Мне всегда было интересно, как устроена работа различных компаний внутри. Но, к сожалению, мало кто настолько уверен в себе настолько, чтобы рассказывать о своих процессах за пределами узкопрофильных конференций.

Поэтому я с особым вниманием слежу за создателями Claude, которые уже не первый раз делают мощный ход и публикуют целую пачку материалов о том, как их собственные команды — от инженеров до юристов — используют Claude Code и чему учатся у него. Это редкий взгляд за кулисы. Я настолько увлекся изучением их материалов, что решил вытащить из свежего интервью, гайда по агентному программированию и внутренних кейсов 20 золотых инсайтов, которые актуальны для работы с любой продвинутой нейросетью.

Если вы уже вышли за рамки простого чата и строите ассистентов или агентов, эти принципы изменят вашу работу. Имхо это новая философия взаимодействия с ИИ.

Часть I. Смена парадигмы: Мыслите как архитектор ИИ

От промпт-инженера к менеджеру агентов
Ваша задача — не писать код или текст, а ставить цели, контролировать, ревьювить и направлять ИИ-агента. Это переход от ручного труда к управлению высокоскоростным исполнителем.

ИИ — это младший коллега
В Anthropic сотрудники упоминают Claude в PR-комментариях ("@claude, исправь эту штуку") так же, как и живого разработчика. Относитесь к нему как к полноценному члену команды: очеловечивая его, вы чаще будете искать к нему подход, как к разумному субъекту.

«Конституция» для каждого проекта
Создайте в корне проекта файл CLAUDE.md (или README.md), где описаны ключевые команды, стиль кода и архитектурные правила. ИИ-агент читает его при каждом запуске. Это его долгосрочная память и правила игры для конкретной задачи.

Приучите его (и себя) работать по картинке
Самый эффективный способ ставить задачи на UI/UX — дать скриншот, нарисованную от руки схему или макет и сказать: «Сделай так». ИИ отлично понимает визуальные цели и будет итерировать, пока результат не совпадет с макетом.

Часть II. Процессы и воркфлоу на стероидах

Терминал — это новый UI для ИИ
Anthropic сделали ставку на командную строку, потому что она универсальна и уже встроена в рабочие процессы. ИИ должен работать там, где работаете вы, а не заставлять вас переключаться.

TDD (разработка через тестирование) 2.0
Революционный воркфлоу:

• Сначала просите ИИ написать тесты, которые заведомо падают (потому что фичи еще нет).
• Затем даете команду: «Напиши код, который заставит эти тесты пройти».

Результат — идеально покрытый тестами и надежный код.

«Метод однорукого бандита» для рутины
Для утомительного рефакторинга: дайте ИИ задачу, уйдите на 30 минут, вернитесь и либо примите результат, либо откатите коммит и попробуйте снова с другим подходом. Не тратьте время на микроменеджмент неудачных попыток.

Запускайте целую команду ИИ-агентов
Запускайте несколько экземпляров Claude в параллельных копиях репозитория. Один агент пишет новую фичу, второй — рефакторит старый код, третий — пишет документацию. Они работают одновременно и не мешают друг другу.

Дайте ИИ «белый список» команд
Настройте список безопасных действий (git commit, npm test), которые ИИ может выполнять без вашего подтверждения. Это ключ к его длительной автономной работе.

Часть III. Продвинутые техники и лайфхаки

Заставьте ИИ «думать вслух»
Перед тем как дать команду на выполнение, попросите: «Составь пошаговый план решения. Не пиши код, только план». Это позволяет скорректировать его логику на раннем этапе и сэкономить массу времени.

Используйте историю как контекст
Вместо «Почему этот код такой странный?» спросите: «Просмотри историю git для этого файла и объясни, почему были приняты такие решения». ИИ отлично анализирует коммиты и лог изменений.

Создавайте свои «заклинания» (слэш-команды)
Для повторяющихся задач (например, «исправить баг из GitHub») Anthropic создают кастомные команды, такие как /fix_issue_123. ИИ сам понимает, что нужно сделать: прочитать задачу, найти файлы, внести правки и создать PR.

Итерация лучше, чем правка
Если ИИ сгенерировал что-то не то, часто проще и быстрее прервать процесс, немного изменить исходный промт и запустить заново. Это эффективнее, чем пытаться «допилить» неудачный результат серией уточнений.

Будьте гипер-специфичны
Не пишите что-то типа «Добавь тесты».
Задайте четкий вектор: «Напиши тест для auth.py, покрывающий крайний случай, когда пользователь вводит неверный пароль 5 раз подряд. Моки не использовать». Конкретика — ваш главный инструмент.

Стройте системы, а не скрипты
Команды в Anthropic перешли от одноразовых Jupyter-ноутбуков к созданию постоянных React-дашбордов для аналитики. Поручайте ИИ создавать переиспользуемые инструменты, а не одноразовые решения.

Часть IV. ИИ для всей команды

Демократизация разработки
Маркетологи и юристы Anthropic создают собственные инструменты. Пример: агент, который за 15 минут генерирует сотни вариантов рекламных объявлений на основе CSV-файла с данными об эффективности. Это работа, на которую раньше уходили дни.

«Догфудинг» — двигатель эволюции
Claude Code на 70% переписан с помощью Claude Code. Когда вы используете свой же продукт для его развития, вы находите лучшие практики и узкие места с невероятной скоростью.

ИИ как наставник для новичков
Новые сотрудники используют ИИ, чтобы разобраться в огромной кодовой базе или архиве документов. Это радикально сокращает время на адаптацию и снижает нагрузку на старших коллег.

Преодоление «страха чистого листа»

Не знаете, с чего начать? Просто опишите проблему своими словами. ИИ-агент сам исследует контекст и предложит первые шаги.

От автодополнения к агентности
Моя бабушка полвека назада на Байконуре программировала на перфокартах. Я сегодня использую Copilot. Завтра — мы все будем управлять командами ИИ-агентов, которые выполняют задачи целиком. Это не просто следующий шаг, это смена эпох в создании цифровых продуктов.

V. Кейсы с передовой: Как это выглядит в бою

Починка Kubernetes по скриншоту
Инфра-команда загрузила в Claude дашборд с алертами. Модель сама диагностировала исчерпание IP-пула и сгенерировала скрипт для исправления. Время простоя сократилось с часов до минут.

Безопасность на стероидах
Команда SecOps копирует Terraform plan и спрашивает: «Что это сделает? Мы пожалеем об этом?». Claude раскладывает изменения и предупреждает о рисках до применения.

Путеводитель по монорепозиторию
Вместо поиска по Confluence API-команда спрашивает: «Где находится бизнес-логика поиска?». Claude выдаёт список файлов и цепочку вызовов.

Память по горячей клавише
Нажатие # в терминале позволяет мгновенно сохранить инструкцию («Всегда запускай линтер после изменений») в «Конституцию» проекта (CLAUDE.md).

Главный вывод: что это значит для всех нас

1. Контекст — это новая нефть. Постоянная база знаний (CLAUDE.md, память) превращает одноразовые команды в обучаемую систему.

2. Агент > Автодополнение. Перестаньте думать о генерации фрагментов. Мыслите категориями готовых решений «под ключ».

3. Мультироль — это норма. Один и тот же ИИ-инструмент должен одинаково эффективно обслуживать инженера, дизайнера и юриста.

4. Автоматизируйте безопасность и процессы. Внедряйте ИИ в CI/CD, ревью и другие процессы, пока это не стало слишком сложно.

5. Dogfooding — это самый быстрый путь к инновациям. Используйте ИИ для создания ИИ.