В наш век стремительного развития технологий искусственный интеллект становится неотъемлемой частью рабочего процесса программистов и разработчиков ПО. Одним из таких помощников выступает Claude Code — мощный инструмент на базе ИИ, способный существенно упростить и ускорить процесс кодирования, а также оказать помощь в решении сопутствующих задач. Недавно я провёл 31 день, используя Claude Code в качестве своего основного ассистента при разработке и поддержке программных проектов, и хочу поделиться тем, что узнал и какие выводы сделал за это время. Эти знания окажутся полезными не только новичкам, но и опытным специалистам, всем, кто заинтересован в эффективном применении ИИ в своём труде. Один из ключевых аспектов, с которым сталкиваются все, кто работает с LLM (Large Language Models), в том числе с Claude Code — управление контекстом.
Несмотря на большое количество разговоров о том, что «промпт инжиниринг» устарел, именно продуманное предоставление контекста остаётся критически важным для получения от ИИ релевантных и точных ответов. Claude Code, подобно очень умному разработчику с ограниченной памятью, способен выполнять большое количество задач, но всё зависит от того, насколько полно вы предоставите информацию о проекте и текущих задачах. Модель ИИ основана на предобученных весах и не в состоянии запомнить информацию из прошлого без явного её указания в текущем сеансе. Это значит, что любая новая сессия начинается фактически с чистого листа. Чтобы ИИ понимал контекст, разработчики используют специальные файлы, такие как CLAUDE.
md, где фиксируют описание структуры проекта, часто используемые команды, особенности инфраструктуры и другие нюансы. Это существенно сокращает время на «ввод в курс дела» и делает взаимодействие более продуктивным. Однако, работа с контекстом — это не только предоставление информации, но и её грамотное поддержание. При приближении объёма контекста к максимальному лимиту, Claude Code начинает пытаться сжимать (компрессировать) имеющиеся данные, что часто приводит к потерям важной информации. Поэтому рекомендуется периодически очищать контекст командой /clear, особенно при переходе к новому направлению работы или проекту.
Такая практика помогает избежать «загрязнения» контекста и улучшить качество последующих ответов. Интересным явлением является эффект «отравления контекста», когда модель продолжает использовать неправильные или некорректные данные, которые были вставлены в историю взаимодействия. Для борьбы с этим стоит «откатываться» и переформулировать запросы, не опираясь на ошибочные ответы, что сохраняет чистоту взаимодействия и снижает расход токенов. Лично я убедился, что Claude Code показывает максимальную эффективность при работе с небольшими, локальными скриптами или модулями, которые умещаются в текущий контекст. Это позволяет ИИ «видеть» весь код сразу и не делать неверные предположения.
Например, создание скриптов для автоматизации, добавление функционала на отдельные страницы и написание вспомогательных утилит — всё это проходит очень гладко при условии правильного предоставления исходников. За время эксперимента я реализовал различные задачи с посильной помощью Claude Code: добавил автоматизированное тестирование с Playwright, оптимизировал парсинг RSS для проекта Animenano, создал скрипты синхронизации баз данных для упрощения локальной отладки, расширил возможности AI-агента на базе LiveKit, написал функции для конвертации титров из Final Cut Pro в субтитры SRT для YouTube, а также автоматизировал отслеживание акций на кофейных продуктах с последующим уведомлением в Slack. Подобное разнообразие показывает универсальность ИИ-инструмента и его потенциал для интеграции в повседневную работу. Тем не менее, столкнулся и с трудностями. Создание AI-DJ, сочетающего несколько технологий и выполняющего несколько взаимозависимых задач, выявило слабые места: отсутствие комплексной архитектуры, недостаток модульного тестирования и интеграционных проверок.
Claude Code хорошо справился с отдельными частями проекта, но сборка системы и взаимодействие компонентов оказались сложными, зачастую из-за отсутствия чёткого плана с моей стороны. Это подчёркивает, что ИИ пока не может полностью заменить продуманное проектирование и контроль со стороны разработчика. Параллельно с областью программирования, Claude Code проявил себя как ценный помощник в решении технических и документальных задач. Например, помощь в настройке VPN и домашнего сервера, отладка проблем с жёсткими дисками на Linux, создание PDF из изображений с последующим сжатием — все эти сценарии показывают, как многофункциональность инструмента выходит за рамки кодинга. Оперативная диагностика проблем, выполнение команд Linux, преобразования, генерация документации — всё это экономит время и уменьшает необходимость в сложном поиске решений по отдельности.
Одним из наиболее впечатляющих кейсов был ремонт внешнего SSD, поставшего в режим read-only. Вместо долгого гугления и попыток самостоятельно диагностировать сбой я обратился к Claude Code, который оперативно предложил команды для проверки и исправления файловой системы. Такой «живой» конвейер диагностики и исправления — важное преимущество перед простым поиском решений в интернете. Опыт работы с Claude Code также открыл недостатки ИИ, особенно заметные в работе с CSS. Понимание финального результата вёрстки складывается из множества связанных файлов и сложных каскадных правил, которые не всегда адекватно обрабатываются моделью.
Из-за отсутствия полноценного рендеринга и динамического анализа стилей ИИ чаще предпочитает писать инлайновый CSS и не всегда учитывает архитектуру кода, что порождает вопросы с качеством и сопровождаемостью. Вероятно, на данном этапе человеческий опыт и знание специфики веб-разработки превосходит способности подобных инструментов. Несмотря на некоторые ограничения, накопленный опыт показывает, что эффективное использование Claude Code требует знания не только функций инструмента, но и основ работы с LLM, ограничения контекста, правильной организации запросов и умений вовремя очищать память сессии для максимальной продуктивности. Осознанное применение инструментов ИИ позволяет не просто быстрее писать код, но и структуировать свой рабочий процесс, выстраивать обратную связь и сохранять контроль над проектами. Что касается экономической стороны, за месяц интенсивного использования стоимость сожжённых токенов значительно превысила цену месячной подписки Claude Pro, что говорит о высокой востребованности сервиса и его полезности для пользователя.
При этом умение рационально расходовать токены и грамотно подавать контекст остаётся важным навыком для оптимизации затрат и повышения отдачи от взаимодействия с ИИ. Подводя итог, можно сказать, что Claude Code — это не просто ещё один инструмент для автоматизации рутинных задач и написания кода. Это помощник, который меняет подход к разработке, позволяет быстрее получать решения и отрабатывать идеи, а также помогает не терять время на поиск элементарных инструкций или исправление ошибок. Несмотря на существенные ограничения и необходимость человеческого контроля, потенциал таких инструментов огромен и с каждым обновлением будет только расти. Использование Claude Code даёт представление о будущем, где разработчики смогут сотрудничать с ИИ, комбинировать творческий подход и автоматизацию, снижать нагрузку и повышать качество продукта.
Однако для достижения максимальной эффективности важны навыки работы с контекстом, осторожное управление информацией и четкое планирование архитектуры, ведь без этого даже самый мощный ИИ останется только исполняющим сторонним элементом, а не полноценным членом команды.
