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 выступает архитектор самого совершенного в мире агента по написанию кода, Кремниевая долина не просто слушает — она делает тщательные записи. Всю последнюю неделю инженерное сообщество было очаровано серией публикаций в X (ранее Twitter) от Бориса Черни, визионера, создателя и руководителя Claude Code в Anthropic. То, что начиналось как скромный обмен информацией о его личной настройке терминала, быстро переросло в вирусный манифест, который коренным образом меняет представления о разработке программного обеспечения, а инсайдеры отрасли называют это поворотным моментом для ИИ-стартапа.

Уважаемые фигуры из сферы разработчиков высоко оценили идеи Черни. Джефф Танг, известный голос в сообществе, отметил: "Если вы не усваиваете лучшие практики Claude Code напрямую от его создателя, вы отстаете как программист". Кайл МакНис, еще один внимательный наблюдатель индустрии, усилил похвалу, заявив, что с "меняющими правила игры" обновлениями Черни, Anthropic "на подъеме" и потенциально находится на пороге своего "момента ChatGPT".

Широко распространенное волнение коренится в убедительном парадоксе: методология Черни на удивление проста, но она позволяет одному человеку работать с производительностью небольшой специализированной инженерной команды. Один пользователь, внедрив настройку Черни, поделился в X, что опыт ощущался "больше как StarCraft", чем обычное программирование, что означает смену парадигмы от ручного ввода синтаксиса к стратегической оркестровке автономных цифровых сущностей.

Эта статья посвящена рабочему процессу, который пересматривает создание программного обеспечения, непосредственно от его создателя. Она исследует, как одновременная работа нескольких ИИ-агентов превращает процесс кодирования в увлекательную стратегическую игру в реальном времени.

За пределами линейности: Оркестровка как командир флота

Пожалуй, самое поразительное откровение из рассказа Черни — это его отход от линейных методов кодирования. Традиционная разработка, часто называемая "внутренним циклом", включает в себя написание программистом функции, ее тестирование, а затем переход к следующей задаче. Черни, однако, занимает позицию командира флота, одновременно оркеструя работу нескольких ИИ-агентов.

"Я запускаю 5 Claude параллельно в своем терминале", — пояснил Черни в своих публикациях. "Я нумерую свои вкладки от 1 до 5 и использую системные уведомления, чтобы знать, когда Claude нуждается во вводе".

Используя возможности системных уведомлений iTerm2, Черни эффективно управляет пятью различными рабочими потоками одновременно. Например, один ИИ-агент может выполнять набор тестов, другой — рефакторить устаревший модуль, а третий — усердно составлять документацию. Кроме того, он распространяет эту параллельную обработку на веб-интерфейс, запуская "5-10 Claude на claude.ai" в своем браузере и используя команду "teleport" для бесшовной передачи сеансов между веб-интерфейсом и его локальной машиной.

Этот сложный подход убедительно подтверждает стратегию "делать больше с меньшими затратами", недавно озвученную президентом Anthropic Даниэлой Амодей. В то время как крупные конкуренты, такие как OpenAI, вкладывают значительные средства в создание масштабной инфраструктуры, Anthropic демонстрирует, что превосходная оркестровка и интеллектуальное использование существующих ИИ-моделей могут привести к экспоненциальному росту производительности.

Неочевидный выбор: Принятие самой медленной и самой умной модели

Неожиданным для индустрии, одержимой низкой задержкой, стало заявление Черни о том, что он исключительно полагается на самую мощную, хотя и самую медленную, модель Anthropic: Opus 4.5.

"Я использую Opus 4.5 с мышлением для всего", — пояснил Черни. "Это лучшая модель для написания кода, 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 особенно важно для руководителей корпоративных технологий. Основным узким местом в современной разработке ИИ является не скорость генерации токенов; это значительное время, затрачиваемое человеком на исправление ошибок, генерируемых ИИ. Рабочий процесс Черни предполагает, что оплата "налога на вычисления" за более интеллектуальную модель заранее может существенно снизить "налог на исправление" в дальнейшем.

Общий файл: Превращение ошибок ИИ в постоянные уроки

Черни также пролил свет на то, как его команда решает насущную проблему "амнезии" ИИ. Стандартные большие языковые модели часто не могут сохранять специфические соглашения о кодировании компании или архитектурные решения между различными сеансами.

Чтобы обойти это, команда Черни поддерживает единственный файл под названием CLAUDE.md в своем репозитории Git. "Каждый раз, когда мы видим, что Claude делает что-то неправильно, мы добавляем это в CLAUDE.md, чтобы Claude знал не делать этого в следующий раз", — написал он.

Эта практика эффективно превращает кодовую базу в самокорректирующийся организм. Когда разработчик-человек просматривает запрос на слияние (pull request) и обнаруживает ошибку, его действие выходит за рамки простого исправления кода; он инструктирует ИИ обновить свои внутренние рекомендации. "Каждая ошибка становится правилом", — отметил Аакаш Гупта, руководитель продукта, анализировавший эту ветку обсуждений. Следовательно, чем дольше команда сотрудничает, тем более компетентным и умным становится ИИ-агент.

Команды Slash и под-агенты: Автоматизация утомительных задач разработки

Внешне "стандартный" рабочий процесс, вызвавший похвалу, основан на строгой автоматизации повторяющихся задач. Черни использует команды "slash commands" — пользовательские ярлыки, встроенные в репозиторий проекта — для выполнения сложных операций одним нажатием клавиши.

Он выделил команду /commit-push-pr, которую он вызывает десятки раз в день. Эта автоматизация устраняет необходимость вручную вводить команды Git, писать сообщения коммитов и инициировать запросы на слияние, позволяя агенту автономно управлять бюрократическими аспектами контроля версий.

Черни также использует под-агентов, специализированных ИИ-персон, для управления различными этапами жизненного цикла разработки. Он использует агент-упроститель кода для оптимизации архитектуры после завершения основной работы и агент-верификатор приложения для проведения сквозных тестов перед любым развертыванием.

Циклы проверки: Настоящий ключ к коду, сгенерированному ИИ

Если и есть одна причина, по которой Claude Code, по сообщениям, так быстро достиг 1 миллиарда долларов годового регулярного дохода, то, вероятно, это внедрение надежных циклов проверки. ИИ — это не просто генератор кода; это интегрированная система тестирования.

"Claude тестирует каждое изменение, которое я вношу в claude.ai/code, используя расширение Claude Chrome", — сообщил 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 собственную работу — будь то через автоматизацию браузера, выполнение команд bash или запуск наборов тестов — повышает качество конечного результата в 2-3 раза. Роль агента выходит за рамки написания кода; он активно проверяет функциональность кода и пользовательский опыт.

Рабочий процесс Черни сигнализирует о новой эре в разработке программного обеспечения

Бурная реакция на ветку Черни предполагает фундаментальный сдвиг парадигмы в том, как разработчики воспринимают и практикуют свое ремесло. Годами "кодирование с помощью ИИ" в основном было синонимом улучшенной функции автодополнения в текстовом редакторе — удобного способа ускорить набор текста. Черни наглядно продемонстрировал, что теперь ИИ может служить комплексной операционной системой для самого труда.

"Прочтите это, если вы уже инженер... и хотите больше власти", — кратко резюмировал Джефф Танг в X, уловив настроение расширения прав и возможностей.

Инструменты, способные увеличить производительность человека в пять раз, больше не являются теоретическими; они доступны уже сейчас. Их эффективное внедрение требует простого, но глубокого ментального скачка: перехода от восприятия ИИ как простого помощника к принятию его в качестве масштабируемой рабочей силы. Программисты, которые первыми совершат этот когнитивный переход, не только достигнут беспрецедентной производительности, но и окажутся вовлеченными в совершенно иную, более стратегическую и, в конечном счете, более полезную игру по разработке программного обеспечения. Остальные продолжат придерживаться традиционного подхода.

Информационное агентство Эхбари