Создатель Claude Code раскрыл свой рабочий процесс, вызвав ажиотаж среди разработчиков

США - Информационное агентство Эхбари

Создатель Claude Code раскрыл свой рабочий процесс, вызвав ажиотаж среди разработчиков

Когда создатель самого продвинутого в мире агента по написанию кода выступает, Кремниевая долина не просто слушает — она внимательно записывает. В течение последней недели инженерное сообщество анализировало цепочку сообщений в X (ранее Twitter) от Бориса Черни, создателя и руководителя Claude Code в Anthropic. То, что начиналось как обычный обмен информацией о его личной настройке терминала, превратилось в вирусный манифест о будущем разработки программного обеспечения, который инсайдеры отрасли назвали поворотным моментом для стартапа.

«Если вы не читаете лучшие практики Claude Code непосредственно от его создателя, вы отстаете как программист», — написал Джефф Тан, видный деятель сообщества разработчиков. Кайл МакНис, еще один наблюдатель индустрии, пошел дальше, заявив, что с «меняющими правила игры» обновлениями Черни, Anthropic «на подъеме» и потенциально может пережить «свой момент ChatGPT».

Ажиотаж основан на парадоксе: рабочий процесс Черни удивительно прост, но он позволяет одному человеку работать с производительностью небольшой инженерной команды. Как отметил один пользователь в X после внедрения настройки Черни, опыт «больше похож на Starcraft», чем на традиционное кодирование — переход от набора синтаксиса к управлению автономными единицами. Это представляет собой значительный отход от традиционных методологий разработки.

От Индивидуального Кодера к Командиру Цифрового Флота

Подход Черни кардинально переосмысливает роль разработчика. Вместо традиционного «внутреннего цикла» кодирования, где программист пишет, тестирует и итерирует одну функцию, Черни действует как дирижер, оркеструя несколько ИИ-агентов. Его заявление о том, что он запускает «5 Claudes параллельно в своем терминале», нумеруя вкладки от 1 до 5 и используя системные уведомления для управления вводом, покорило технологический мир.

Используя системные уведомления iTerm2, Черни эффективно управляет пятью одновременными рабочими потоками. В то время как один ИИ-агент запускает набор тестов, другой рефакторит устаревший модуль, а третий составляет документацию, Черни контролирует весь процесс. Он расширяет эти возможности, запуская «5-10 Claudes на claude.ai» в своем браузере, используя команду «teleport» для бесшовной передачи сеансов между веб-интерфейсом и его локальной машиной. Эта стратегия с использованием нескольких агентов и платформ является ключом к его повышенной производительности.

Эта операционная модель убедительно подтверждает стратегию «делать больше с меньшими затратами», сформулированную президентом Anthropic Даниэлой Амодеи. В то время как конкуренты, такие как OpenAI, фокусируются на масштабных инвестициях в инфраструктуру, Anthropic, благодаря рабочему процессу Черни, демонстрирует, что превосходная оркестровка и интеллектуальное использование существующих ИИ-моделей могут привести к экспоненциальному росту производительности. Это подчеркивает стратегическое расхождение в подходах ведущих ИИ-компаний к росту и инновациям.

Контринтуитивный Выбор: Opus 4.5, Самая Медленная и Самая Умная Модель

В шаге, который идет вразрез с одержимостью индустрии скоростью, Черни раскрыл свое исключительное использование самой мощной, хотя и самой медленной, модели Anthropic: Opus 4.5. «Я использую Opus 4.5 с функцией 'thinking' для всего», — пояснил Черни. «Это лучшая модель для кодирования, которую я когда-либо использовал, и, хотя она больше и медленнее Sonnet, поскольку ее нужно меньше направлять, и она лучше использует инструменты, в конечном итоге она почти всегда быстрее, чем использование меньшей модели».

Это понимание имеет решающее значение для руководителей корпоративных технологий. Основным узким местом в современной разработке ИИ является не скорость генерации токенов, а время, которое люди тратят на исправление ошибок ИИ. Рабочий процесс Черни предполагает, что оплата «налога на вычисления» за более способную модель авансом значительно снижает последующий «налог на исправление». Этот сдвиг парадигмы побуждает к переоценке анализа затрат и выгод при внедрении ИИ, отдавая приоритет когнитивным способностям над чистой скоростью обработки.

Общий Файл для Коллективной Памяти ИИ

Черни также затронул постоянную проблему «амнезии ИИ» — неспособности стандартных больших языковых моделей сохранять специфические для компании стили кодирования или архитектурные решения между сессиями. Решение его команды элегантно просто: один файл под названием CLAUDE.md в их репозитории Git.

«Каждый раз, когда мы видим, что Claude делает что-то неправильно, мы добавляем это в CLAUDE.md, чтобы Claude знал, что не следует делать это в следующий раз», — написал он. Эта практика превращает кодовую базу в самосовершенствующуюся сущность. Когда человек-разработчик просматривает pull request и обнаруживает ошибку, он не просто исправляет код, но и обновляет файл CLAUDE.md, фактически переобучая ИИ. Как отметил лидер продукта Акаш Гупта, «Каждая ошибка становится правилом». Чем дольше команда сотрудничает, тем более совершенным и умным становится ИИ-агент.

Slash-Команды и Под-Агенты: Автоматизация Рутины

Эффективность «стандартного» рабочего процесса Черни обеспечивается строгой автоматизацией. Он использует slash-команды — пользовательские ярлыки, интегрированные в репозиторий проекта — для выполнения сложных операций одним нажатием клавиши. Команда, такая как `/commit-push-pr`, вызываемая десятки раз в день, автономно обрабатывает бюрократию контроля версий, устраняя необходимость ручного ввода команд Git, написания сообщений коммитов и создания pull request.

Кроме того, Черни использует под-агентов, специализированных ИИ-персон, для различных этапов разработки. «Упроститель кода» оптимизирует архитектуру после завершения основной работы, а агент «verify-app» проводит сквозное тестирование перед выпуском. Эта многоуровневая автоматизация оптимизирует весь жизненный цикл разработки программного обеспечения.

Циклы Верификации: Настоящий Ключ к Коду, Сгенерированному ИИ

Выдающийся успех Claude Code, который, по сообщениям, достиг 1 миллиарда долларов годового дохода, во многом объясняется надежными циклами верификации. ИИ функционирует не просто как генератор кода, а как интегрированный тестировщик.

«Claude тестирует каждое изменение, которое я вношу в claude.ai/code, используя расширение Claude Chrome», — заявил Черни. «Он открывает браузер, тестирует пользовательский интерфейс и итерирует, пока код не заработает и пользовательский опыт не станет удовлетворительным». Он утверждает, что предоставление ИИ возможности проверять свою работу — будь то автоматизация браузера, выполнение команд bash или запуск наборов тестов — повышает качество конечного результата в «2-3 раза». Агент не просто пишет код; он тщательно его проверяет.

Смена Парадигмы в Разработке Программного Обеспечения

Реакция индустрии на рабочий процесс Черни знаменует собой переломный момент. «Кодирование с помощью ИИ» эволюционировало от простой функции автодополнения в редакторе до комплексной операционной системы для труда. Как резюмировал Джефф Тан в X: «Прочтите это, если вы уже инженер... и хотите больше власти». Инструменты для многократного увеличения человеческой производительности уже доступны. Ключ заключается в переосмыслении ИИ не как помощника, а как компетентной рабочей силы. Программисты, которые первыми совершат этот ментальный скачок, не только повысят свою производительность, но и кардинально изменят свою роль в будущем разработки программного обеспечения.