Революционный рабочий процесс Бориса Черного: Как создатель Claude Code переосмысливает разработку программного обеспечения

Глобальный - Информационное агентство Эхбари

Революционный рабочий процесс Бориса Черного: Как создатель Claude Code переосмысливает разработку программного обеспечения

Когда говорит архитектор самого передового в мире агента кодирования, Кремниевая долина не просто слушает — она тщательно записывает. За последнюю неделю мировое инженерное сообщество было в ажиотаже, разбирая подробную ветку на X от Бориса Черного, дальновидного создателя и руководителя Claude Code в Anthropic. То, что началось как, казалось бы, случайный обмен информацией о его личной настройке терминала, быстро переросло в вирусный манифест о будущем разработки программного обеспечения, и инсайдеры отрасли единодушно называют это поворотным моментом для начинающего стартапа.

Идеи Черного не просто новы; они активно меняют то, как разработчики воспринимают эффективность и продуктивность в эпоху искусственного интеллекта. Джефф Танг, видный деятель в сообществе разработчиков, подчеркнул это, заявив: «Если вы не читаете лучшие практики Claude Code непосредственно от его создателя, вы отстаете как программист». Кайл МакНис, еще один влиятельный наблюдатель за отраслью, пошел дальше, смело заявив, что с «революционными обновлениями» Черного Anthropic «горит», потенциально переживая «свой момент ChatGPT». Ощутимое волнение вокруг откровений Черного проистекает из увлекательного парадокса: его рабочий процесс удивительно элегантен и прост, но он позволяет одному человеку работать с производительностью, обычно ассоциируемой с небольшим, специализированным инженерным отделом. Как метко заметил один пользователь на X после внедрения настроек Черного, этот опыт «больше похож на Starcraft», чем на традиционное кодирование — глубокий сдвиг парадигмы от кропотливого набора синтаксиса к стратегическому командованию автономными единицами.

От линейного кодирования к командованию флотом: Новая парадигма разработки

Самое поразительное откровение из откровенного заявления Черного — это его отход от традиционного линейного подхода к программированию. В традиционном «внутреннем цикле» разработки программист обычно пишет функцию, тщательно тестирует ее, а затем последовательно переходит к следующей задаче. Черный, однако, действует как сложный командующий флотом. «Я запускаю 5 Claude параллельно в своем терминале», — объяснил Черный, подробно описывая свою настройку. «Я нумерую свои вкладки 1-5 и использую системные уведомления, чтобы знать, когда Claude требуется ввод». Гениально используя системные уведомления iTerm2, Черный виртуозно управляет пятью одновременными рабочими потоками. В то время как один ИИ-агент усердно запускает полный набор тестов, другому поручено рефакторить сложный устаревший модуль, а третий активно составляет сложную документацию. Его операционный охват выходит за пределы локального терминала; он также запускает «5-10 Claude на claude.ai» в своем браузере, используя умную команду «телепортации» для беспрепятственной передачи сеансов между веб-интерфейсом и его локальной машиной. Это не просто повышение производительности; это представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как разработчики программного обеспечения воспринимают свои роли в эпоху ИИ. Разработчик больше не просто кодер, а стратегический оркестратор, управляющий флотом ИИ-агентов для достижения сложных целей.

Эта инновационная стратегия напрямую подтверждает философию «делать больше с меньшими затратами», сформулированную президентом Anthropic Даниэлой Амодеи ранее на этой неделе. В то время как грозные конкуренты, такие как OpenAI, преследуют триллионные инфраструктурные проекты, Anthropic убедительно демонстрирует, что превосходная оркестровка и интеллектуальное использование существующих моделей могут принести экспоненциальный прирост производительности. Это уникально позиционирует Anthropic в ожесточенной гонке ИИ, подчеркивая, что истинные инновации заключаются не только в размере модели или необработанной вычислительной мощности, но и в проницательном применении и управлении интеллектуальными системами.

Контр-интуитивное преимущество: Почему самая медленная, но умная модель выигрывает

В шаге, который изначально кажется контр-интуитивным для отрасли, постоянно одержимой минимизацией задержек, Черный раскрыл удивительное предпочтение: он исключительно использует самую тяжелую и, по общепринятым метрикам, самую медленную модель Anthropic, Opus 4.5. «Я использую Opus 4.5 с мышлением для всего», — пояснил Черный. «Это лучшая модель кодирования, которую я когда-либо использовал, и хотя она больше и медленнее, чем Sonnet, поскольку вам нужно меньше ее направлять и она лучше использует инструменты, в конечном итоге она почти всегда работает быстрее, чем использование меньшей модели».

Для руководителей корпоративных технологий и технических директоров это предлагает критически важное, меняющее парадигму понимание. Истинное узкое место в современной разработке, управляемой ИИ, заключается не в сырой скорости генерации токена; это бесценное человеческое время, потраченное на тщательное исправление неизбежных ошибок ИИ. Рабочий процесс Черного убедительно предполагает, что упреждающая оплата «вычислительного налога» за более умную, более способную модель значительно устраняет гораздо более дорогостоящий и трудоемкий «налог на исправление» на более поздних этапах цикла разработки. Это представляет собой глубокий философский сдвиг, отдающий приоритет качеству вывода и минимизации вмешательства человека над чистой скоростью генерации. Инвестиции в модель, которая требует меньшего управления и меньшего количества исправлений, в конечном итоге приводят к более быстрому, эффективному и надежному циклу разработки в долгосрочной перспективе.

Общий файл для коллективного обучения ИИ: Откровение CLAUDE.md

Черный также подробно рассказал, как его команда гениально решает повсеместную проблему «амнезии ИИ». Стандартные большие языковые модели по своей природе не «помнят» конкретный стиль кодирования компании, архитектурные решения или предпочтительные соглашения от одной сессии к другой. Чтобы гениально обойти это значительное ограничение, команда Черного поддерживает один, крайне важный файл под названием CLAUDE.md в своем репозитории Git. «Всякий раз, когда мы видим, что Claude делает что-то неправильно, мы добавляем это в CLAUDE.md», — объяснил Черный, — «чтобы Claude знал, что не следует делать это в следующий раз».

Этот инновационный подход превращает ошибки ИИ из временных препятствий в постоянные, действенные уроки, тем самым создавая постоянно развивающуюся базу знаний. Эффективно интегрируя эту накопленную мудрость в обучение модели или ее контекстные подсказки, команды разработчиков могут систематически создавать ИИ-агентов, которые не только умнее, но и более адаптивны и тонко настроены на их уникальные требования. Рабочий процесс Черного в целом демонстрирует не просто индивидуальную методологию работы, но и убедительное видение будущего разработки программного обеспечения — будущего, где люди и ИИ беспрепятственно сотрудничают в динамичной, стратегической среде, фундаментально переопределяя границы производительности и инноваций.

Информационное агентство Эхбари