Сегодня программные агенты, основанные на больших языковых моделях, играют ключевую роль в автоматизации написания кода и ускорении разработки программного обеспечения. Однако, когда речь заходит о работе с узкоспециализированными библиотеками, новыми версиями инструментов или внутренними корпоративными API, такие агенты часто сталкиваются с трудностями. В частности, это касается таких платформ, как Claude Code, которая при стандартной настройке демонстрирует великолепные результаты на широко распространённых библиотеках, но испытывает проблемы при работе с доменно-специфичными технологиями. В статье мы рассмотрим, как превратить Claude Code в мощного, глубоко понимающего ваш инструментарий кодера-агента, способного эффективно взаимодействовать с нестандартными и специализированными ресурсами. Разработчики библиотек LangGraph и LangChain столкнулись с подобной проблемой, когда хотели добиться более точной и качественной генерации кода с учётом всех нюансов их инструментов.
Их эксперименты показали, что простое предоставление агента доступа к полной документации не так эффективно, как можно было ожидать. Превышение лимита контекстного окна благодаря большим объёмам информации приводит к снижению производительности и увеличению стоимости использования модели. Напротив, хорошо структурированный и краткий справочник в формате Claude.md с чёткими инструкциями, примерами и рекомендациями собрал лучшие результаты. При этом оптимальным оказался гибридный подход, сочетающий Claude.
md и инструменты для выборочного доступа к документации, которые позволяли агенту углубляться в детали при необходимости. Для создания эффективного специализированного агента важно понять, что большой объём данных без правильной навигации и акцентов становится скорее помехой. Именно поэтому разумная конденсация ключевой информации, фокусировка на наиболее важных аспектах библиотеки и чёткие руководства по распространённым паттернам и возможным ошибкам существенно повышают качество генерируемого кода. В Claude.md содержатся не только базовые инструкции, но и тщательно проработанные описания распространённых ошибок, антипаттернов и нюансов интеграции с LangGraph, таких как особенности работы с асинхронными задачами или построение многоагентных систем.
Для компаний, работающих с кастомными библиотеками и доменными фреймворками, это имеет особое значение. Интеграция агента с сервером MCPDoc, который даёт доступ к онлайн-документации через специализированные инструменты, помогает ориентироваться в большом объёме данных, однако без предварительной базы знаний, как в Claude.md, агент часто останавливается на поверхностной информации и не углубляется в детали. В результате дополнение Claude.md доступом к инструментам MCPDoc и даже возможности веб-поиска даёт наилучший эффект - агент грамотно распределяет внимание, сначала изучая руководство, после чего при необходимости "заглядывает" в расширенную документацию или онлайн-ресурсы.
Для оценки качества и полноты сгенерированного кода разработчики внедрили многоплановую систему тестирования. В неё вошли как "smoke-тесты" на базовую работоспособность кода, так и специализированные проверки функциональных требований конкретных задач. Помимо автоматических тестов использовался метод "LLM-as-a-Judge", когда сама языковая модель анализировала качество кода с точки зрения архитектуры, структуры проекта, соблюдения стандартов и паттернов, наличия антипаттернов и ошибок, а также учитывала субъективное восприятие - насколько код хорошо организован и понятен. Эта комплексная методика позволила выявить, что простое внедрение сервера MCP повышает показатели на 10-15%, но фундаментальным улучшением становится именно наличие Claude.md - краткого, но ёмкого справочника с чёткими инструкциями и рекомендациями по правильному использованию библиотек и инструментов.
Он помогает агенту выстраивать мышление, избегать распространённых ошибок и глубже погружаться в проблематику проекта, вместо того, чтобы останавливаться на поверхностных описаниях документации. В практических экспериментах с задачами по построению текстовых SQL-агентов, мультиагентных систем для исследования компаний и систем хранения памяти с категоризацией, просто использование Claude Code "из коробки" или с подключением только MCPDoc показало недостаточную эффективность. Добавление Claude.md хоть и давало значительный рост качества, лучшим вариантом стало объединение этих подходов - Claude.md со встроенными рекомендациями и интерактивным доступом к онлайн-документации через MCP и к веб-ресурсам.
Для разработчиков и компаний, стремящихся создать специализированных кодирующих агентов на базе Claude Code, существует ряд ценных рекомендаций. Во-первых, важно избегать перегрузки контекстного окна копией полного ллмс.txt - большой и неструктурированной документацией. Лучше разработать инструменты, умеющие избирательно извлекать наиболее релевантные фрагменты. Во-вторых, следует уделить особое внимание созданию качественного Claude.
md - хорошо структурированного и понятного документа, отражающего специфические особенности, паттерны использования, распространённые ошибки и лучшие практики выбранной платформы. Это позволит агенту быстрее освоиться и глубже понять доменную логику, существенно улучшив качество автогенерируемого кода. Нельзя забывать и о постоянном анализе неудачных запусков, что позволяет идентифицировать новые повторяющиеся ошибки и своевременно обновлять Claude.md, вписывая в него новые рекомендации. Такой подход способствует умному направлению усилий - не только статичное хранение знаний, но и развитие документации в соответствии с потребностями реальных задач.
Наконец, понимание, что наилучшие результаты достигаются сочетанием нескольких подходов - краткого специализированного гайда, инструментов доступа к документации и веб-поиска - поможет выстроить многослойную архитектуру кодирующего агента, способного и быстро ориентироваться в основных концепциях, и углубляться в технические детали по мере необходимости. Итоговый посыл в том, что создание качественного доменно-специфического программного агента на базе Claude Code требует не просто подключения документации, а продуманного подхода к знаниям внутри агента. Claude.md обеспечивает прочный фундамент понимания, инструменты MCPDoc и web search позволяют гибко углубляться в детали, а комплексная система оценки помогает контролировать качество и совершенствование кода. Такой подход позволит добиться высокой производительности и качества программных агентов, эффективно работающих в узкоспециализированных сферах и адаптированных под уникальные требования современных предприятий.
.
