Claude Code 2.0: от новичка до архитектора за один день

Почему все говорят про Claude Code 2.0, а у вас ничего не работает

Вы установили Claude Code. Написали промпт "сделай мне ToDo приложение". Получили 200 строк кода с ошибками. Закрыли вкладку. Знакомо?

Проблема не в инструменте. Проблема в том, что Claude Code - это не ChatGPT для кода. Это полноценная среда разработки, требующая методологии. Если вы пишете промпты как в чате, вы используете Ferrari как тележку для покупок.

Anthropic Academy: официальное обучение, которое никто не проходит

У Anthropic есть собственные курсы. Они спрятаны так хорошо, что 90% пользователей о них не знают. Это не случайность - Anthropic не хочет, чтобы новички портили статистику успешных запросов.

1 Находим скрытые курсы

Заходим не в интерфейс Claude Code, а на anthropic.com/academy. Видим три уровня:

Курс Advanced Coding - это то, что отличает любителей от профессионалов. Там учат не "как написать функцию", а "как заставить Claude понять архитектуру вашего монолита на 500к строк".

# Пример из курса: как подготовить контекст
# ВАЖНО: не давайте весь код сразу

# НЕПРАВИЛЬНО:
"Вот весь мой проект (100 файлов), исправь баг"

# ПРАВИЛЬНО:
1. Предоставить структуру проекта:
find . -type f -name "*.py" | head -20 > project_structure.txt

2. Дать схему зависимостей:
pip freeze | grep -E "django|flask|fastapi" > dependencies.txt

3. Показать только релевантные файлы:
grep -r "def authenticate" . --include="*.py" | head -10

Методология PSB: Plan → Setup → Build

PSB - это не абстрактная теория. Это конкретный процесс, который снижает количество итераций в 3-4 раза. Если вы его не используете, вы тратите 75% времени на исправление того, что можно было сделать правильно с первого раза.

Phase 1: Plan (План)

Самая частая ошибка: начинать кодить сразу. Claude Code не ясновидящий. Ему нужна карта.

# Пример промпта для фазы Plan
"""
PROJECT: REST API для управления задачами
REQUIREMENTS:
1. FastAPI
2. SQLAlchemy с async
3. JWT аутентификация
4. Тесты с pytest
5. Docker контейнеризация

DELIVERABLES:
- Структура проекта
- Модели данных
- Роуты
- Middleware для аутентификации
- Dockerfile
- docker-compose.yml

CONSTRAINTS:
- Python 3.11+
- Использовать type hints
- Поддержка миграций через Alembic
"""

Claude Code ответит не кодом, а планом: список файлов, зависимости, архитектурные решения. Это занимает 5 минут и экономит 2 часа.

Phase 2: Setup (Настройка)

Здесь вы создаете каркас. Не пишете бизнес-логику. Только foundation.

# Claude Code сгенерирует:
mkdir task-api
cd task-api
python -m venv venv
source venv/bin/activate

echo "fastapi\nuvicorn\nsqlalchemy\nalembic\npython-jose\npasslib\npytest" > requirements.txt

mkdir -p app/{models,routers,middleware,database}
touch app/__init__.py app/main.py

touch Dockerfile docker-compose.yml .env.example

Ключевой момент: вы не просите "сделай все". Вы говорите "создай основу, я потом добавлю логику". Claude Code отлично справляется с шаблонными задачами.

Phase 3: Build (Сборка)

Теперь итеративно добавляете функциональность. Один запрос = одна фича.

MCP: Model Context Protocol - ваш суперсила

MCP - это то, что превращает Claude Code из кодогенератора в полноценного ассистента. Представьте: Claude может читать вашу базу данных, делать запросы к API, проверять логи - без вашего участия.

Но 95% пользователей устанавливают MCP серверы и... не понимают, что с ними делать.

Какие MCP серверы реально нужны

• PostgreSQL MCP: Claude читает схемы, предлагает миграции, оптимизирует запросы
• GitHub MCP: автоматические PR ревью, анализ issues, управление проектами
• File System MCP: работа с большими проектами, поиск по кодовой базе
• HTTP MCP: тестирование API, документация из реальных запросов

Установка простая, но есть нюанс:

# Установка PostgreSQL MCP
pip install mcp-server-postgres

# НЕПРАВИЛЬНАЯ настройка (так делают все):
export DATABASE_URL="postgresql://user:pass@localhost/db"

# ПРАВИЛЬНАЯ настройка (безопасность):
export DATABASE_URL="postgresql://readonly_user@localhost/db"
# Создайте отдельного пользователя только для чтения

Если вы работаете с Claude Code в команде, посмотрите MCP Chat Studio v2 - это Postman для MCP, который позволяет тестировать серверы перед интеграцией.

Реальный пример: отладка через MCP

У вас падает запрос в продакшене. Вместо того чтобы лезть в логи вручную:

# Промпт для Claude Code с MCP:
"""
У меня есть MCP доступ к PostgreSQL и логам приложения.

ПРОБЛЕМА: endpoint /api/users возвращает 500 на продакшене.

ДЕЙСТВИЯ:
1. Проверь последние 10 ошибок в логах для этого endpoint
2. Посмотри схему таблицы users
3. Проверь, нет ли блокировок в БД
4. Предложи фикс
"""

Claude Code через MCP серверы соберет данные, проанализирует и даст конкретное решение. Это занимает 30 секунд вместо 30 минут.

GitHub интеграции: не просто авто-коммиты

GitHub MCP сервер - это самый недооцененный инструмент. Люди думают "автоматические коммиты", а на самом деле это:

• Автоматическое ревью PR с учетом истории проекта
• Генерация changelog из коммитов
• Анализ зависимостей на уязвимости
• Синхронизация issues с кодом

Настройка:

# Генерация GitHub токена (только необходимые scope)
# НЕ давайте repo, admin:org, delete_repo
# ДАЙТЕ: repo (только для чтения), read:org, read:project

# Конфигурация для Claude Code:
cat > ~/.config/claude/mcp.json << EOF
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token_here",
        "GITHUB_OWNER": "your-org-name"
      }
    }
  }
}
EOF

Контекст-инжиниринг: как не потеряться в больших проектах

Claude Code 2.0 имеет увеличенный контекст. Но это не значит "засуньте весь проект в промпт". Это значит "дайте релевантные части".

Техника, которую не показывают в официальной документации:

# Создание контекстного снапшота проекта
# Вместо того чтобы давать 1000 файлов:

# 1. Архитектурный обзор
find . -type f -name "*.py" | grep -E "(__init__|main|config|settings)" | head -5

# 2. Ключевые интерфейсы
grep -r "class.*Interface\|class.*Abstract\|def.*api" . --include="*.py" | head -10

# 3. Зависимости
cat requirements.txt pyproject.toml | grep -v "^#"

# 4. Последние изменения
git log --oneline -5

# 5. Актуальные проблемы
git diff HEAD~3 HEAD --name-only | head -10

Этот снапшот занимает 1% от размера всего проекта, но дает Claude Code 90% необходимой информации.

Локальный запуск: когда облако не вариант

Бывают ситуации: sensitive код, ограниченный интернет, compliance требования. Claude Code можно запустить локально, хоть это и не афишируется.

Подробности в статье Claude Code теперь можно запустить локально, но кратко:

• Используйте vLLM как бэкенд для локальных моделей
• Настройте Claude Desktop на локальный endpoint
• Имейте в виду: качество кода будет ниже, чем у облачного Claude
• Требуется GPU с 16+ GB памяти для адекватной работы

Для работы с локальными LLM через Claude Code есть отдельная статья: Claude Code как инструмент для работы с локальными LLM.

Автономная работа: 8 часов без присмотра

Самый мощный сценарий: оставить Claude Code работать над задачей на ночь. Например, рефакторинг большой кодовой базы или анализ legacy кода.

Техника из статьи Автономная декомпиляция игр Claude:

1. Создайте детальный промпт с четкими критериями завершения
2. Настройте периодическое сохранение состояния (каждые 30 минут)
3. Определите escape hatch - условия, при которых Claude должен остановиться
4. Предоставьте доступ к инструментам (MCP), но ограничьте деструктивные операции

# Структура промпта для автономной работы
"""
ЗАДАЧА: Рефакторинг модуля authentication (5000 строк)

КРИТЕРИИ ЗАВЕРШЕНИЯ:
1. Все тесты проходят
2. Code coverage не уменьшился
3. Цикломатическая сложность < 10 для каждой функции
4. Соответствие PEP 8

ИНСТРУКЦИИ:
1. Работай итерациями по 30 минут
2. После каждой итерации делай коммит с понятным сообщением
3. Если встречаешь непонятный код - остановись и оставь комментарий
4. Не удаляй код без понимания его назначения

ESCAPE HATCH - ОСТАНОВИСЬ ЕСЛИ:
1. Более 50% тестов падают
2. Обнаружил security issue
3. Требуется решение от человека
"""

Готовый промпт для таких задач можно взять из Промпт для автономной декомпиляции кода.

Ошибки, которые делают все (и как их избежать)

Что дальше? Интеграция в существующие workflow

Claude Code не заменяет вашу IDE. Он дополняет ее. Правильный стек выглядит так:

• Основная IDE: VS Code, IntelliJ, Neovim - для ручного кодинга
• Claude Code: для архитектурных решений, рефакторинга, код-ревью
• GitHub Copilot: для автодополнения в реальном времени
• MCP серверы: для доступа к данным и автоматизации

Для сложных workflow посмотрите Осознанный вайб-кодинг - там разбирается комбинация Claude 4.5 + Cursor + GPT 5.2.

Если нужно подключить специфичные MCP серверы (например, для e-commerce), поможет статья Как подключить MCP-сервер ВкусВилла.

Главный секрет, который не пишут в документации: Claude Code становится в 10 раз эффективнее, когда вы перестаете использовать его для генерации кода с нуля. Используйте его для того, что он делает лучше человека: анализ больших объемов кода, поиск паттернов, предложение архитектурных улучшений, документация. Код пишите сами или с помощью Copilot. А Claude Code пусть будет вашим архитектором, а не кодером.