Как мы используем Claude Code в Anthropic
Ключевые тезисы:
Агенты становятся умнее — модели развиваются, позволяя агентам выполнять более сложные задачи.
Меняйте подход к работе — чтобы получить максимум от Claude Code, нужно адаптировать свои привычки.
Позвольте Claude «интервьюировать» вас — модель лучше извлекает требования, чем вы их формулируете.
Переходите от Markdown к HTML — HTML-файлы более информативны и удобны для человека.
Встраивайте верификацию в артефакт — делайте код проверяемым нативно, чтобы агент мог тестировать его самостоятельно.
Эволюция работы с агентами
Почему меняется подход?
Модели становятся мощнее, что позволяет агентам работать дольше над сложными задачами. Однако это увеличивает расход токенов, если агент действует неверно. Ключ — сместить верификацию в начало процесса, сделав спецификацию более богатой и понятной.
Горький урок (The Bitter Lesson)
Идея Ричарда Саттона: вкладывать силы в hardcode-ограничения системы менее эффективно, чем просто увеличивать объём данных и вычислительных мощностей. Аналогично с Claude: модель лучше извлекает скрытые требования, чем вы их формулируете.
Этап 1: Пусть Claude задаёт вопросы
Плохой промт: «Сделай лучше».
Хороший промт: Определяет область интересов, но не навязывает конкретное решение, поощряя Claude к диалогу.
Как это работает:
- В промте явно указывается использовать инструмент
ask user question. - Claude начинает интерактивный опрос, уточняя детали (аудитория, функции и т.д.).
- В результате создаётся более полная и точная спецификация без необходимости заранее всё детализировать.
Рекомендации по настройке Claude Code:
- Используйте Auto mode — это значительно упрощает работу.
- Настройте параметр Effort — рекомендуется
highилиmax. - Попробуйте Fast mode — дороже, но идеально для быстрой итерации по спецификациям.
Этап 2: От Markdown к HTML-спецификациям
Проблема Markdown: Длинные файлы (200+ строк) плохо читаемы. Трудно представить итоговый вид интерфейса.
Преимущество HTML:
- Большая информационная плотность — больше данных в удобной форме.
- Визуальная эргономика — можно сразу оценить дизайн.
- Интерактивность — можно делать скриншоты и давать по ним обратную связь.
Пример (приложение для разделения счетов):
Claude может сгенерировать несколько HTML-макетов в разных стилях (брутализм, Tokyo fintech и др.). Это позволяет наглядно выбрать направление и дать точные правки, особенно с улучшенной vision-моделью Opus 4.7.
Этап 3: Нативная верификация для агентов
Цель: Встроить возможность проверки прямо в артефакт (код), чтобы агент мог самостоятельно запускать тесты.
Пример с To-Do приложением (React):
- Публикация состояния в DOM: Компоненты явно выводят свои данные (например,
data-verify-unit="total-done") в атрибуты HTML. - Агент читает контракт: Claude может прочитать это состояние напрямую из DOM, не вникая во внутренности React.
- Запуск верификации: На основе этих данных запускаются проверки (инварианты, фикстуры).
Три способа запуска верификации:
- Для человека: Через читабельную дашборд в браузере.
- Агент-центричный: Claude самостоятельно запускает проверки из браузера (например, через Playwright MCP).
- Headless/CI: Запуск через CLI командой (например,
bun verify).
Запись доказательств:
Процесс верификации можно записывать как видео-клипы, сохранять их (например, в S3) и делиться с командой в качестве доказательства работоспособности.
Итоговые рекомендации
- Доверяйте модели: Позвольте Claude извлекать требования через диалог.
- Специфицируйте в HTML: Переходите от длинных Markdown-файлов к наглядным HTML-макетам.
- Встраивайте верификацию: Делайте состояние приложения и контракты проверки доступными прямо в DOM для агентов.
- Используйте Opus 4.7: Новая модель с улучшенным vision-модулем идеально подходит для такой работы.
- Экспериментируйте с Fast mode: Для быстрого прототипирования и итераций по спецификациям.
Главный вывод: Будущее за агент-нативными артефактами, где код не только работает, но и содержит в себе всю необходимую информацию для своей же автоматизированной проверки.