Современное программирование и работа с искусственным интеллектом требует от разработчиков строгого соблюдения правил и инструкции, которые помогают системам выполнять задачи максимально корректно и эффективно. В рамках использования Claude Code особенно распространено создание файла CLAUDE.md — документа, включаемого в начало каждой сессии. Этот файл позволяет повторно использовать важные инструкции, например, руководства по кодированию или информацию о структуре проекта, чтобы обеспечить единообразие и точность ответов ИИ на протяжении всей работы. Однако перед специалистами встает вопрос: как организовать этот основной файл — собрать всю информацию в один большой текстовый блок или использовать ссылки на отдельные проектные документы? На первый взгляд, использование одного большого файла кажется простым и удобным решением.
Все важные данные сразу под рукой, и начиная новую сессию, ИИ получает полное руководство. Но тут появляется минус – чем больше данных включено сразу, тем больше контекстуальное пространство модели занимает этот файл. Поскольку Claude Code зависит от длины контекста, избыточный объем информации в начале сессии способен снизить производительность и качество выводимых ответов, а также увеличить задержки при старте диалога. В противовесе этому стоит подход с использованием ссылок на дополнительные файлы внутри CLAUDE.md с помощью специального префикса '@'.
Плюс такого метода очевиден: сама основная инструкция становится компактнее, а остальные важные детали подгружаются только по необходимости или при упоминании определенных триггерных слов, что помогает экономить ресурсы модели и избежать перегрузки контекста. В официальной документации Claude указано, что можно импортировать дополнительные файлы таким образом, однако открытым вопросом остается, загружаются ли они автоматически в контекст при каждом запуске сессии, или же модель обращается к ним избирательно, основываясь на релевантности к текущему запросу. На эту тему было проведено несколько экспериментов сообществом. Например, один из пользователей создал документ с инструкциями отвечать полностью заглавными буквами и подключил его к CLAUDE.md через ссылку с особым условием — реагировать на ключевое слово «hi».
Изначально модель не следовала данному стилю, но после появления ключевого слова начала отвечать именно так, что говорит о том, что связанные файлы не загружаются в контекст автоматически. Это открывает возможности для управления объемом информации, которая подается ИИ при каждом запуске, но повышает важность точности и корректности ссылок и триггеров для обращения к ним. В личном эксперименте с использованием CLAUDE.md, где к файлу были связаны документы «database.txt» и «treasure.
txt» с четкими условиями вызова, результаты оказались впечатляющими. Модель с 100% точностью обращалась к релевантным документам, отвечая на вопросы, требующие информации из них. Это подтверждает надежность механизма ссылок, даже если условия доступа прописаны строго и ограниченно. Несмотря на положительные итоги, есть некоторые ограничения. Во-первых, процесс ковариации обработки запросов может включать кэширование, из-за чего результаты спустя несколько сессий могут не дать точной картины постоянного поведения модели.
Во-вторых, размер проектов в реальной практике гораздо больше, и слишком частые перезапуски диалогов не всегда возможны, из-за чего модель может запутаться или «забыть» о правильной обработке ссылок во время длительной беседы. Помощь в оптимизации работы приносит грамотное структурирование CLAUDE.md: минимизация его объема с загрузкой менее важных инструкций из отдельных файлов по запросу сохраняет качество общения с AI и уменьшает нагрузку на модель. Такой подход особенно полезен при масштабных проектах с большим количеством документации, где четырехзначные строки комментариев или описаний не должны сковывать процесс понимания и анализа запроса. Очевидно, что использование одного огромного файла с инструкциями в CLAUDE.
md подходит для небольших проектов или случаев, когда информация стабильна и редко меняется. Если же проект длительный, включает регулярно обновляемые документы и множество деталей, лучше применить систему ссылок. Это обеспечивает не только гибкость, но и повышенную производительность системы. Кроме того, использование ссылок облегчает поддержку документации и совместную работу над проектом – каждый участник может обновлять отдельные файлы без риска нарушить целостность и функциональность общего инструкции CLAUDE.md.
Важно также уделять внимание ясности формулировок и точности команд в самом CLAUDE.md, чтобы модель безошибочно распознавала команды загрузки и обращения к отдельным файлам. Подобный подход требует дисциплины и качественного контроля, но многократно оправдывает себя экономией ресурсов и скоростью обработки. Интеграция таких методов становится особенно актуальной на фоне роста размера моделей ИИ и увеличения числа задач, поддерживаемых ими. В перспективе можно ожидать появления дополнительных инструментов и рекомендаций от разработчиков Claude, которые позволят более эффективно работать с большими объемами текстовой информации и обеспечивать гибкую загрузку данных.
В конечном итоге выбор между использованием одного большого файла CLAUDE.md и системой ссылок на отдельные документы зависит от масштаба проекта, характера данных и требований к скорости обработки. Комбинированный подход с минимальным основным файлом и развёрнутыми отдельными файлами по теме представляется наиболее сбалансированным решением. Опыт и эксперименты уже показали эффективность такой стратегии, позволяющей строить максимально оптимизированные взаимодействия с моделью Claude, сокращать затраты вычислительных ресурсов и повышать качество результативности на практике. Для разработчиков искусственного интеллекта и специалистов по автоматизации процессов важно понимать ключевые особенности работы с CLAUDE.
md, чтобы строить свои проекты на базе лучших практик и рекомендаций сообщества, учитывая масштабируемость и удобство поддержки документации. С течением времени и ростом конкурентоспособности, именно грамотное управление инструкциями и данными станет одним из важных факторов успеха в работе с Claude Code и другими решениями в сфере AI. Таким образом, систематизация ключевой информации и выбор между большими файлами и связанными документами — это не просто технический вопрос, а стратегическая задача, формирующая стабильность и продуктивность всего процесса. Выбирайте подход, соответствующий вашим потребностям, и оставайтесь эффективными в эволюции технологий.
