Обновить

Создатель инструмента для программирования Claude Code Борис Черный подробно рассказал о своем рабочем процессе.

Черный возглавляет Claude Code в Anthropic, и его подход радикально отличается от привычной линейной модели программирования. Вместо последовательной работы «написал — протестировал — исправил» он одновременно запускает несколько ИИ-агентов.

«Я запускаю пять Claude параллельно в терминале», — объясняет Черный. Он распределяет задачи между вкладками: один агент запускает тесты, другой занимается рефакторингом, третий пишет документацию. Дополнительно он использует ещё несколько сессий Claude в браузере, переключаясь между ними по мере необходимости.

Ключевой деталью стало и то, какую модель он выбирает. Вопреки стремлению индустрии к максимальной скорости, Черный предпочитает самую «тяжёлую» и медленную модель Anthropic — Opus 4.5. По его словам, она требует меньше контроля со стороны человека и лучше работает с инструментами, поэтому в итоге экономит время. «Даже если она медленнее, результат получается быстрее, потому что её не приходится постоянно поправлять», — отмечает Черный.

Чтобы решить проблему «забывчивости» ИИ, команда Claude Code использует простой, но эффективный прием. В каждом репозитории хранится файл CLAUDE.md, куда разработчики записывают все ошибки, которые агент допускал ранее. В следующий раз Claude учитывает эти правила. Таким образом, каждая ошибка превращается в постоянное ограничение, а ИИ со временем лучше адаптируется к конкретному проекту и стилю команды.

Теги:
Всего голосов 4: ↑1 и ↓30
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации