Почему ваш Claude Code ведёт себя как стажёр на удалёнке
Вы открываете интерфейс. Пишете "напиши микросервис для обработки платежей". Получаете код. Красивый, рабочий, но... абсолютно бесполезный в вашем проекте. Он не учитывает вашу архитектуру, ваши зависимости, ваши конвенции. Вы тратите час на адаптацию. Злитесь. Пишете новый промпт. История повторяется.
Проблема не в модели. Проблема в том, что вы разговариваете с Claude Code как с волшебной палочкой, а не как с коллегой. Агентное программирование — это не про магические команды. Это про систему. Про контекст. Про последовательность.
Самый частый вопрос в чатах: "Почему Claude Code делает такие глупые ошибки?" Ответ простой: потому что вы не дали ему достаточно информации. Никто не даёт.
От промпта-запроса к промпту-инструкции
Разница между новичком и экспертом в работе с Claude Code — в подходе к промптам. Новичок пишет задачи. Эксперт пишет контекст + задачи + ограничения + ожидания.
Вот как выглядит типичный плохой промпт:
# Плохо: что все делают
Напиши функцию для парсинга JSONА вот как должен выглядеть промпт для агентного программирования:
# Хорошо: система вместо запроса
КОНТЕКСТ ПРОЕКТА:
- Проект: бэкенд для e-commerce на Python
- Версия Python: 3.11
- Основные библиотеки: FastAPI, Pydantic v2, aiohttp
- Стиль кода: Black, isort, строгие типы
- Паттерны: все парсеры в модуле parsers/, используют классы-наследники BaseParser
ТЕКУЩАЯ ЗАДАЧА:
- Создать парсер для ответов платежного шлюза Stripe
- Формат: JSON с вложенными объектами
- Особенности: некоторые поля optional, есть datetime в ISO формате
ТРЕБОВАНИЯ:
- Класс должен наследоваться от BaseParser
- Метод parse() должен возвращать Pydantic модель
- Обработка ошибок: валидация через try/except с логированием
- Тесты: pytest с фикстурами
ОГРАНИЧЕНИЯ:
- Не использовать eval() или exec()
- Максимальная вложенность объектов: 3 уровня
- Время парсинга: < 10ms на объект
ОЖИДАЕМЫЙ ВЫВОД:
- Класс StripeResponseParser в файле parsers/stripe.py
- Модель Pydantic StripePayment в models/payments.py
- Тесты в tests/parsers/test_stripe.py
- Пример использования в docstringВидите разницу? В первом случае Claude Code угадывает. Во втором — точно знает, что делать. Как мы писали в статье про рабочий процесс создателя Claude Code, контекст решает всё.
Техника многоуровневых промптов: от архитектуры до реализации
Самый мощный приём в агентном программировании — разбивать задачу на уровни. Не просите написать весь микросервис сразу. Разбейте на этапы.
1 Уровень 1: Архитектурный диалог
Сначала обсудите архитектуру. Получите согласие на подход.
ЗАДАЧА: разработать систему кэширования для API
ВОПРОСЫ ДЛЯ ОБСУЖДЕНИЯ:
1. Какой тип кэша выбрать: in-memory (Redis) или распределенный?
2. Стратегия инвалидации: TTL или по событиям?
3. Сериализация данных: JSON, MessagePack или pickle?
4. Обработка кэш-миссов: синхронная или асинхронная подгрузка?
5. Мониторинг: какие метрики собирать?
ПРЕДПОЧТЕНИЯ ПРОЕКТА:
- Уже используется Redis для сессий
- API преимущественно read-heavy
- 95% запросов должны отвечать за < 50ms
- Бюджет на инфраструктуру: средний
ПРЕДЛОЖИ АРХИТЕКТУРУ И ОБОСНУЙ ВЫБОРClaude Code ответит с обоснованием. Вы соглашаетесь или корректируете. Только после этого переходите к реализации.
2 Уровень 2: Детальная спецификация
Теперь конкретика. Интерфейсы, контракты, зависимости.
АРХИТЕКТУРА ПРИНЯТА: Redis + TTL + асинхронные подгрузки
ТЕПЕРЬ СПЕЦИФИКАЦИЯ:
1. Интерфейс ICache с методами: get, set, delete, exists
2. Реализация RedisCache с подключением через aioredis
3. Декоратор @cache для эндпоинтов FastAPI
4. Конфигурация через Pydantic Settings
5. Метрики: hit rate, latency, error rate через Prometheus
НАПИШИ:
- Полный код интерфейса и реализации
- Пример использования декоратора
- Конфигурационный класс
- Dockerfile для Redis (если нужно)3 Уровень 3: Тестирование и документация
Последний шаг — качество. Не просите тесты отдельно. Включайте в изначальный промпт.
Промпты для CLI: превращаем Claude Code в вашу правую руку
Настоящая магия начинается, когда вы используете Claude Code для работы с командной строкой. Не для генерации кода, а для выполнения задач.
Вот промпт, который экономит мне 30 минут каждый день:
Я в директории ~/projects/api-service.
ЗАДАЧА: подготовить релиз версии 1.2.0
ШАГИ, КОТОРЫЕ НУЖНО ВЫПОЛНИТЬ:
1. Проверить, что все тесты проходят: pytest
2. Обновить версию в pyproject.toml
3. Сгенерировать CHANGELOG.md из коммитов с тега v1.1.0
4. Создать тег git tag v1.2.0
5. Запустить сборку Docker образа
6. Отправить образ в registry
ОГРАНИЧЕНИЯ:
- Не коммитить автоматически — показать команды
- Спросить подтверждение перед каждым деструктивным действием
- Логировать каждый шаг
НАЧНИ С ПЕРВОГО ШАГА И ЖДИ МОИХ КОМАНДClaude Code превращается в интерактивного ассистента. Он выполняет команды, объясняет что делает, ждёт подтверждения. Это не автономный агент — это симбиоз. Вы думаете о стратегии, он выполняет тактику.
Важно: для работы с CLI через Claude Code нужен доступ к терминалу. Если вы используете локальную версию (как в нашей статье про запуск Claude Code локально), это работает из коробки. В облачной версии — через интеграции.
Шаблоны промптов для типовых задач
Не изобретайте велосипед каждый раз. Создайте библиотеку шаблонов.
| Тип задачи | Структура промпта | Ключевые элементы |
|---|---|---|
| Рефакторинг | Контекст → Проблема → Ограничения → Ожидаемый результат | Метрики качества, тесты до/после, бенчмарки |
| Миграция БД | Схема до → Схема после → Данные → Откат | SQL для миграции, скрипт отката, валидация |
| Настройка CI/CD | Этапы → Условия → Артефакты → Уведомления | YAML конфиг, секреты, триггеры, кэширование |
| Оптимизация | Метрики сейчас → Цели → Подходы → Верификация | Профилирование, A/B тесты, мониторинг |
Ошибки, которые убивают эффективность
Я видел, как команды теряли часы из-за неправильных промптов. Вот топ-3 ошибки:
- Слишком общие запросы: "Улучши производительность" вместо "Сократи время ответа эндпоинта /api/users с 200ms до 100ms"
- Отсутствие контекста зависимостей: Claude Code предлагает использовать библиотеку, которой нет в вашем проекте
- Игнорирование существующей архитектуры: Агент создаёт код, который не вписывается в ваши паттерны
Как избежать? Всегда включайте в промпт:
# Обязательные секции для любого промпта
1. ТЕКУЩИЙ КОНТЕКСТ: что уже есть
2. ОГРАНИЧЕНИЯ: что нельзя менять
3. ЗАВИСИМОСТИ: какие библиотеки доступны
4. КРИТЕРИИ УСПЕХА: как измерить результат
5. ФОРМАТ ВЫВОДА: что именно нужно получитьИнтеграция с реальным workflow: от идеи до продакшена
Claude Code не существует в вакууме. Он должен встраиваться в ваш процесс. Вот как это выглядит у меня:
- Идея: Обсуждение архитектуры через многоуровневые промпты
- Прототип: Генерация кода с полным контекстом проекта
- Тестирование: Автоматическое создание тестов (помните про AI-агента для код-ревью?)
- Деплой: CLI промпты для сборки и развертывания
- Мониторинг: Настройка алертов и дашбордов
Ключевой момент: Claude Code не заменяет вас. Он заменяет рутину. Вы думаете о "что", он делает "как".
Что будет дальше: эволюция агентного программирования
Сейчас мы в каменном веке. Пишем промпты вручную. Копируем код. Интегрируем. Через год это будет выглядеть иначе.
Представьте: вы говорите "Добавь фичу оплаты через крипту в наш SaaS". Claude Code:
- Анализирует текущую кодовую базу
- Предлагает архитектуру (с обоснованием)
- Пишет код (с тестами)
- Создаёт PR
- Запускает CI/CD
- Деплоит в staging
- Готовит релиз
Полная автономия? Нет. Полная автоматизация рутины? Да.
Самый неочевидный совет: начните вести журнал промптов. Записывайте, что работает, что нет. Через месяц у вас будет собственная библиотека эффективных шаблонов. Это ваш главный актив в эпоху AI-разработки.
Claude Code — не просто инструмент для генерации кода. Это первый шаг к симбиозу человека и AI в разработке. Но симбиоз работает только когда обе стороны понимают друг друга. Ваша задача — научиться говорить на языке агента. Его задача — научиться понимать ваш контекст.
Начните с малого. Возьмите одну задачу сегодня. Примените технику многоуровневых промптов. Дайте полный контекст. Посмотрите на результат. Если он в 2 раза лучше обычного — вы на правильном пути. Если нет — анализируйте, что пошло не так. Итерация за итерацией.
Агентное программирование — это не будущее. Это настоящее. Просто большинство ещё не поняло, как им пользоваться.
