В современном мире искусственного интеллекта разработчики и инженеры постоянно ищут инструменты для ускорения работы с кодом и повышения продуктивности. Одним из таких инструментов является Claude Code (CC) — платформа, обещающая улучшенную интеграцию AI-моделей для генерации, анализа и ревью кода. За последние два месяца я имел возможность глубоко погрузиться в использование Claude Code, выявить как его преимущества, так и ограничения, а также определить, какие сценарии применения подходят этому инструменту лучше всего. Прежде всего стоит отметить, что перед началом моего знакомства с Claude Code я достаточно давно пользовался Cursor — инструментом с похожей функциональностью, в частности для помощи при написании и отладке кода с помощью AI. Тот период был своеобразным испытанием: в течение двух недель после середины июня 2025 года API Cursor был практически неограничен по запросам, что давало широкие возможности для тестирования.
Однако впоследствии компания начала вводить жёсткое ограничение на скорость запросов (rate limiting), что оказало заметное влияние на поток работы и вынудило искать альтернативные решения. Claude Code заинтересовал меня именно тем, что предоставляет более гибкие возможности с подписками, включая планы с неограниченным использованием моделей Sonnet 4 и Opus 4. Особенно полезно то, что CC интегрируется с Cursor, позволяя сохранить привычные рабочие процессы, такие как удобный просмотр и ревью изменений в диффах, разрешение конфликтов слияния и прочие возможности классического редактора. В ходе двух недель активного использования Claude Code я работал преимущественно с средними и крупными проектами на Python, Ruby и TypeScript, в том числе с крупной open-source кодовой базой с общим объёмом порядка 50 миллионов токенов. Для контроля качества приложений использовались спецификации и end-to-end тесты, которые позволяли строить цикл обратной связи, корректируя код с помощью AI на основе результатов тестирования.
Одним из главных вызовов было привыкание к рабочему процессу Claude Code, поскольку на первых порах многие команды и функции оставались неочевидными. Например, режим автоматического редактирования и управление контекстом через сжатие (compaction) сообщений требовали времени, чтобы установить доверие к системе. Важно понимать, что глубокое использование функций CC предполагает активное исследование доступных команд и возможностей. Изучение сочетаний клавиш, таких как Shift+Tab для циклирования между режимами планирования (planning mode) и автоматического редактирования, существенно ускоряло работу и позволило выстроить более эффективный подход к взаимодействию с AI. Взаимодействие с различными моделями в Claude Code — отдельная тема для обсуждения.
Модель Sonnet 4 оказалась надежным помощником примерно в 90% задач, особенно хорошо справляясь с Python и фронтенд-кодом. Она отличается быстрой и точной генерацией, а также интеллектуальным поиском (agentic search), позволяющим автономно исследовать кодовую базу и выполнять сложные запросы. Opus 4, напротив, демонстрирует лучшие результаты в сложных и запутанных сценариях, однако иногда путается после нескольких циклов диалогов. В таких случаях оптимальной стратегией было переключение на Opus с последующим сохранением результатов в отдельном markdown-файле в директории .claude, а затем начало новой сессии для обеспечения стабильности и свежести контекста.
Управление контекстом и памятью в Claude Code заслуживает отдельного внимания. Инструмент умеет рекурсивно читать специальные файлы вроде CLAUDE.md и CLAUDE.local.md, расположенные в текущем рабочем каталоге и иерархии директорий.
Это позволяет сохранять важные заметки, подсказки и метаданные о проекте, благодаря чему при запуске новых сессий AI работает с релевантным контекстом, даже если проект охватывает множество поддиректорий. Такой подход заметно улучшает продуктовую цепочку, уменьшая необходимость повторного ввода информации или потери важных деталей. При работе с большими кодовыми базами ключевую роль играет поиск и навигация. В Claude Code реализована поддержка субагентов (subagents), которые работают параллельно, что позволяет распределять задачи по нескольким экземплярам моделей. Эти агенты могут запускать независимые поисковые запросы, использовать инструменты командной строки, такие как grep и ripgrep, для глубокого анализа кода.
С точки зрения скорости агрегированный поиск, выполненный этими субагентами, пока уступает Cursor, однако качество и точность получаемых результатов компенсируют это ограничение. Использование таких инструментов, как /think, /think hard или /ultrathink позволяет направлять AI в режим глубокой аналитической работы, что особенно полезно при детальном ревью или рефакторинге. Что касается пользовательского интерфейса, Claude Code представляет собой CLI-инструмент, что резко отличается от визуального и более интуитивного подхода Cursor. CLI-подход поначалу кажется менее удобным, особенно для тех, кто привык видеть сразу результаты работы в графическом редакторе. Однако именно такая архитектура стимулирует исследование, экспериментирование и освоение продвинутых команд.
Например, возможность запускать одноразовые скрипты через команду ! или функции памяти (memorize) для сохранения пользовательских инструкций существенно расширяют горизонты возможностей. Функция ревью и управление pull-реквестами в Claude Code реализованы с помощью специальных пользовательских команд, для работы которых требуется установленный GitHub CLI. Использование таких опций позволяет организовать взаимодействие с командой разработки в рамках обычного рабочего процесса, загружая комментарии, события и диффы для анализа и исправления. Подобные механизмы упрощают контроль качества и ускоряют принятие решений. Как и у любого инструмента, у Claude Code есть свои болезненные моменты.
К примеру, проблемы с копированием и вставкой кода остаются болью для многих пользователей. Неудобства вызваны тем, что вертикальное форматирование и отступы при переносе между инструментом и реальным редактором иногда теряются. Также несмотря на стабильность моделей Sonnet 4 и Opus 4 встречаются ситуации, когда приходится переключаться между ними для обхода ошибок или увеличения точности. Кроме того, некоторые функции пока выглядят недоработанными, например, медленная реакция на поисковые запросы в больших проектах или необходимость дождаться процесса компрессии контекста перед продолжением работы. Для продвинутых пользователей и разработчиков особенно ценна возможность создавать кастомные команды для автоматизации повторяющихся задач.
Планирую в будущем глубже изучить этот аспект, а также подключить дополнительные серверы автоматизации, такие как Playwright для фронтенд-разработки. Возможность устанавливать обратную связь в цикле исполнения — с помощью автоматического создания скриншотов, их анализа и последующего цикла правок — позволит существенно упростить мелкие и рутинные задачи в больших проектах. Если подвести итог, то Claude Code — это мощный инструмент для тех, кто готов к погружению и активному исследованию функционала. Его CLI-архитектура и возможности для работы с субагентами делают его привлекательным для продвинутых пользователей и «энтузиастов», стремящихся к максимальной гибкости в работе с AI. Хотя интерфейс и UX уступают Cursor с его полиированным графическим интерфейсом, именно отсутствие излишних визуальных подсказок способствует более глубокому освоению функционала и раскрытию скрытых возможностей.
