Transcription
Всем привет.
После этого видео ваш клодкод будет помнить, что вы делали вчера. Будет отказываться писать код без тестов, показывать, сколько токенов вы потратили и находить баги до того, как их найдут ваши реальные пользователи. Я покажу девять инструментов. Все они абсолютно бесплатные. Установка занимает 20-30 минут максимум.
Все инструменты я показываю на основе своего опыта своей компании Futura AI. Все команды установки и ссылки будут в моём Telegram-канале бесплатно. Плюс там же будет бонус – двух с почасовой курс Карпати с русскими субтитрами, где вы узнаете всё про нейросети. Ссылка в описании. Поехали.
Если вы здесь впервые, то коротко обо мне. Кто я такой и почему имею право что-либо вам рассказывать? Меня зовут Эдвард Гришин. Более 12 лет я работаю в IT e-commerce. Я работал топ-менеджером в компаниях Яндекс Market, Cooper, Технопарк и Sunlight. Я создал сейчас компанию Futura AI, которая создаёт AI продавцов, который может автоматизировать ваш бизнес и ваши продажи. Клод-код - мой основной рабочий инструмент каждый день, поэтому всё, что я показываю сегодня и в своих видео, основано на моём реальном опыте и на реальном бизнесе.
Итак, первый инструмент и первый шаг в любом проекте - это clot код setup. Официальный плагин от команды Antropic. Делает одну простую вещь: сканирует твой проект и говорит, что можно улучшить. Смотрит на структуру файлов, на зависимости, на конфиги и выдаёт конкретные рекомендации. Какие хуки поставить, какие скилы подключить, какие MCP сервера нужны, нужны ли субагенты. Формат read only, ничего не меняет, только анализирует и даёт рекомендации.
Как поставить данный инструмент? Всё просто. Одна команда на установку, одна на запуск. И вы видите сейчас их на экране. В чём плюс данного инструмента? Он официально от антропика, read only, то есть ничего не сломает. Анализирует пакеты в GSON, requirements.txt, структуры директорий. И он достаточно быстрый, 10-30 секунд уходит на какой-либо анализ. Минусы - это только рекомендации. Не настраивается автоматически, ты сам решаешь, что ставить. На простых проектах может выдать банальные советы. На сложных бывает полезнее.
Основной вывод. Первое, что ты делаешь в любом проекте - это запускаешь данный инструмент через команду Setup. Он покажет, что можно улучшить, и ты решаешь дальше сам: делать или не делать.
Следующий инструмент clot Markdown плюс Carpat Skills. Правила, которые Clotд читает каждую сессию. Это второй инструмент, и о нём редко говорили раньше, но сейчас стали говорить чаще. Файл clot Markу- файл в корне вашего проекта. Код читает его автоматически при каждой сессии, каждый раз, без исключений. Это ваши правила, ваша конституция проекта, как я люблю это говорить. Без клод Markдаун, клод каждый раз начинает всё с нуля. Не знает стиль кода, не знает вашу архитектуру, не знает, что трогать нельзя. Код MD знает всё.
И как же тут затисался известный Андрей Карпати? Кто это такой? Это бывший директор AI в Тесла, один из основателей Open AI. Он опубликовал свой файл Carpaty Skills – набор из четырёх принципов кодирования. У него уже 77.000 звёзд на Гитхабе. Это не плагин, это не фреймворк, это просто файл с правилами. И какие же четыре основных принципа заложены у него?
Первый - это think before coding. Прежде чем писать код, озвучь допущение. Скажи, что собираешься делать, почему именно так, какие варианты рассматривал.
Второй - это simplicity first. Не добавлять то, что не просили, не абстрагируя одноразовый код, не создавая универсальные фреймворки на одну функцию.
Третий. Surgical changes. Минимальные правки. Не переписывай то, что работает. Не рефакторь весь файл, когда просили поменять одну строку.
И четвёртый. Go Driven. Конкретные критерии успеха. Не "сделай хорошо", а "Endpoint возвращает ответ 200. Тест проходит. Нет регрессии."
Теперь немножко шаг назад. Как же, в принципе, создавать файл cldown? Если у вас ещё нету файла cloud markdown, в clд-коде есть встроенная команда s/INIT. Набираете команду в терминале или в кддесктопе, и клод сам задаёт вопросы: "Какой будет стек проекта? Какие правила? Как тестировать? Как деплоить?" По ответам генерирует готовый клод Markдаун за несколько минут. И даже если вы не знаете, какой вам нужен стек, какие нужны правила, как тестировать, как деплоить, вы всегда можете спросить в этой же ветке у Клода, и он вам порекомендует, исходя из того, какой вы делаете проект.
И тут важный момент. Если у вас уже есть файл clot Markдаdown в вашем проекте, не перезаписывайте его с использованием Андрея Карпати Skills. Не копируйте поверх, просто скажите клодкоду следующую команду: "Скачай клод Markдау с Гитхаба". Ну и ставьте ему ссылку. Далее: "Изучи наш текущий клод Markдау и добавь в него те правила из качественного файла, которые будут полезны именно нашему проекту. Добавляй правила целиком, но как дополнение к нашим текущим правилам. Не удаляй и не меняй то, что уже есть." Клод сам прочитает оба файла, поймёт, что у тебя уже настроено, и встроит принципы Карпати в твою существующую конфигурацию без каких-либо конфликтов и всего лишь меньше, чем за минуту.
Как всё это у меня работает на практике? Я открываю какую-либо новую сессию в клодкоде. Прошу добавить его какие-нибудь поинты для компании. Clд начинает читать clд Markdown. Видит decision 3, далее идёт в бизнес-логику, идёт файл engineering guide markdown, знает мой стиль кода, знает про баги, знает, что тесты обязательны и пишет код по правилам с первого раза. Если у вас такого файла нету, он бы начал вас спрашивать, какой использовать фреймворк. Написал бы это без typehint, забил бы про тесты, и вам бы ещё пришлось три раза всё это переделывать за ним, потому что нужно понимать, пустой клод мало что может дать из коробки.
Какие же плюсы у данного, в принципе, метода? Первое - это ноль зависимости. Это всего лишь один файл с очень большим количеством звёзд, потому что Андрей Карпать очень известен. Он работает с любой версией код-кода, и это уже обновлённая версия, которая вышла в апреле двадцать шестого года с новыми принципами. Минусы - это просто промт, а не инструмент. Его объективность субъективна, но в длинных сессиях, например, на 100+ сообщения, колод-код может забывать данные правила. И тут важно пользовать команду /clear или /context для того, чтобы клод на длинном контексте не забывал вообще эти правила. Поэтому мой вам совет: не пишите код Mark в 500 строк. Код обязательно запутается. 100-200 строк - это золотая сердина для формата clд markdown. Самое важное - это наверху в первых строках, а детали ссылками на других файлах. Больше деталей о том, как правильно создавать файл clд Markown, вы можете видеть в других моих видео.
Третий инструмент - это agent memory. И лично для меня тот, без которого я уже не могу работать. Проблема обычно простая. Ты работаешь с колод-кодом несколько часов. Всё настраиваешь, объясняешь контекст, показываешь архитектуру, разбираешь баги. Закрываешь, открываешь завтра, код, естественно, уже ничего не помнит. Абсолютно чистый лист, начинает всё сначала. И тут файл clд Markown, который мы делали на прошлом уровне, частично решает данную проблему. Там есть основные правила, но контекст работы, что ты делал вчера, какие решения принял, какие баги нашёл, всё это теряется. Agent Memory - это постоянная память между сессиями. И у неё есть четыре уровня.
Первое - это рабочая память, то, что происходит прямо сейчас: текущие задачи, текущий файл, текущий контекст.
Следующий уровень памяти – эпизодическая. Что было в прошлых сессиях? Например, вчера я работал над Авитоинтеграцией и нашёл определённый баг в конфигурации.
Семантическое - это знание о проекте. Например, что мой проект используют в Fast App Postg SQL в версии там, не помню, 16.
Процедурное, как делать вещи. Например, что делается через Docker Compose Build, на Production идёт сервер.
Что ещё? У Agent Memory тройной поиск. Первое - это BM25 плюс вектор и плюс граф знаний. То есть три способа искать: по точным словам, по смыслу и по связям между понятиями. У него 95,2% точности из пяти результатов. То есть из пяти результатов поиска 4,7 попадают в точку. Ноль внешних зависимостей. Всё локально. SQA Lite никуда не отправляет данные. Кросагентная работает через MCP. Можно подключить другим инструментам к другим инструментам AI, если вам понадобится. Бесплатный. Никаких подписок, никаких апи ключей. Всё работает локально.
Поставить его очень просто. Вы видите это сейчас на экране. Это одна команда. И после этого, в принципе, он готов к старту. Могу сразу сказать, что инструментов для работы с памятью очень много. Я бы здесь рассматривал, несмотря на то, что Agent Memory имеет малое количество звёзд, всего 21.000, есть второй инструмент, который более популярен, и он называется Clotд Mem. У него 68,9.000 звёзд на гите. И вообще это не единственный инструмент, который есть. Но если их в принципе сравнивать, то по уровню памяти, по точности, по количеству поисков, по кросангентности и по иным параметрам, мне нравится Agent Memory больше. Понятно, что Clotд mem проверен на 1.ся проектов, у него куча гайдов, большое сообщество. Если тебе нужен проверенный инструмент, то можешь взять также клод Mem и не ошибёшься. Но по качеству, моё личное мнение, Agent Memory тут выигрывает. У него выше точность, у него есть граф знаний, четыре уровня памяти, он курсогентный, ноль зависимостей, и он молодой, но технически при этом очень сильный.
В целом, если продолжить обсуждение agent memory, то основные плюсы его - это лучший рекол на рынке, граф знаний, кросагентность, ноль зависимостей и автоматический стрипинг секретов из памяти. Минусы: да, это проект молодой, меньше сообщества, чем у код мема. Настройка MCP не для самых новичков. В целом, вывод. Для меня это лучшая автоматическая память. Код Mem, правда, популярней, поэтому можете выбрать его, но я выбрал здесь, например, Agent Memory, потому что он точнее и умнее. Если работаете с несколькими AI агентами, Agent Memory без вариантов лучше.
Четвёртый инструмент - это, на самом деле, связка из двух инструментов. Первая часть - это GitHub CLA. И здесь очень важно ответить на вопрос, который многие задают. Но есть же GitHub MCP. И в чём их основная разница? GitHub CLA тратит 3 доллара 20 центов за 10.000 операций. MCP уже потратит 55,2 доллара за те же 10.000 операций – в 17 раз дороже. Gitub CLA имеет 100% надёжности, у MCP 72%. Падает, когда сервер S&P перегружен. GitHub MCP. У него 43 инструмента, занимают 28.000 токенов контекста. У GitHub CLA ноль. Cд уже имеет GHub preview view, GitHub issue create и другие. Он нативный и без MCP. GitHub MCP нужен только enterprise командам с customми Workflow. Для всех остальных используйте GitHub CLA.
Вторая часть четвёртого инструмента - это актуальная документация библиотек для клод-кода. Основная проблема, что клод, как любой яинструмент, обучается на данных до определённой даты. То есть он может не знать о новой версии fast и или Аограamме, которая выходит позже, чем выпущена сама модель. И код может выдумывать апи из головы, причём с уверенностью, или может использовать старые устаревшие апии, которые вам будут просто неинтересны. И здесь инструмент контекст se или deepcon, например, решают оба этих вопроса. Они подтягивают актуальные доки через MCP. И здесь хочется сразу сравнить два этих инструмента, потому что один бесплатный, но имеет ограничения, а второй платный и имеет более лучшие характеристики.
Контекст 7 он бесплатный, у него 1.000 запросов в месяц, широкое покрытие, но точность примерно 65%. То есть, значит, каждый третий ответ может быть неточным.
Пкон же платный, но 90% точности и в два раза меньше токенов, то есть экономия контекста.
Как его поставить? Вы видите сейчас команду на экране и в принципе всё. У Дипкона есть свой отдельный сайт, вам нужно заплатить. И также одна команда и получаете IP ключ, вставляете его и работаете.
Итак, какие основные можно сделать выводы по данным инструментам? GitHub CLA ставить не нужно, он есть уже по умолчанию. Вам просто нужно соединить вашу учётную запись в Гитхабе с вашим код-кодом. Котек 7 для старта обязателен, потому что он бесплатен. Deepcon, если хотите экономить токены и готовы платить.
И пятый инструмент для сложных решений. Sequential thinking, дерево рассуждений светвлениями. Итак, о чём данный инструмент? Клод умеет думать. У него есть уже extended thinking, то есть это внутренний процесс рассуждения, который, кстати, можно включать вручную через тот же clд Markдаун. Проблема в том, что ты не видишь, как он думает. Ну, ты можешь, конечно, наблюдать за тем, как он размышляет, но не всегда видишь, что же там у него скрыто внутри. И по факту ты получаешь только финальный ответ. Если ответ неправильный, не понимаешь, где именно логика у клода сломалась.
Sequential thinking MCP - это официальная команда Antropic MCP. Она делает мышление видимым. Клод разбивает задачу на шаги. Ты видишь каждый шаг. Он может вернуться назад, пересмотреть, развитвиться на два варианта и сравнить, как реальное дерево. Ну, аналогия с разветвлением. Поставить достаточно просто. Видите команду сейчас на экране и получаете в итоге результат.
Когда важно использовать данный инструмент? Не для каждой задачи, для простых он бесполезен, только потратите токены. Для сложных реально спасают. Какие варианты использования данного инструмента? Архитектурные: readyс или Postг SQL для хранения чатов? Сравнение разных вариантов. Например, три способа интеграции CRM. Какой лучше выбрать?
В чём разница данного инструмента с extended thinking, который есть в клоде? Extended thinking - это клод думает про себя и выдаёт ответ. Sequential thinking думает вслух. Ты видишь каждый шаг, можешь вмешаться на любом этапе. Можешь сказать: "Нет, этот вариант мне не подходит", потому что... и он его пересмотрит. Можно использовать, естественно, два инструмента одновременно. Они между собой не конфликтуют.
Основные плюсы: видимость рассуждений, ветвление, возвраты и пересмотры. И это всё от команды Antropic. Одна команда на всю установку. Минусы тратят больше токенов. Каждый раз это отдельный запрос. На простых задачах, как я говорил, бессмысленно, не для прототипирования. Вывод: для простых задач не нужен, для архитектурных решений и сложных дебагов must have. Я использую его несколько раз в неделю, но не чаще, но каждый раз это экономит мне определённые часы в сложных решениях на работе.
Итак, ряд инструментов мы рассмотрели: память, правила, документации и мышления. Дальше три инструмента, которые защищают от ошибок и экономят деньги. Плюс, напомню, в моём Telegram-канале лежит полный курс Карпати на 2 с 12 часа с русскими субтитрами. Тот самый Карпати, чьи принципы мы только что поставили в инструменте номер два. Он объясняет, как нейросети работают изнутри от нуля до GPT. И всё это бесплатно. Ссылка в описании, не переключайтесь.
Итак, инструмент номер шесть. Tdдга guardard. Тесты перед кодом, без каких-либо вариантов. И этот инструмент больше про дисциплину. Знаете, какая главная проблема есть с код-кодом? Кроме множество других проблем. Он пишет код сразу и без тестов, быстро и уверенно, а потом этот код ломается в продакшене. И ты не понимаешь, почему, потому что тестов реальных и таковых у него не заложено. И TD Guardard не плагин, который советует писать тесты. Это полноценный хук, который физически блокирует запись кода, если нет падающего теста. Невизори, а физически блокирует код без теста. Обойти его нельзя, только отключить. То есть это не "рекомендую написать вам тест", а "не дам записать файл, пока тест не упадёт".
Три правила, которые он продвигает.
Первое, нельзя писать реализацию без падающего теста. Хочешь новый endpint? Сначала тест. Тест должен упасть, только потом код.
Второе. Реализация не должна превышать требования теста. Написал тест на один кейс, не пиши обработку десяти.
Третье. Нельзя добавлять несколько тестов одновременно. Один тест, один цикл.
Какая поддержка? JavaScript, TypeScript, Python, PHP, Goust. Поставить его достаточно просто. Вы видите сейчас это на экране. Одна команда, она добавляет хуки и интегрируется с код-кодом нативно.
Как это работает у меня? Ну, прямо так, как я вам сказал. КД сразу начинает писать код, и тд Guardard говорит ему: "Стоп, сначала сделай тест". То есть здесь всё идёт жёстко. И когда я делаю какой-то очень крупный важный проект, где не хочу ошибиться лишний раз и получить негатив от клиента, я устанавливаю TД Guardard и использую его. Как пример, пишу: "Добавь end point для какой-либо компании". Код сразу начинает писать код. TEDGard пишет: "Стоп, сначала тест". Лод пишет тест. Тест падает, endpoint не существует. Теперь можно писать код. Он пишет минимальную реализацию. Тест проходит. Далее рефакторинг. Тест всё ещё проходит и цикл завершён. Без гарда код написал бы end point за 30 секунд без единого теста. Через неделю этот endпоint сломался бы после рефакторинга. Опять же, если бы я его сделал, а я их делаю, и ты бы узнал об этом уже на проде.
Итак, какой же основной плюс? Единственный тедерминистический test driving development, то есть разработка через тесты. Enforcer для AI агентов. Работать через хуки невозможно обойти, только отключить. Лёгкий, минимальное влияние на производительность. Поддерживает шесть языков. Минусы: замедляет разработку. Каждое изменение происходит через цикл, не для прототипов. Когда нужно быстро проверить идею, TD Guard раздражает, хочется его прямо отключить, поэтому здесь нужна очень жёсткая дисциплина, чтобы с ним работать.
Какая может быть альтернатива данному инструменту? Это Superpowers TDD Skill. Там Advisory рекомендует, а не блокирует разработку. Он мягче, но и менее надёжный. Клод может просто проигнорировать вашу рекомендацию. Поэтому основной вывод: если вы серьёзно относитесь к качеству кода, ставьте данный инструмент. Если просто делаете прототипы, отключайте его на время, а потом включайте обратно.
Следующий, седьмой инструмент, он про деньги и отвечает, куда уходят токены. Код-код жрёт токены немеренно, а OPС 47 жрёт их ещё больше. И это официально то, что сказал Антропик. Длинная сессия, миллион токенов, автономный режим без команды clear. И лимит может кончиться у вас к обеду. Многие об этом пишут в комментариях у меня в группе, так что это факт. Но сколько именно уходит токенов? На что? Какие сессии самые дорогие? Без какого-либо инструмента ты этого не узнаешь.
Инструмент CCUITS он CLA для анализа ваших расходов. Он делает дневные отчёты, месячные отчёты. Можно сделать Jonпорт. У него есть кэштрекинг, то есть он видит, сколько токенов пошло из кэша, сколько нет. Есть MCP интеграция, можно спросить код-код, сколько я потратил за неделю, прямо во время сессии.
Как поставить? Вы видите сейчас на экране всего лишь несколько команд, и всё начинает работать. Использую постоянно данный инструмент у себя, при том, что у меня подписка за 200 долларов, потому что даже её былай иногда не хватает, когда я одновременно разрабатываю четыре проекта параллельно. Поэтому основной вам урок, который я говорил уже в другом видео, используйте команду склаare после каждого логического блока работы. Не после каждого сообщения, а после каждой задачи. Новая задача склаare, новый контекст.
Какие плюсы у данного инструмента? Это зрелый проект. Он работает оффлайн с кэшированными ценами. У него есть MCP интеграция, можно спрашивать про расход прямо в код-коде и поддержка нескольких инстансов. Минусы - это только CLA инструмент. Нет графического интерфейса, показывают историю, но не предсказывают будущий расход.
Какие есть альтернативы? CLД-код usage монитор, а Real Time показывает и мониторит. Плюс ML предсказание расходов, поэтому в чём-то лучше. Также есть clД usage Dashшбоard, визуальный даш в браузере. Какой основной вывод? Можете запускать раз в неделю, всего несколько секунд и понимать, куда уходили ваши токены за неделю. И это первый шаг к экономии в будущем. Второй шаг, команда Clear использовать почаще. Ну и другие инструменты, которые я рассказывал в своём видео, как экономить на токенах, которые тоже можете у меня увидеть на канале. Там было 24 инструмента для этого.
Итак, последний инструмент тех Dept skill и самый масштабный по охвату. У каждого проекта есть технический долг. Код, который написали пока так, как есть, тесты, которые могли забыть, зависимости, которые устарели, SQL, запросы, которые работают, но уязвимы. Ты можешь знать про часть проблем. Про большую часть, естественно, ты просто не знаешь или уже забыл. TED dead skill - это скил код-кода, который делает полный аудит. Девять измерений. Каждая найденная проблема – конкретный файл и строка. Не у вас какие-то проблемы с безопасностью, а определённый файл, строка 47 RA SQL Query без параметризации.
Итак, какие же есть девять измерений в данном скиле?
Первое: архитектурный распад, нарушение паттернов, циклические зависимости.
Второе: типа безопасность. Any в Typeescript, отсутствие Type Hints в Питоне, например.
Третье: это покрытие тестами. Сколько кода покрыто, сколько нет, какие модули надо ещё покрыть.
Зависимости, устаревшие версии, известные уязвимости.
Следующий модуль: безопасность, SQL инъекции, отсутствие рейдлимитинга, например.
Следующее: дублирование кода, которое нужно убрать.
Седьмое: мёртвый код. Функции, которые никто не вызывает, и их тоже нужно убрать.
Конфигурация и секреты. Захардкоженные ключи, неправильный формат файлов ENV, тоже с чем нужно поработать.
И последнее: это документация. Отсутствующая документация, устаревшие файлы Redmi, которые тоже нужно обработать.
Итак, как поставить, вы видите сейчас на экране. Всё также максимально просто, и это вы всё потом спокойно найдёте в самом файле, который я вам приложу. У меня данный инструмент работает постоянно. Я его использую для того, чтобы улучшить покрытие по тестам, чтобы посмотреть, как у меня происходит работа с зависимостями, какие у меня есть известные проблемы. И всё это я обрабатываю и изменяю. Причём в чём плюс данного инструмента? В том, что каждая проблема - это файл, строка и описание с рекомендациями, и можно открыть файл и сразу чинить.
Какие минусы у данного инструмента? Первый запуск 5-20 минут в зависимости от размера проекта. Он жрёт токены на больших кодовых базах. У него нет CA и CD непрерывной интеграции или доставки, другими словами, интеграции, только ручной запуск. На очень больших проектах, например, больше 100.000 строк, может пропустить какие-то вещи.
Основной вывод: запускать его нужно, ну, как минимум раз в месяц, но не сильно чаще или перед каждым крупным релизом. 15 минут, и вы узнаете, что в вашем проекте реально болит, горит, и нужно исправить. Лучше узнать это от данного инструмента, чем от реальных пользователей, которые могут просто уйти и даже вам об этом не сказать.
Вот так выглядит полный рабочий инструмент. На самом деле девять инструментов, хоть здесь восемь, потому что контекст 7 и GitHub CLA идут в одном блоке, но это совершенно разные штуки. Итак, снова пробежимся.
Cдко setup - это анализ проектов на первом подключении.
Cl markdown с принципами карпатий - это правило на каждую вашу сессию для каждого вашего проекта.
Agent Memory или иной проект для памяти помнит то, что было вчера.
GitHub CLA работает с GitHub нативно без MCP.
Контекст 7 - актуальные доки.
Sequential thinking - архитектурные решения и размышление о них, что верно, что неверно.
TDD Guard. Тесты перед кодом без исключений.
CC usage контроль расходов знает, куда уходят ваши токены.
И тех, где skill a аудиit раз в месяц для того, чтобы понять, где у вас основные проблемы и исправить перед крупным релизом.
Вся установка реально может занять минут 20. У меня, когда я прошёл весь этот инструментарий перед видео, заняло примерно 20 минут. Какой будет результат? Это совершенно другой уровень работы. Код-код превратится из чата в полноценную среду разработки с памятью, с правилами, тестами и обязательным мониторингом.
Каждый инструмент закрывает конкретную дыру. Нет правил, клод каждый раз пишет по-разному. Это клод Markдаун. Нет памяти, повторяется контекст каждую сессию - это agent memory или аналогичный инструмент. Нет актуальных доков. Код выдумывает апи. Используйте контекст 7 или его платный аналог, у которого выше точность. Не знаете расход. Лимиты кончаются. Непредсказуемо. Использовать инструмент CCage или иной, который я порекомендовал. Не знаете, в чём проблемы? Техдолг копится, используйте техп skill.
Ну что, финал. Вот что я понял за долгое время ежедневной работы в клодкоде. Инструмент мощный, один из лучших на рынке, но без настройки он работает, ну, на 20-30% своих возможностей. Это как профессиональная камера. Автоматический режим даст нормальные фотки. Ручной даёт совершенно другое качество, но речной, но ручной режим нужно обязательно освоить. Эти девять инструментов - это ваш ручной режим. Память, правила, тесты, документация, мониторинг. Каждый закрывает конкретную проблему. Каждый ставится за несколько минут.
Но важный момент: не ставьте всё сразу. Каждый скилл, каждый плагин добавляет контекст в окно клода. Чем больше навешино, тем больше шума. 20 скилов, которые борются за внимание, хуже, чем три хороших. Лучшие разработчики, которых я знаю, используют несколько плагинов максимум, а остальное в хорошо написанном код маркдауне. Если что-то не нужно, то важно это отключать.
Мой совет: начните, естественно, с код маркдауна и команды s/IT. Потом добавьте одну вещь для памяти, потом ещё что-то для тестов. Поработайте неделю, почувствуйте разницу и только потом решайте, нужно ли вам больше. Все ссылки на GitHub, команды, установки будут в моём Telegram-канале. Ссылка в описании. Забирайте бесплатно.
В идеале буду рад, если вы подпишитесь на мой Telegram-канал и на мой YouTube канал. И бонус. Андрей Карпати, тот самый, чьи принципы мы ставили в инструменте 2, записал бесплатный курс на 2 с 12 часа. Как работают нерасти изнутри? От начала и до GPT без фреймворков. Чистый код с нуля. Человек, который построил Теслаа автопилот и стоял у истоков Openi AI, сел и записал это видео для всех. Я перевёл его на русский и добавил к нему субтитр и выложил в свой Telegram. Это тот уровень понимания, который отличает вайпкодера от реального инженера. Советую посмотреть.
Если делаешь проекты в код-коде так же, как я, подпишись на канал, поставь лайк и напиши комментарий. Если хотите увидеть другие видео про интересные плагины, у меня их несколько, они сейчас появятся в конце видео на экране. Это 17 топовых плагинов и 10 топовых плагинов для клод-кода. И они практически между собой не повторяются. Всем спасибо, что досмотрели до конца. Всем пока и до новых встреч.
В следующем видео разбор GPT 5,5 против Клода OPUS 4,7. Поэтому подпишитесь на канал, чтобы его не пропустить. Всем пока. Yeah.