMENTS, например: /project:fix-issue 234 загрузит содержимое issue №234 прямо в контекст.

Команды уровня проекта (.claude/commands/) коммитятся и становятся общими для всей команды; личные команды (~/.claude/commands/) отображаются как /user:command-name и видны только вам.

Skills (.claude/skills/) — это другой механизм: они не запускаются вручную, а вызываются Claude автоматически при совпадении с задачей.

Вам не нужно вводить никаких слэш-команд. Claude читает описание skill'а, определяет, соответствует ли текущая задача, и активирует его в подходящий момент.

Иными словами:

> Commands — это «ждут, пока вы их вызовете»
> Skills — это «распознают сценарий и выполняются автоматически»

По структуре Skills — это папка, а не отдельный файл. Внутри могут находиться скрипты, справочные документы, данные и шаблоны. Через файл SKILL.md с YAML-заголовком задаются условия срабатывания:

---
name: security-review
description: Comprehensive security audit. Use when reviewing code for 
  vulnerabilities, before deployments, or when the user mentions security.
allowed-tools: Read, Grep, Glob
---

Skills теперь также поддерживают параметр effort (интенсивность рассуждений) в YAML-заголовке, который позволяет при вызове переопределить стандартную глубину размышлений модели. Кроме того, поддерживаются hooks, срабатывающие по запросу, только когда данный skill активирован. Например: /careful блокирует деструктивные операции, а /freeze ограничивает редактирование файлов за пределами определённой директории.

Внутренняя инженерная команда Anthropic уже создала сотни skills для девяти категорий сценариев, включая: справочники по библиотекам/API, валидацию продукта, получение данных, автоматизацию бизнес-процессов, генерацию кодовых шаблонов, ревью качества кода, CI/CD-деплой, runbook'и и операции с инфраструктурой.

7 марта они также выложили 17 из этих skills в открытый доступ на GitHub (anthropics/skills), покрывающих сценарии креативного дизайна, генерации документации, технической разработки и корпоративных коммуникаций.

Самая ценная часть skill'а — это зачастую раздел «подводные камни (gotchas)», то есть те грабли, на которые вы наступили лично. Именно этот опыт стоит записывать в первую очередь, он приносит наибольшую пользу.

Agents (.claude/agents/) — это ещё более высокий уровень абстракции: это «суб-агентные роли» с собственным системным промптом, правами доступа к инструментам и настройками модели.

---
name: code-reviewer
description: Expert code reviewer. Use PROACTIVELY when reviewing PRs.
model: sonnet
tools: Read, Grep, Glob
---
You are a senior code reviewer focused on correctness and maintainability.
Flag bugs, not just style issues. Suggest specific fixes.

Поле tools ограничивает набор возможностей агента. Например, агент для аудита безопасности получает только права на Read, Grep и Glob, без возможности записи — это намеренное ограничение. Поле model позволяет выбирать более дешёвую модель для разных задач. Для задач, связанных преимущественно с чтением и исследованием, Haiku обычно вполне достаточно.

Архитектура субагентов
Архитектура субагентов

Ключевая ценность суб-агентов (Subagents) — в сохранении чистоты основного контекста. Контекстное окно главного агента легко забивается большим объёмом исследовательской информации; суб-агенты выполняют эту «грязную работу» в отдельном контексте и возвращают сжатый результат. В итоге в основном диалоге остаются только выводы, а не весь процесс рассуждений.

12. Ключевые функции Claude Code

I. Tasks
Дата запуска: 22 января.

Anthropic обновил прежнюю систему Todos до Tasks, превратив её в полноценный базовый компонент управления проектами.

Tasks поддерживают зависимости, данные хранятся в локальной файловой системе (~/.claude/tasks), и несколько суб-агентов или сессий могут совместно работать над одним списком задач. Когда какая-либо сессия обновляет задачу, изменения синхронно транслируются всем сессиям, использующим этот список.

Также можно задать список задач как переменную окружения, запустить несколько параллельных агентов и координировать их через единую систему задач. Это формирует основу для мультисессионных рабочих процессов и является ключевым механизмом, обеспечивающим организованность Agent Teams.

II. Agent Teams Дата запуска: 5 февраля

Если суб-агенты — это модель «каждый выполняет своё и отчитывается наверх», то Agent Teams больше похожи на команду, работающую совместно. Участники команды могут напрямую общаться друг с другом через механизм, похожий на входящие сообщения, распределять задачи через общий список задач (с зависимостями) и работать параллельно.

Поддерживается до 10 участников одновременно. Одна главная сессия отвечает за общую координацию: распределяет задачи и объединяет результаты; каждый участник выполняет задачи в собственном независимом контекстном окне.

В отличие от суб-агентов, участники команды могут:

> Напрямую делиться находками
> Взаимно проверять и оспаривать результаты друг друга
> Взаимодействовать без необходимости проходить через главную сессию
> Способ активации: в settings.json установить: CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

Типичный сценарий применения: Например, вам нужно разработать новую функцию, затрагивающую одновременно: API, фронтенд-компоненты и систему тестирования.

Можно запустить трёх участников:

>Один отвечает за API-интерфейс
>Один за React-компоненты
> Один за интеграционные тесты

Все трое координируются через общий список задач, участник, отвечающий за тесты, в реальном времени узнаёт, какие интерфейсы и компоненты нужно проверить. Последовательное выполнение превращается в параллельное: задача, которая раньше занимала 90 минут, может быть выполнена примерно за 30 минут.

Границы применения

Agent Teams создают дополнительные затраты на координацию, а расход токенов значительно выше, чем при работе в одной сессии.

Подходит для:

> Задач, которые можно декомпозировать для параллельного выполнения
> Подзадач, относительно независимых друг от друга

Не подходит для:

> Задач с жёсткой последовательной зависимостью
> Сценариев, требующих частого редактирования одного и того же файла

В таких случаях лучше использовать одну сессию или суб-агентов.

III. Remote Control Дата запуска: 24 февраля
Это решение, существовавшее до появления Channels.

Запустите claude rc в терминале, затем перехватите сессию с телефона (через Claude App или claude.ai), и вы получите удалённое управление:

Можно запустить задачу на десктопе, уйти и продолжать руководить процессом выполнения с телефона.

Хотя Channels (о них ниже) расширили сценарии использования за счёт подключения Telegram и Discord, Remote Control по-прежнему остаётся самым простым способом «управлять терминалом с телефона» — без необходимости настраивать ботов для обмена сообщениями.

Claude Code Channels: постоянно доступный интерфейс обмена сообщениями

Дата запуска: 20 марта, на данный момент в стадии исследовательского превью.

Если вы когда-нибудь хотели просто отправить сообщение ИИ с телефона и чтобы он выполнил задачу на вашей локальной машине — это именно то решение.

Channels позволяют подключить запущенную сессию Claude Code к Telegram или Discord. Вы просто отправляете сообщение с телефона, Claude обрабатывает команду в локальной среде разработки (включая файлы, инструменты, Git и все остальные ресурсы) и возвращает результат через тот же мессенджер.

Ваша сессия продолжает работать в фоне. Внешние события поступают непрерывно, Claude обрабатывает их одно за другим в полном контексте проекта. Сидите ли вы перед терминалом, наблюдая за процессом,, больше не имеет значения.

Именно эта модель взаимодействия стала причиной стремительной популярности OpenClaw после его выхода в ноябре 2025 года: «постоянно доступный рабочий узел ИИ», который можно вызвать 7×24 через привычный мессенджер.

Разница в том, что Channels — это нативная возможность Claude Code, поддерживаемая системой безопасности Anthropic, построенная на архитектуре MCP и обладающая хорошей расширяемостью.

Способ настройки:

# Install the Telegram plugin
/plugin install telegram@claude-plugins-official

# Configure with your bot token (from BotFather)
/telegram:configure <YOUR_BOT_TOKEN>

# Start with channels flag
claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official

Откройте Telegram, отправьте любое сообщение вашему боту, он вернёт код сопряжения. Используйте /telegram:access pair <code> для завершения привязки. Процесс сопряжения привязывает бота к вашему user ID, гарантируя, что никто другой не сможет управлять вашей сессией.

Подключение Discord аналогично, через соответствующий плагин.

Текущие ограничения:

> Необходимо поддерживать терминальную сессию запущенной (можно использовать tmux, screen или фоновый процесс)

> В стадии исследовательского превью поддерживаются только официально одобренные Anthropic плагины

> Подтверждение прав по-прежнему выполняется в терминале

Однако сама архитектура плагинов спроектирована для расширения. Поддержка Slack, WhatsApp, iMessage и других каналов уже активно запрашивается, а документация по разработке пользовательских каналов уже опубликована.

Весь процесс настройки Channels занимает около 10 минут: создать Telegram-бота, получить код сопряжения, завершить привязку. После этого вы можете управлять локальной сессией Claude Code прямо с телефона, находясь где угодно. Например, однажды я, стоя в очереди за кофе, с телефона попросил его отрефакторить процесс аутентификации; когда я вернулся за рабочий стол, PR уже был готов к ревью.

В тот момент это перестало ощущаться как инструмент, и стало больше похоже на инфраструктуру.

> Hooks Hooks — это shell-команды, автоматически срабатывающие в определённых точках жизненного цикла, например: перед коммитом (pre-commit), после вызова инструмента (post-tool-call) или когда Claude пытается отредактировать определённый файл.

Они касаются не «интеллекта» ИИ, а детерминированного контроля.

Типичные применения включают:

> Автоматический запуск lint для каждого файла, который записывает Claude
> Блокировка коммита файлов, содержащих конфиденциальную информацию
> Отправка уведомлений в Slack после завершения задачи
> Автоматический запуск проверки типов после каждого редактирования
> Принудительное выполнение правил комплаенса, которые должны соблюдаться на 100%

Например, ниже приведена базовая конфигурация Hook для предотвращения коммита конфиденциальной информации Claude:

{
  "hooks": {
    "PreCommit": [{
      "command": "git diff --cached --name-only | grep -E '\\.(env|pem|key)#39; && echo 'BLOCKED: secret file' && exit 1 || exit 0"
    }]
  }
}

После добавления этой конфигурации в .claude/settings.json файлы с учётными данными будут перехвачены ещё до попадания в репозиторий, обеспечивая превентивную защиту конфиденциальной информации — без опоры на суждения модели, с детерминированными гарантиями.

Среди недавно добавленных возможностей, PostCompact hooks (срабатывают после сжатия контекста, используются для логирования сжатого содержимого) и ExitWorktree hooks.

Ясная схема принятия решений такова: Hooks обеспечивают детерминированные гарантии и должны использоваться для бизнес-правил, которые обязаны выполняться на 100% корректно; промпты (prompts) относятся к вероятностному управлению и подходят для предпочтений и мягких ограничений.

Если одна ошибка может повлечь финансовые потери или юридические риски, используйте Hooks в первую очередь.

> MCP MCP — это открытый стандарт подключения Claude к внешним сервисам, охватывающий базы данных, API, GitHub, Slack, Telegram, Google Drive и практически любую систему, для которой можно построить серверный интерфейс.

MCP можно представить как «USB-C разъём» эпохи ИИ: вам больше не нужно разрабатывать отдельную интеграцию для каждого источника данных, достаточно единого протокола.

> MCP Server: предоставляет данные и возможности
> Claude: подключается как клиент

Вся функциональность Channels построена на MCP, подключение Telegram и Discord по сути тоже представляет собой MCP Server, и архитектура плагинов также работает на этой системе.

Иными словами, если вы строите любую систему «Claude + внешние данные», вы по сути используете MCP.

Конфигурация MCP обычно располагается:

На уровне проекта: .mcp.json (включается в систему контроля версий, используется командой совместно)

На персональном уровне: ~/.claude.json

Через переменные окружения (например, ${GITHUB_TOKEN}) можно избежать записи учётных данных в репозиторий.

Прежде чем создавать собственный MCP Server, следует проверить, нет ли уже готовой реализации от сообщества. Для Jira, GitHub, Slack, Notion, Linear и других распространённых инструментов готовые решения уже существуют. Создавать собственный сервер стоит только тогда, когда решения сообщества не покрывают специфические потребности команды.

Рекомендуется периодически запускать /mcp для проверки потребления токенов каждым сервисом. В реальных проектах встречались случаи, когда устаревшие подключения занимали около 15% контекстного окна. Неиспользуемые сервисы следует своевременно отключать.

> Plugins (плагины)
Плагины, ключевой носитель стандартизации в команде. Один участник может упаковать стандарты код-ревью, процессы деплоя и архитектурные требования в плагин; после единой установки командой достигается консистентность вывода, единообразие стиля и соответствие процессам. Стандарты больше не зависят от памяти отдельных людей, а закрепляются как системная возможность.

По сути, плагин — это составная единица: skills, hooks, subagents и MCP server, упакованные в один устанавливаемый модуль.

Например, полный процесс код-ревью (включающий skill, суб-агента и pre-commit hook) можно упаковать в плагин и распространять через маркетплейс или приватный репозиторий команды.

Skills внутри плагинов используют пространства имён (например, /my-plugin:review), что позволяет избежать конфликтов между несколькими плагинами. Обновление от 20 марта также поддерживает объявление точки входа плагина в settings.json через source: 'settings'.

Рекомендуемый путь:

> Установите один официальный плагин, соответствующий вашей роли
> Используйте его на практике в течение недели
> Создайте собственный плагин, инкапсулирующий стандарты вашей команды

Настоящий рост эффективности происходит на третьем шаге.

> Headless Mode и CI/CD

Claude Code поддерживает запуск в неинтерактивном режиме через параметр -p, что позволяет встраивать его непосредственно в автоматизированные процессы, например: код-ревью PR, сканирование безопасности, генерация тестов, обновление документации. Без этого параметра CI-задачи будут заблокированы в ожидании интерактивного ввода.

В сочетании с:
--output-format json
--json-schema

можно получать структурированные результаты, которые автоматические системы парсят и превращают в комментарии к PR.

Базовый процесс GitHub Actions выглядит так:

> Триггер при создании PR
> Выполнение: claude -p "review this diff...
> Вывод JSON
> Парсинг и публикация комментариев

Затраты на развёртывание, около 15 минут, после чего проблемы обнаруживаются ещё до ручного ревью.

Ключевой принцип: код-ревью должно выполняться отдельным экземпляром Claude, а не той же сессией, которая генерировала код. Причина в том, что сессия, генерировавшая код, сохраняет свою цепочку рассуждений и менее склонна ставить под сомнение собственные решения; отдельный экземпляр легче выявляет проблемы.

Возможности безопасности Claude Code

Claude Code уже обладает способностью проводить аудит безопасности всей кодовой базы. Традиционные инструменты сканирования основаны на сопоставлении правил, и уровень ложных срабатываний обычно составляет 30%–60%; Claude же выполняет межфайловый анализ потоков данных на основе семантического понимания и способен выявлять сложные логические уязвимости.

Anthropic сообщает, что уровень ложных срабатываний составляет менее 5%. В ходе тестирования Opus 4.6 команда безопасности обнаружила более 500 уязвимостей в нескольких зрелых open-source проектах, часть из которых оставалась незамеченной на протяжении многих лет. Затем Claude проводит повторную фильтрацию результатов через механизм red team, чтобы дополнительно снизить число ложных срабатываний.

Voice Mode (голосовой режим)

Claude Code поддерживает голосовой ввод, обеспечивая программирование без клавиатуры.

Типичные сценарии включают: просмотр кода с одновременным голосовым описанием логики рефакторинга; при обдумывании сложных задач, голосовое описание решения напрямую. Активируется через /voice.

Несмотря на ранние проблемы с разрывом WebSocket-соединений, в настоящее время ведётся непрерывная оптимизация.

Автоматизированное код-ревью и PR-воркфлоу

Claude Code может автоматически выполнять код-ревью в PR: анализировать diff, оценивать качество кода, отмечать потенциальные проблемы, проверять покрытие тестами и оставлять комментарии в PR.

В сочетании с CI/CD также можно реализовать: автоматическую генерацию превью, запуск тестов, суммаризацию изменений, подготовку к мержу при выполнении условий.

Помимо Chat, Cowork и Code, экосистема продолжает активно расширяться.

13. Как использовать Claude в Excel и PowerPoint

Claude теперь интегрирован в Excel и PowerPoint в виде плагинов.

Обновление от 11 марта реализовало совместное использование контекста между ними: анализ данных, выполненный в Excel (формулы, сводные таблицы, условное форматирование и т.д.), может бесшовно перетекать в PowerPoint для генерации презентационного контента и визуализаций — без потери информации.

Skills также работают внутри плагинов; при этом корпоративные пользователи на базе Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI или Microsoft Foundry могут подключаться через LLM-шлюз.

Наиболее эффективный рабочий процесс выглядит так: импортировать исходные данные в Excel, позволить Claude провести анализ, построить сводные таблицы и выделить ключевые тренды; затем открыть PowerPoint и напрямую попросить Claude сгенерировать презентацию на основе этих результатов анализа.

Поскольку контекст уже разделён, Claude уже владеет данными, ключевыми выводами и важными цифрами — не нужно повторять объяснения, копировать между приложениями или переформатировать.

Некоторые авторы сообщают, что путь от сырых квартальных данных до отчёта уровня совета директоров занимает около 20 минут.

Microsoft также 9 марта запустила «Copilot Cowork» на базе модели Claude — в рамках корпоративной подписки E7 стоимостью $99/пользователь.

Claude постепенно становится базовым движком возможностей для других корпоративных продуктов.

Интерактивная визуализация в чате (Custom Visuals in Chat) Дата запуска: 12 марта (Beta), доступно всем пользователям (включая бесплатных).

Claude теперь может генерировать интерактивные графики, блок-схемы и визуализации прямо в диалоге.

Они построены на HTML и SVG, поддерживают hover и клик-взаимодействие и могут обновляться по мере продвижения разговора.

Важно различать: Inline Visuals (визуализация в чате): временные, динамически меняющиеся вместе с диалогом
Artifacts: постоянные, доступные для шаринга документы (расположены в боковой панели)

Визуализация в чате больше похожа на «рисование на доске» прямо в процессе обсуждения. Вы можете экспортировать их как SVG/HTML или конвертировать в Artifact для сохранения.

Рекомендации по использованию:

При исследовании данных или объяснении концепций, используйте Inline Visuals

Когда нужен финальный результат, используйте Artifacts

Типичный сценарий: во время отладки скажите: «Нарисуй мне схему потока аутентификации.»

Claude мгновенно генерирует диаграмму, вы находите проблему и продолжаете обсуждение — без переключения инструментов.

14. Работа с API

Для разработчиков, строящих приложения на базе Claude, наиболее важные изменения на данный момент включают:

Изменения в механизме рассуждений

Адаптивное рассуждение (effort) заменило прежнюю модель budget_tokens.

Sonnet 4.6: при установке «medium» можно снизить стоимость без заметного ущерба качеству

Opus 4.6: добавлен режим «max» для сценариев предельной производительности, но с существенно возросшим потреблением токенов

Токены рассуждений тарифицируются как выходные токены (для Opus — $25/M), поэтому effort является ключевым параметром управления затратами в автоматизированных процессах.

Инструменты и возможности вывода, полный GA

Гранулярный потоковый вызов инструментов (tool streaming) теперь полностью доступен

Структурированный вывод (structured outputs), GA

Поддержка резидентности данных (можно ограничить рассуждения территорией США, цена ×1.1)

Контекстное окно в 1 миллион токенов активируется автоматически (свыше 200K токенов не требует дополнительной настройки)

> Веб-возможности
Код можно выполнять бесплатно при интеграции с web search или web fetch.

Результаты поиска поддерживают динамическую фильтрацию без дополнительных затрат.

web search и web fetch поддерживаются в полном объёме, бета-маркировка не требуется.

Это одна из важнейших функций, которую многие разработчики пока не используют.

> API Skills
API Skills — это новая функция, которая пока не стала популярной.

Anthropic предлагает готовые решения для работы с PowerPoint, Excel, Word и PDF.

также поддерживается загрузка пользовательских навыков через интерфейс /v1/skills, позволяя инкапсулировать доменные знания и организационные процессы в переиспользуемые возможности.

Обратите внимание:

Skills требуют включённой возможности выполнения кода.

Для приложений обработки документов эта возможность может заменить значительную часть самописных инструментов.

Сжатие контекста (Context Compaction)

Когда сессия приближается к лимиту контекста, система автоматически сжимает и суммаризирует историю, высвобождая пространство при сохранении ключевой информации.

С появлением контекстного окна в 1 миллион токенов частота срабатывания сжатия заметно снизилась.

15. Данные и масштаб

12 февраля 2026 года Anthropic завершила широко освещённый раунд G на $30 миллиардов при оценке компании в $380 миллиардов. Раунд возглавили GIC и Coatue — это вторая крупнейшая венчурная сделка в истории, уступающая лишь раунду OpenAI на $40 миллиардов. Microsoft и NVIDIA также приняли участие.

Годовая выручка компании достигла $14 миллиардов при десятикратном росте три года подряд. Только годовая выручка Claude Code составляет $2.5 миллиарда, более чем удвоившись с начала года. За тот же период корпоративные подписки выросли в четыре раза.

Что касается структуры клиентов:

> 8 из 10 крупнейших компаний Fortune 500 уже являются клиентами Claude
> Более 500 клиентов с годовыми расходами свыше $1 миллиона (два года назад их было около десяти)
> Количество клиентов с годовыми расходами свыше $100 тысяч выросло в 7 раз за последний год

На данный момент корпоративные клиенты обеспечивают около 80% выручки, а корпоративная версия уже поддерживает прямую онлайн-покупку без традиционного процесса продаж.

На уровне корпоративной инфраструктуры:

В январе запущен HIPAA-совместимый Enterprise-план для организаций, работающих с чувствительными медицинскими данными

13 февраля представлен Enterprise Analytics API, обеспечивающий программный доступ к данным об использовании и вовлечённости в разрезе организации

Именно такие возможности являются ключевым фактором при принятии корпоративных решений о закупке.

Одновременно Anthropic запустила Claude Partner Network и инвестировала $100 миллионов в обучение, совместный маркетинг и поддержку технической архитектуры.

Первая профессиональная сертификация Claude Certified Architect (Foundations) выпущена 12 марта — это прокторированный экзамен архитектурного уровня, охватывающий: проектирование агентов, интеграцию MCP, конфигурацию Claude Code и паттерны production-уровня надёжности.

Accenture планирует обучить около 30 000 специалистов в рамках этой сертификационной программы. Официальная обучающая платформа Anthropic Academy запущена 2 марта, изначально с 13 бесплатными курсами, сейчас расширена до 15. В течение года будут запущены дополнительные сертификации для специалистов по продажам, разработчиков и старших архитекторов.

Для консалтинговых компаний и агентств эта сертификационная система, вероятно, станет важным критерием при выборе партнёров корпоративными клиентами.

С точки зрения внутреннего использования:

· Инженеры Anthropic примерно 60% работы выполняют с помощью Claude (год назад — 28%)

· Ежедневно выпускается 60–100 внутренних билдов

· Cowork от нуля до запуска, всего 10 дней, полностью построен на Claude Code

За этим стоит ключевой цикл обратной связи: инструменты используются для создания самих инструментов.

Именно этот цикл сжал итерационный цикл продукта с «помесячного» до «понедельного», а затем до «подневного».

16. Что все это значит для тебя

Инфраструктурный слой стремительно «коммодитизируется». Функциональность, которая полгода назад требовала создания собственного фреймворка, сегодня уже является нативной возможностью платформы. Настоящий moat никогда не был в инфраструктуре, он в вашем вкусе, дистрибуции и в том, что вы строите поверх этих инструментов.

Для тех, кто создаёт продукты на базе Claude, настоящий рычаг — в его экосистеме расширений: Skills, суб-агенты, Agent Teams, Hooks, Channels, MCP, плагины.

Тщательно настроенный Claude Code с кастомными навыками и скоупированными агентами, и Claude, в который просто вводят промпт в окне чата — это по сути два совершенно разных инструмента.

Понимание этих уровней и настройка их под собственный рабочий процесс — это инвестиция, которая приносит сложный процент с каждым использованием.

Для интеллектуальных работников Cowork начнёт перестраивать вашу повседневную работу уже с этой недели: выстройте систему контекстных файлов, настройте глобальные инструкции, установите два плагина, используйте AskUserQuestion в приоритете для всех задач, настройте одну регулярную задачу. С помощью Dispatch свяжите телефон и десктоп, фрагментированное время превратится в продуктивный выход; а только что запущенный Computer Use дополнительно расширяет границы автоматического исполнения.

Для руководителей команд маркетплейс плагинов и корпоративные возможности означают: вы можете стандартизировать использование Claude во всей организации. Превратите опыт, стандарты и процессы команды в плагины и распространите их, именно это является ключевым переходом от «иногда используем AI» к «AI как операционная система».

Темп не замедлится, он будет только ускоряться.

Потому что Anthropic строит следующее поколение инструментов с помощью своих собственных инструментов. Каждое поколение моделей повышает эффективность создания следующего. Эта рекурсивная акселерация меняет расчёты всей индустрии.

Разберитесь в этой платформе сейчас. Не в следующем квартале, не в следующем месяце, сейчас.

Если вы дочитали до этого места, вы уже опережаете 99.9% людей, тех, кто сохранит этот материал в закладки, но с большой вероятностью никогда к нему не вернётся. Они по-прежнему будут использовать Claude как простой чат-бот, а вы, нет.

Я не инженер, я самоучка. Я не утверждаю, что знаю все ответы или обладаю оптимальной конфигурацией Claude для любого сценария. Если кто-то так говорит — скорее всего, он вас вводит в заблуждение. Всё, что здесь написано,, из повседневной практики: постоянные эксперименты, постоянные ошибки, и фиксация того, что реально работает, чтобы другим не приходилось начинать с нуля.

Вам нужно: больше пробовать, больше ошибаться, даже «больше мучиться». Это единственный способ учиться.

Канал с гайдами и контентом по ИИшкам и что с ними можно реализовывать

Комментарии (63)


  1. roudakov
    10.05.2026 06:36

    Я вот читаю посты евангелистов от ИИ и у меня к ним только один вопрос: покажите запрос к ИИ по нестандартной и сложной задаче. Даже не результат запроса, а с₽ запрос.

    В моих рабочих задачах описание какого-то блока может занимать несколько десятков страниц. На обычном языке, с учетом всех нюансов. А смотря на экивоки в запросах к ИИ, понимая что нужно будет учитывать еще и закидоны ИИ, вопросы безопасности и даже указание ничего не удалять…. Я понимаю, что я быстрее решу такую задачу сам, чем составлю запрос к ИИ. Да и примет ли такой большой запрос ИИ - тоже вопрос.


    1. SensDj
      10.05.2026 06:36

      Не евангелист, но пользуюсь, разбиваю задачу на простые модули. ИИ пишет мне по одному модулю за раз, обычно не более 100-1000 строчек


      1. roudakov
        10.05.2026 06:36

        Ну так я и пишу про требования к одному модулю. Который в принципе не разделяется на подзадачи.


        1. Politura
          10.05.2026 06:36

          Что, у вас там в этом модуле прям вся логика в одной функции? Если нет и разбито на разные классы/методы, то значит прекрасно разделяется на подзадачи. :)


          1. roudakov
            10.05.2026 06:36

            Это sql запрос который формирует данные для финансового отчета по группе компаний.

            Учет ведется в одной системе. Одними и теми же документами. Но у каждой организации свои нюансы учета. Плюс есть нюансы отнесения затрат как на прямые или на косвенные, в зависимости от организации проекта и статьи затрат.

            А одним запрос это надо сделать потому, что данные потом выгружаются в Power BI.

            И это только малая часть условий которые нужно учесть.


            1. Politura
              10.05.2026 06:36

              Не думаю, что кодинг тулзы подходящее место для разработки SQL запросов, всегда их ручками делал, наверняка есть тулзы для клод кода по работе с базой, но я никогда ими не пользовался и не знаю в каком они состоянии.

              Однако если теоритизировать, ты вы сами как его будете делать, прям сразу весь функционал напишете от первой буквы и до конца логики ни разу не запуская? Или по кусочкам: сделали одно, проверили, что он вернул правильные данные, добавили еще логики, опять проверили и т.д.? Если второе, то опять-же, разбивается логика.


              1. roudakov
                10.05.2026 06:36

                Вся сложность не в том, что бы написать огромный запрос SQL за один запрос к ИИ. Тут сложность в том, что бы не потерять уже реализованные нюансы, когда будешь добавлять новые.

                куча временных таблиц, для корректной работы с курсами и переменными коэффициентами, 17 запросов по 200 строк в union, а к ним еще две таблицы в одной из которых итоги из объединения в разбивке по проектам...

                И в каждом запросе львиную долю занимают условия.

                Я, как-то, интереса ради, отдал на растерзание ИИ один запрос. Не из этого отчета, но тоже с мудреной логикой. Один запрос, строк на 150. Пара временных таблиц... И уже на первом вопросе запрос был безнадежно сломан.

                Но, справедливости ради, если в запросе нужно реализовать только одну мудреную вещь, ИИ с этим боле-менее справляется.


                1. Maxim_Santalov
                  10.05.2026 06:36

                  Попробуйте, ради эксперимента, дать Клоду самому запланировать решение задачи(написать ТЗ самому себе), и потом сравните с тем, как просили решить задачу вы. Увидите много интересного после нескольких итераций.


                  1. roudakov
                    10.05.2026 06:36

                    А почему вы думаете, что я этого не делал? Делал. И результат меня не удовлетворил.

                    Я за свою карьеру написал и прочитал множество технических проектов, заданий и просто фантазий пользователей.

                    Так вот, то что предлагает ИИ - это вода. Без конкретики. Без пользы.


                1. d3d14
                  10.05.2026 06:36

                  Есть ощущение, что это засовывание бизнес логики в запросы (надеюсь хоть не в хранимые процедуры), которая возможно была бы лучше в своем слое.


                  1. roudakov
                    10.05.2026 06:36

                    Бизнес логику от логики агрегации не отличаем?


                    1. d3d14
                      10.05.2026 06:36

                      Вам виднее, ваш проект. Но возможно кросс-обработку данных из БД стоило вынести в логику.


                      1. roudakov
                        10.05.2026 06:36

                        Разделение осознанное и оправданное.

                        Основные процессы хорошо отлажены и внедрены. Трогать их - себе дороже.

                        А как интерпретировать полученные результаты, это совсем другая история.


      1. Devastator82
        10.05.2026 06:36

        Возможно, это мой личный опыт. Но для себя лимит поставил в 500 строк кода. Потому что дальше, частенько, LLM начинает ломать то, что работает отлично вместо того чтобы починить то что не работает.


        1. roudakov
          10.05.2026 06:36

          Разумно. Я обычно скармливают в режиме чата отдельные функции или небольшой кусок кода, что бы контролировать изменения.

          А вот как обезопасить себя от нежелательного изменения кода в режима агента - не представляю. Даже на небольшом проекте, в режиме агента, изменения получались фатальные.


          1. Politura
            10.05.2026 06:36

            А вот как обезопасить себя от нежелательного изменения кода в режима агента - не представляю.

            Есть такие штуки: системы управления версиями называются. Например, git. :)


            1. roudakov
              10.05.2026 06:36

              Это не решает проблему нежелательного изменения кода. Это помогает аннулировать нежелательные изменения.


    1. Kwisatz
      10.05.2026 06:36

      Мне вот тоже интересно. Клод невероятен, если работает поверх очень качественных моделей связанных моделей. Он таким образом круто умеет понимать все и вся. Но модели такого уровня да еще влезающие в контекст это большая редкость по ряду причин. И тут Клод начинает строить теории, если раньше чаще спрашивал то сейчас я по 5 дней его останавливаю принудительно (и по той же причине режим кода не использую). Причем вылечить его удается редко, он в 70% случаев игнорирует команды не строить теории в отстутствии информации. Я как то порядка получаса в качестве эксперимента смотрел на вереницу его наивных теорий там, где реальной работы было 3 минуты.


    1. Devastator82
      10.05.2026 06:36

      Для себя я вывел такую аналогию. Современные LLM подобны бытовому 3d принтеру. Отлично подходит для быстрого прототипирования и изготовления простых бытовых вещей для личного пользования. Некоторые делают на нем простенький микробизнес. Для производства не подходит. Литейщикам по пластику боятся нечего)

      Т.е. правильно понимая суть инструмента - можно пользоваться им с удовольствием. Например, собираю я устройство, тут мне LLM не большой помощник в программировании, потому что чуть в сторону от известных паттернов и начинаются велосипеды из костылей. А вот попросить его написать вебморду для этого устройства - это уже вполне посильная для LLM задача. Более того, она напишет ее даже лучше чем я ее бы написал (вэб это прям вообще не моё). Ну и тесты LLM пишет тоже вполне ок. И опять же, это не в прод, а для личного использования/прототипирования. Если в прод - тут уже кожаные пишут код от и до.


      1. roudakov
        10.05.2026 06:36

        Вот и у меня схожие ощущения. Если дать ему локальную задачу (обычно в пределах функции или метода), результат - добротный. Иногда даже предлагает неочевидные и толковые варианты. А, если ИИ и сглупил, это легко найти и исправить.

        Но при написании большого модуля он начинает чудить. Становится проще написать все самому, чем раз за разом его проверять и исправлять.

        По этому и интересно посмотреть на рабочий пример подобного запроса)


        1. Bizonozubr
          10.05.2026 06:36

          Вот у меня тоже вопросы к моделям, которые находят в ошибки в кодовой базе. Это как они столько контекста хранят и не ломаются? Тут большой файл в чат закидываешь - он уже куча токенов сжирает


          1. roudakov
            10.05.2026 06:36

            На сколько понимаю, весь код индексируется. А дальше идет работа в пределах ограниченного окна. Но в это окно будет подгружаться код который ссылается на проверяемую переменную или функцию.


          1. yurrig
            10.05.2026 06:36

            Есть у меня легаси проектик, около-CAD на C++, порядка 10 тысяч файлов (немаленьких по большей части, многие в пару тысяч строк или больше, есть и по 20К строк), LOC считать лень. Сказал Копайлоту с ним разобраться, чтоб он мог баги править и фичи дописывать. Он подумал минут 10, и выдал описание (оно же база знаний и поисковый индекс), 15 .MD файлов на 50КБ в общей сложности. Мне показалось, это мало как-то, спрашиваю - что, теперь можешь баги править? Он говорит, давай описание. Скормил ему по очереди 3 тикета из Jira, не очень сложных. Он с ними разделался минут за 5-10 на тикет. Фиксы выглядят вполне разумно. С более сложными, конешно, дело сложнее обстоит - не всегда попадает в точку, да и с первой итерации не всегда получается (да и с 10-й тоже не всегда, честно говоря). Но процесс идет, баги правятся, новый код и тесты пишутся, база знаний растет, я сам ее читаю и нахожу для себя полезное. Типичный процесс работы с багой - он итеративно грепает нужное, читает некоторые файлы (часто кусками, как определяет, что именно читать - не знаю), потом правит код, перестраивает, гоняет тесты, если покраснели - читает логи, правит ошибки, и так пока все не сойдется. Проверять все надо досконально, иногда переписывать куски (самому, или его же заставить), но в целом, экономит кучу времени на рутину. К тому же, сгенерировал он мне пару оч полезных тулов, например, напитонил визуализатор геометрии из логов. Мои 2 цента...


            1. Bizonozubr
              10.05.2026 06:36

              Интересный опыт, спасибо.


    1. dkeiz
      10.05.2026 06:36

      покажите евангелисту нестандартную и сложную задачу


      1. roudakov
        10.05.2026 06:36

        Учет затрат в группе компаний при многопередельном производстве. С учетом требований законодательства тех стран на территории которых работает группа компаний.

        С учетом валют, актуальных курсов, курсовых разниц, налогов… ну там реально не один лист требований и формул.


        1. dkeiz
          10.05.2026 06:36

          вы хотите всю бухгалтерию одним промптом прикончить? чет не выглядит как задача, выглядит как тз для интерпрайза. нет, если у вас на каждом этапе 3-4 детали, то это Эксель табличка с проверкой на коэффициенты, но если вас интересует фул интерпрайз, то ллм за один промпт такое пока не пишет, декомпозируйте


          1. roudakov
            10.05.2026 06:36

            Всю бухгалтерию?! Себестоимость многопередельного производства это одна задача из сотен.

            Декомпозиция? А чем она тут поможет? Финальный вариант должен включать все требования которые были озвучены ранее. А что бы ИИ их не забыл и не потерял, их нужно повторять из раза в раз. И даже при этом, надо следить, что бы не было никакой самодеятельности.

            Нет, разбить все на блоки, потом на функции и скармливать ИИ для написания отдельные функции, лучше всего чистые, это я могу. Правда потом, все это придется самому собирать в общий модуль. Потому что для ИИ эта задача окажется либо слишком сложной, либо слишком большой контекст потребуется.

            Но я же читаю регулярно новости типа: "я топ менеджер, купил подписку на Claude, выгнал всех программистов и теперь поддерживаю крупный высоконагрузочный проект в одиночку". Я тоже так хочу.


            1. dkeiz
              10.05.2026 06:36

              разбить все на блоки, потом на функции и скармливать ИИ для написания отдельные функции, лучше всего чистые, это я могу.


              Ну так да. И модель это может, можете ей назначить сперва этот этап декомпозиции.

              А что бы ИИ их не забыл и не потерял, их нужно повторять из раза в раз

              Пропишите один раз в правилах проекта, и лучше сразу накройте бескомпромиссными тестами на предварительных данных

              Правда потом, все это придется самому собирать в общий модуль.

              Не вижу о какой общем модуле идет речь. Экономика отдельно, логистика отдельно, производство отдельно, по любому запросу собирается в результирующую таблицу по текущим данным, все что вам нужно - валидировать коэффиценты исходя из внешних данных меняющегося законодательства.

              Мы все ещё про разработку ПО или про то что волшебный агент по волшебному промпту должен рассчитать все и сходу? У топ менеджера, который всех выгнал все эти задачи были уже декомпозированы, поэтому переназначение этих этапов на модель не является сложностью. А у вас первая реакция на декомпозцию - "зачем?" Я тут не знаю как ответить. Ну не декомпозируйте, подождите пару лет, там новые модели справятся и с вашей задачей сходу. Хотя и сейчас опус справится, тут скорее вопрос валидации встанет.


              1. roudakov
                10.05.2026 06:36

                Ну так я буквально с этого начал. Покажите мне пример промпта которые решает сложную комплексную задачу. Все что я вижу в примерах, это вопросы из книжки 33 задачи для начинающего программиста.

                Вы сами, лично, хоть раз в жизни решали вопрос расчета многопередельной себестоимости производства? На реальном производстве? То что вы написали звучит приблизительно так: ну собрать машину легко. движок поставить на колеса, приделать руль, тормоза, не забыть сиденье, собрать все вместе с корпусом и можно ехать. Так-то оно так, но, как говориться, есть нюансы. Я вот очень хочу посмотреть на то, как вы это декомпозируете в реальном проекте.

                Собственно, про декомпозицию вопрос не "зачем нужна декомпозиция", "а чем она поможет при постановке задачи ИИ". Это не та задача, которую можно собрать по частям. Это атомарная задача, которая выполняется для каждого изделия, полуфабриката и материала, рекурсивно обходя все, что используется в производстве.

                Ну и меня конечно порадовало: сначала "надо делать декомпозицию", а потом "надо все требования прописать один раз в правилах проекта". Какая же это декомпозиция, когда все требования прописаны в одном месте?

                Я слышу "Опус справится" но не вижу ни одного примера сложной задачи, с которой он бы справился.


                1. dkeiz
                  10.05.2026 06:36

                  Но вы же могли просто написать: проблема в реализации ERP решения одним запросом в sql, а не строить абракадабру. Но тогда бы оказалось, что в самой проблеме и кроется решение.

                  Задачка то стандартная, хоть и сложная, но вся её сложность кроется в валидации промежуточных данных

                  "надо все требования прописать один раз в правилах проекта". Какая же это декомпозиция, когда все требования прописаны в одном месте?

                  Но ведь я не писал что правила должны быть прописаны в одном месте.

                  Вы сами, лично, хоть раз в жизни решали вопрос расчета многопередельной себестоимости производства?

                  Только сдавал штук 5 экзаменов по этой теме, но сам не ногой, все уже порешено до нас.

                  Это не та задача, которую можно собрать по частям.

                  C точки зрения разработчика ПО эта фраза не имеет смысла, но все пробелы я вам не заполню.


                  1. roudakov
                    10.05.2026 06:36

                    Но вы же могли просто написать: проблема в реализации ERP решения одним запросом в sql, а не строить абракадабру. Но тогда бы оказалось, что в самой проблеме и кроется решение.

                    Нет, про SQL был пример в другой ветке и про другую задачу.

                    Но ведь я не писал что правила должны быть прописаны в одном месте.

                    Ну мы возвращаемся к тому, что вы пытаетесь декомпозировать то, что в принципе не декомпозируется в силу сильной взаимосвязанности.

                    Только сдавал штук 5 экзаменов по этой теме, но сам не ногой, все уже порешено до нас.

                    Вот почему-то я был в этом уверен. Я сейчас читаю примечательную книжку "Программирование и конфликты" от Роберта Гласс. Очень перекликается с нашей беседой.

                    C точки зрения разработчика ПО эта фраза не имеет смысла, но все пробелы я вам не заполню.

                    В силу отсутствия у вас практического опыта, это будет бессмысленный разговор. Но если вы хорошо учились, то термины неделимость состояния, отсутствие чётких интерфейсов и нелокальный эффект изменений - подскажут вам, почему не все задачи можно декомпозировать.


                    1. dkeiz
                      10.05.2026 06:36

                      очень бы хотелось все таки обсудить проблему, но вы зачем то обсуждаете свое видение невозможности декомпозиции исходя из вам только известных критериев. И предлагаете воскресную угадайку.
                      Угадайка не интересна, проблема у вас типичная, но если вам просто хочется отстаивать позицию нейроскептиков - можете считать что вам это удалось.


                      1. roudakov
                        10.05.2026 06:36

                        У меня нет необходимости обсуждать решение моих задач. Я их решаю сам и довольно успешно. И не в теории, а на практике.

                        Все что было нужно мне - пример решения сложной задачи с помощью ИИ. Свои задачи я привел для примера сложности, а не обсуждения как их решать.

                        Нейроскептиком я не являюсь. Я просто очень хорошо представляю как работает эта технология и какие у нее ограничения.

                        Если человек успешно решал сложные задачи с помощью ИИ, он бы вполне мог бы это описать. Даже не углубляясь в детали. Общие нюансы, проблемы, ограничения, сильные стороны.

                        Собственно я схожий вопрос задаю на собеседовании программистам. Расскажите о своем сложном проекте и о том как вы его решали. И программисты рассказывают. А евангелисты ИИ не могут.


                      1. d3d14
                        10.05.2026 06:36

                        Вам же уже сказали - декомпозиция, разделение на подзадачи, отдельная их реализация. Конечно, не в одном трех-этажном SQL запросе. Все как обычно.


                      1. roudakov
                        10.05.2026 06:36

                        Расскажите мне, как декомпозировать расчет себестоимости с учетом того, что любой промежуточный результат расчета себестоимости не имеет никакого смысла и не проверяем в принципе.

                        Человек не может отрастить сначала левую ногу, потом правую, потом руку… только все одновременно.

                        Тут та же ситуация.


                1. liquidgel
                  10.05.2026 06:36

                  Для более конкретного разговора вам бы наконец сформулировать для местной аудитории ту задачу, которую вы считаете достаточно комплексной, но которую невозможно декомпозировать на небольшие понятные нейронке части. Потому что такую, если честно, достаточно сложно представить. Либо одно, либо другое.


        1. sdramare
          10.05.2026 06:36

          Это не задача, это описание продукта целиком.


          1. roudakov
            10.05.2026 06:36

            Это именно что задача. Одна из многих. Причем, даже не самая сложная.

            Поищите описание любой ERP системы, что бы хотя бы представить уровень сложности. Десяток типовых модулей и до сотни специализированных.

            Так вот себестоимость производства, это лишь четвертая часть одного из 10 типовых модулей.


            1. sdramare
              10.05.2026 06:36

              У нас явно разное понимание термина "задача". Ваша формулировка на уровне "нужно реализовать журналируемую файловую систему с нуля", ну ка LLM давай, сделай в один заход. Задача это то, что человек может с нуля сделать за неделю, максимум две, все что больше подлежит декомпозиции.


              1. roudakov
                10.05.2026 06:36

                Не надо изобретать терминологию. Она уже давно устоялась. И ни в одном определении Задачи нет привязки к трудоемкости.

                Для меня задача, это та задача которую ставит бизнес. Подозреваю, что для кого-то "реализовать журналируемую файловую систему с нуля" тоже может быть задачей.

                Далеко не все задачи подлежат декомпозиции. Нельзя декомпозировать слишком сложные или хаотичные задачи, где условия постоянно меняются, а связи между частями неочевидны и запутаны. Декомпозиция требует стабильности, а в таких задачах её нет. А это, буквально, большинство учетных задач.


                1. sdramare
                  10.05.2026 06:36

                  Не надо изобретать терминологию

                  Вот и не изобретайте

                  Для меня задача, это та задача которую ставит бизнес.

                  Во-первых "задача это задача" это тавтология, а не определение. Во-вторых я, говоря про задачи, использую терминалогию Agile, а какую "устоявшеюся" терминалогию используете вы я понятия не имею.

                  • Epic(Эпик) - это бизнес-инициатива или стратегическая цель, которая формулируется исходя из планов компании. Она отвечает на вопрос: "Какой большой результат мы хотим получить для бизнеса?". Измеряется в бизнес-показателях (ROI, OKR, KPI)

                  • User Story(История) - это ценность для пользователя, которая приносит пользу бизнесу. Каждая Story должна решать конкретную проблему пользователя и при этом вносить вклад в достижщение цели. Измеряется в MVP, LTV, churn, NPS и т.д.

                  • Task(Задача!) - технический шаг, который обеспечивает выполнение Story. Задачи сами по себе не несут бизнес-ценность, но они критичны, потому что без них Story не будет закрыта, а цель не будет достигнута. Измеряются в часах или стори поинтах.

                  Так вот ИИ служит для выполнения тасков(задач) - ревью кода, написание тестов, реализации CRUD, создания обвязки для инфры, имплементации отдельных компонентов и т.д. А, что вы написали, это Epic, цель для бизнес - "автоматизировать учет затрат в группе компаний при многопередельном производстве с учетом требований законодательства тех стран на территории которых работает группа компаний.".


                  1. roudakov
                    10.05.2026 06:36

                    Ахренеть логика. Берем вполне себе устоявшийся общеупотребительный термин «задача» и подменяем его жаргонизмом из agile.

                    А почему не из математики? Или из DnD? Подобная подмена понятий настолько же правомерна. Терминология Agile не является ни общепризнанной, ни единственно возможной. Это просто сленг, который вне agile - ничего не значит.

                    Впрочем, в остальном ваши суждения столь же спорны и поверхностны.

                    Стратегическая цель бизнеса заработать больше денег. Занять большую долю рынка. Вытеснить конкурентов.

                    Один из способов решения этих задач (user story в терминах agile, раз уж иначе вы не понимаете) это контроль доходов и расходов.

                    А вот необходимый инструмент для контроля расходов и та самая task из agile, это как раз расчет себестоимости производства.

                    И хоть ты лопни, но разбить расчет себестоимости на более мелкие, но самоценные, блоки невозможно.

                    Ох уж эти теоретики. Все, заканчиваю спорить о вкусе устриц с теми кто их не ел.


                    1. sdramare
                      10.05.2026 06:36

                       Берем вполне себе устоявшийся общеупотребительный термин «задача»

                      Термин "задача" является общеупотребительным только в широком смысле, на уровне словаря ожегова. В рамках IT он зависит от того, как построен SDLC, и как правильно означает именно, что вкладывается в понятие task, потому что все SDLC пришли из западной разработки.

                      Терминология Agile не является ни общепризнанной

                      Терминалогия Agile безусловно является общепризнаной в рамках Agile.

                      Это просто сленг, который вне agile - ничего не значит.

                      Это настолько же глупое высказывание, как сказать что термин "компилятор" это сленг, не который ничего не значит вне программирования.

                      Впрочем, в остальном ваши суждения столь же спорны и поверхностны.

                      А ваши просто тупые и не аргументированые. Вы даже не смогли дать свои определение "задачи" без тавтологии. У вас буквально с базовой логикой проблемы, а вы береть рассуждать об ИИ. Смешно.

                      Один из способов решения этих задач (user story в терминах agile, раз уж иначе вы не понимаете) это контроль доходов и расходов.

                      Нет, опять мимо, контроль доходов и расходов не является способ решения user story в терминах agile. Видите, вы просто даже близко не понимаете о чем говорите.

                      А вот необходимый инструмент для контроля расходов и та самая task из agile, это как раз расчет себестоимости производства.

                      Таска в терминах agile это не расчет себестоимости производства, хватить бредить.

                      И хоть ты лопни, но разбить расчет себестоимости на более мелкие, но самоценные, блоки невозможно.

                      Правильно говорить "я не могу разбить в виду нехватки опыта, компетенций и знаний".

                      Ох уж эти теоретики. Все, заканчиваю спорить о вкусе устриц с теми кто их не ел.

                      Ох уже эти самодовольные индюки, которые проработали всю жизнь в своем пузыре российский контор и теперь думаю что фантазии в их голове являются "общеупотребительными терминами".


        1. fcoder
          10.05.2026 06:36

          Покажите мне программиста, который при такой вводной с первой попытки реализует эту задачу что там себе нафантазировал себе заказчик.

          ИИ обещал только быстро писать шаблонный код, худо-бедно мимикрируя под стиль предыдущих авторов (а если их нет, то под средний стиль гитхаба и стек-оверфлоу). Обещаний считывать галлюцинации прямо из мозга постановщика задачи и предвосхищать его даже не сформулированные ещё ожидания, я что-то не припомню. Никаких знаний о вашем продукте, бизнесе, особенностях и соглашениях у него, в общем, тоже нет, а контекст знаний и память к тому же сильно ограничены. Это как пытаться жаловаться на калькулятор - "я нажал на равно а он не смог сделать мне готовую налоговую декларацию"


          1. roudakov
            10.05.2026 06:36

            Ну где же вы тут вводную увидели? Это краткое описание задачи. Считай - просто название. К ней еще файлик листов на 60 с описанием нюансов процесса и формулами должен прилагаться.

            Собственно, с тем что ИИ умеет писать шаблонный код я и не спорил никогда. Но мне тут регулярно пытаются доказать, что ИИ может меня полностью заменить, я просто не умею им пользоваться.

            Вот я и спрашиваю, а как правильно?


            1. sdramare
              10.05.2026 06:36

              Во-первых вам лично никто ничего не пытается доказать просто потому, что ваше мнение не имеет никакого значения для компаний, производящих LLM. Доказать пытаются владельцами бизнеса и не замену, а повышение эффективности и пока все находится на этапе внедрения и попытки понять как правильно использовать этот новый инструмент.

              Во-вторых в тот момент, когда ИИ сможет вас "полностью заменить"(если такой момент когда-то в будущем настанет), вам никто и ничего доказывать уже не будет - вас просто уволят одним днем.


              1. roudakov
                10.05.2026 06:36

                Смешной вы человек, право слово. Вы ничего не знаете обо мне, моих навыках, моих задачах. Вы ничего не знаете как работает бизнес. Вы ничего не знаете о приеме/увольнении. А пытаетесь выдавать какие-то суждения.

                Ну во-первых, я именно тот человек к которому общаются когда хотят продать технологию или ПО в мою организацию. И если меня не убедят, что технология стоящая, бизнес даже разговаривать не станет с продажниками.

                Во-вторых, бизнесу плевать на абстрактную эффективность. Ему нужна конкретика: как это снизит затраты, увеличит доходы или какие риски снимет. И в большинстве своем бизнес предпочтет стабильные проверенные решения, а не маркетинговый муссор.

                В-третьих, нельзя уволить человека одним днем. Это и по закону возможно в крайне ограниченных случаях, и по процессу занимает банально больше времени. Рассчитать человека, проверить задолженность перед организацией, сдать или перевести на себя корпоративную симку, вернуть корпоративный ноутбук, передать дела, произвести все выплаты, оформить документы…


                1. sdramare
                  10.05.2026 06:36

                  Смешной вы человек, право слово. Вы ничего не знаете обо мне, моих навыках, моих задачах.

                  Я прекрасно вижу ваши навыки по вашим комментариям.

                  Вы ничего не знаете как работает бизнес. Вы ничего не знаете о приеме/увольнении. А пытаетесь выдавать какие-то суждения.

                  Уж поверьте, побольше вашего знаю.

                  я именно тот человек к которому общаются когда хотят продать технологию или ПО в мою организацию. И если меня не убедят, что технология стоящая, бизнес даже разговаривать не станет с продажниками.

                  Каким продажниками, никакие продажники из anthropic, google или open ai к вам никогда не придут, попуститесь. И если появится ИИ, который позволит сократить стоимость разработки хотя бы на 30%, то любой бизнес либо будет ее использовать, либо вылетит с рынка из-за неконкурентности. Ваше мнение тут ничего не будет значить.

                  бизнесу плевать на абстрактную эффективность. Ему нужна конкретика: как это снизит затраты, увеличит доходы или какие риски снимет

                  Вот именно, по-этому когда конкурирующая компания в вашем секторе на очередном публичном отчете выйдет и скажет "мы внедрили ии и снизили косты на 20%", то ваше мычание про "а мне не доказали" никто и слушать не будет, вам просто поставять задачу(с) "внедрить" и вы будете молча ее исполнять.

                   нельзя уволить человека одним днем.

                  Еще как можно, "по соглашению сторон" например. Но уволят вас в один день или предупредят за 2 месяца о "сокращении штата" - легче от этого не станет.


      1. dephonica
        10.05.2026 06:36

        У меня живой пример прошедшей недели: достаточно стандартная и не слишком сложная задача - сделать работающий (!!!) оптимизатор параметров узлов нециклического направленного графа с некоторым списком ограничений на оптимизируемые параметры в качестве ТЗ. Разработчик - Opus 4.6 на платной подписке.

        Бродили с ним кругами несколько дней. Сначала были просто запросы реализации кода класса-оптимизатора с unit тестами, по текстовой спецификации. Сами спецификации тестировались от кратко-минимальных до очень подробных. В результате часть своих же сгенерированных тестов не проходят. В процессе итеративных исправлений ломает вообще все тесты. Были попылки сброса контекста и работы с его же кодом с посылом "проанализируй и исправь". Не смог.

        Затем, снова с нуля. Он писал декомпозицию и план реализации для себя (да, 5000 строк текста для кода на 400 строк). Результат - почти работающая версия (судя по интеграционным тестам) и работающие unit тесты. После сброса контекста и написания ещё одной пачки unit тестов для этого же кода - половина из них красные. Попытки исправить сделали красными все тесты.

        Было ещё несколько аналогичных итераций, но на тот момент я решил остановиться и написать оптимизатор самостоятельно, на основе одной из LLM-реализаций. После вдумчивого review от кода осталось около 10%. В вырезанных кусках неправильно и откровенно криво было реализовано почти всё - от дублирующегося перечисления уже обработанных ранее списочных структур до ошибок в логике.

        Единственное, что можно назвать условно полезным - выбор (но не реализацию) алгоритма координатного спуска для оптимизации (не факт, что оптимального для этих графов) и примерная реализация оценочной функции, которую я переписал всего на 50%.

        И да, для бойлерплейта и unit тестов я использую LLM достаточно успешно, даже локальные - после выхода Qwen 3.6.


      1. Bizonozubr
        10.05.2026 06:36

        Сделать меню вложенное, где каждый пункт имеет меню в себе на ардуино) Вроде задача простая, но когда доходит до физики - переключение не ловится и ты дальше первого пункта не можешь перевести курсор. Вообще с железом, если задача оказалась не тривиальной - полный провал.


  1. ddwu
    10.05.2026 06:36

    Уж Клава блочила, блочила..
    но ёжики продолжали жрать кактус. :)


  1. KEugene
    10.05.2026 06:36

    Эта инструкция не годится.

    Во первых, последний Опус 4.7.

    Во вторых много ошибочной и просто устаревшей информации. Похоже, текст писался не руками.


    1. milkground
      10.05.2026 06:36

      Так это же реклама ТГ канала. Чего вы от неё ждёте?)) Задача статьи хотя бы немного быть похожей на настояющую и содержать рекламу в конце. Тут нет никакой задачи обучить или рассказать о чём-то интересном.


    1. mvv-rus
      10.05.2026 06:36

      Похоже, текст писался не руками.

      Ага, причем, похоже, изначальное намерение сделать “полный гайд по Claude Code - в одной этой статье вся информация, которая тебе нужна”, которое наверняка было указано в промпте, из-за протухания контекста постепенно всё больше тонуло, и под конец утонуло: “полный гайд” хоть с какой-то информацией, как этим самым Клодом пользоваться (структура папок и т.п.) сменился полнейшим маркетинговым навозом про наипередовейшие достижения Anthropic с голым перечислением крайних придуманных им .инструментов.


  1. chumurov
    10.05.2026 06:36

    А как разбан получить гайд будет?


  1. PsihXMak
    10.05.2026 06:36

    Тут автор не упоминает что на базе Claude Code можно сделать и полностью автономного агента, запустив его на отдельном сервере, а не на своем компьютере

    Тут автор имеет в виду работу через API. При использовании подписки хотя бы начиная с 100$/m, можете спокойно использовать опус как основную модель

    ???

    Вообще, статья написана очень сумбурно. Очень тяжело читать.


    1. SilverHorse
      10.05.2026 06:36

      Потому что ИИ-евангелисты уже давно разучились что-то писать и осмысливать написанное сами, за них это прекрасно делает ИИ...


  1. nikolay_karelin
    10.05.2026 06:36

    А можно ссылку на оригинал?


    1. mukhinid
      10.05.2026 06:36

      Тут скорее нужно промпт просить


      1. vasimv
        10.05.2026 06:36

        Пишешь "дай мне промпт, который бы сгенерировал такую статью?" и аттачишь текст :)

        Напиши большую статью для Хабра на тему: [ТЕМА].

        Формат: полный практический гайд для новичков с нуля. Стиль — простой, уверенный, разговорный, без академической воды и без рекламного тона.

        Структура:
        0. Вступление: почему тема важна сейчас и что читатель получит.
        1. Что это такое простыми словами.
        2. Из каких частей состоит система.
        3. Как начать: пошаговая настройка.
        4. Основные режимы / функции / сценарии.
        5. Настройки, которые реально влияют на результат.
        6. Практические примеры использования.
        7. Типичные ошибки новичков.
        8. Лучшие практики.
        9. Ограничения, риски и где нужна ручная проверка.
        10. Чеклист внедрения.
        11. Финальный вывод.

        Пиши как технический автор на Хабре: с подзаголовками, примерами, кодовыми блоками, списками, блоками «подходит / не подходит», практическими советами и честными предупреждениями.

        Не копируй чужие формулировки. Сделай статью самостоятельной, но в духе большого подробного гайда, который хочется сохранить в закладки.


  1. mixsture
    10.05.2026 06:36

    Каждое поколение моделей повышает эффективность создания следующего. Эта рекурсивная акселерация меняет расчёты всей индустрии.

    Вы забыли добавить, что каждое поколение моделей требует х5-х10 стоимости на обучение. Стоимости на железки для этого только растут. А вот задачи в любой новой автоматизируемой области наоборот - усложняются со временем, потому что обычно начинают с легких и быстрых задач.

    И эта “рекурсивная акселерация” легко упирается в стену экономической нецелесообразности. Не надо по первым шагам в новой области додумывать, что так будет всегда.


  1. mixsture
    10.05.2026 06:36

    Те, кто не может эффективно использовать Cowork, как правило, всё ещё следуют старым привычкам: пишут длинные, детализированные промпты для каждой задачи, а результат всё равно нестабильный. А те, кто действительно разобрался, делают другое: тратят один день на то, чтобы выстроить «контекстную среду» (включая файлы контекста, глобальные инструкции, структуру папок), а затем промптом из 10 слов получают результат, который можно сразу отдавать клиенту.

    Думается мне, что если у вас плохо получается в варианте промта, то коворк сделает еще хуже. С чего бы там взяться какой-то особой магии? Он также прочитает все подсказки в разных md, также из этого склеит один большой промт (причем вы не особо то управляете порядком обхода этих файлов и как это ляжет в U-образную кривую его внимания) и также его попытается выполнить. Просто это все он сделает не-алгоритмически, а с нечеткой логикой и иногда глюками. Так что если просто с промтом было плохо, то тут есть шанс огрести плохо в квадрате.