Transcription
Хотя Claude Code «из коробки» является одним из самых мощных инструментов ИИ на планете, мы можем значительно улучшить его, просто добавив плагины, навыки и CLI в наш стек. Проблема в том, что существуют сотни плагинов, навыков и других вещей, которые вы можете добавить в Claude Code. Итак, как узнать, что на самом деле стоит вашего времени, особенно если вы только начинаете? Что ж, в этом видео я помогу вам, рассмотрев 17 различных плагинов, которые я действительно использую и считаю стоящими вашего времени. Мы разделим их на три разные категории: данные, дизайн и продуктивность. И для каждого из них я расскажу, что это такое, как это работает и почему вам это должно быть интересно. Нам предстоит многое рассмотреть, так что давайте начнем.
Одна из вещей, которую вы слышите снова и снова, когда речь заходит о дизайне, это идея о том, что ИИ не хватает вкуса. Что ж, а что, если бы у нас был навык, который придавал бы ему вкус? Именно это и делает навык «вкуса». Это репозиторий GitHub с открытым исходным кодом, который полностью посвящен победе над монстром ИИ-шлака. Навык «вкуса» на GitHub фактически включает в себя ряд поднавыков, таких как навык «изображение в код», навык «редизайн», навык «вывод». И все это предназначено для того, чтобы дать вам лучший фронтенд-дизайн, сделать ваши веб-сайты выглядящими лучше. Это работает с каждым агентом, а не только с Claude Code. Итак, если вы используете ИИ для создания целевых страниц или чего-либо, ориентированного на дизайн, вы захотите ознакомиться с этим навыком. Вот пример одного из их веб-сайтов. Мы видим, что у нас есть своего рода прокручивающиеся анимации, и в целом это определенно другая атмосфера, чем то, что вы обычно видите от того, что произвел бы Claude Code. Вот еще один, который немного больше относится к традиционной стороне SaaS. Но опять же, если Claude Code по сути «с одного выстрела» создал бы что-то подобное для вас, я думаю, большинство из нас были бы счастливы. Итак, если вы хотите выйти за рамки стандартного навыка фронтенд-дизайна Anthropic, это то, на что я бы обратил внимание.
Итак, номер два в списке — Impeccable, и это еще один навык фронтенд-дизайна с открытым исходным кодом, который призван избавиться от ИИ-шлака и улучшить то, что уже предоставляет нам Anthropic. Теперь вы услышите гораздо больше об Impeccable, потому что всего пару дней назад он стал встроенным слоем для всех, кто использует приложение GitHub Copilot. Итак, сам GitHub увидел это, подумал, что они проделали такую хорошую работу, а затем сказал: «Эй, давайте сделаем это нативным для нашего инструмента ИИ». Теперь, как и в случае с навыком «вкуса», у этого безупречного навыка есть слои. Это один единственный навык, но он включает 23 различные команды, от документирования того, что он сделал, до критики того, что вы уже создали, полировки, придания ему большей смелости или тишины и т. д. и т. п. Честно говоря, команд так много, что трудно понять, что это на самом деле делает. Самый простой способ увидеть все эти команды в действии — на веб-сайте Impeccable, который находится по адресу impeccable.style. Итак, если я прокручу вниз, я увижу все команды здесь слева. Я получаю краткое объяснение того, что он делает. И здесь справа я могу фактически увидеть разницу между тем, что создал бы Claude Code, и тем, что дал бы нам Impeccable. Итак, это команда «дистилляции», где у нас есть своего рода мини-панель инструментов, и мы хотим просто свести ее к ее основным частям. Что ж, «дистилляция» дала бы нам всю ту же информацию, но в более чистом профиле. Еще одна классная вещь в Impeccable — это браузерный редактор. Итак, вы можете фактически открыть свой веб-сайт на своем компьютере. Это находится в бета-версии, и вместо того, чтобы редактировать эти вещи внутри терминала, вы можете фактически зайти на веб-сайт, выбрать различные элементы и сказать: «Эй, я хочу сделать X, Y и Z с помощью Impeccable, чтобы изменить это». И вы можете видеть изменения в реальном времени, вместо того чтобы делать все через код. Это дает вам своего рода визуальный элемент ко всему этому. И я думаю, что этот живой редактор — это то, что действительно отличает его от чего-то вроде навыка «вкуса». Итак, если вы действительно хотите активно заниматься своей дизайнерской работой, я настоятельно рекомендую попробовать.
Теперь, переходя к нашему третьему инструменту в списке, у нас есть awesome design.md. Все это о том, чтобы брать уже существующие веб-сайты и использовать их в качестве шаблонов для того, что мы собираемся создать. Это основано на принципе design.md из Google Stitch. Если вы никогда раньше не использовали Google Stitch, настоятельно рекомендую вам ознакомиться с ним. Полностью бесплатный инструмент для работы с фронтенд-дизайном. Но то, о чем мы говорим здесь, это этот файл design.markdown. Итак, он находится здесь справа, и это то, что Google придумал с точки зрения создания идеального промпта для того, чтобы ИИ создавал сильный фронтенд-дизайн. Итак, awesome design.md использует это в качестве шаблона и применяет его к уже существующим веб-сайтам. Теперь, что я имею в виду под этим? Что ж, вы видите здесь коллекцию множества различных веб-сайтов. Итак, допустим, нам нравится, как Airtable делает свой веб-сайт. Если я нажму на Airtable, я получу разбивку всей их структуры сайта, цветов, поверхностей, текста, типографики, отступов, кнопок — всего, что мне нужно, чтобы использовать их веб-сайт в качестве строительного блока для моего собственного. Итак, мы не клонируем их веб-сайт, но мы как бы клонируем их язык дизайна и применяем его к нашему собственному. И у них это есть для множества веб-сайтов, и они разбили это по вариантам использования. Итак, финтех и крипто, инструменты дизайна и творчества, SaaS для продуктивности, и так далее, и так далее, и так далее. Итак, это идеально, если вы тот, кто действительно просто ищет то, что уже работает, и применяет это к своему веб-сайту.
Теперь, прежде чем мы перейдем к следующему инструменту, короткое слово от сегодняшнего спонсора, меня. Итак, я только что выпустил мастер-класс по Claude Code, и это лучший способ перейти от нуля к разработке ИИ, особенно если у вас нет технического образования. Я сосредоточен на реальных сценариях использования. Он обновляется каждую неделю. Итак, если вы немного запутались и не знаете, с чего начать со всем этим материалом по Claude Code, это лучшее место для начала. Вы можете найти ссылку на него в закрепленном комментарии. Он находится внутри Chase AI Plus. Надеюсь увидеть вас там.
Итак, первым инструментом в категории продуктивности будет Ponytail. Это один из самых быстрорастущих репозиториев ИИ в мире прямо сейчас, и не без причины, потому что он позволяет Claude Code быть намного эффективнее. Он делает его быстрее, дешевле и позволяет ему писать меньше кода, сохраняя при этом тот же результат. Итак, они утверждают, что Claude Code будет таким же хорошим, но быстрее и дешевле. Теперь мы можем посмотреть на некоторые цифры прямо здесь. Итак, с Ponytail по сравнению с базовым уровнем, мы видим на 50% меньше написанного кода, на 22% меньше использованных токенов, на 20% более низкую стоимость, а по времени — на 27% быстрее. Что ж, как это на самом деле работает? Что ж, он по сути задает Claude Code несколько вопросов, прежде чем тот фактически напишет какой-либо код. Во-первых, он спрашивает: «Должно ли это существовать?» Затем: «Это уже есть в кодовой базе? Делает ли это стандартная библиотека? Есть ли это нативная функция платформы? Это установленная зависимость? Это одна строка?» И только потом, после того как он пройдет через эти вопросы, он пишет какой-либо код? И он говорит, что напишет минимум, который работает. Вся идея здесь в том, что Claude Code имеет тенденцию быть довольно многословным и любит создавать вещи с нуля, даже если они уже существуют. Итак, он по сути спрашивает: «Эй, эта функция, которую вы хотите создать самостоятельно, она уже существует? Она уже есть в кодовой базе? Есть ли для этого уже библиотека? Если да, просто используйте ее». Теперь, примечание по этим цифрам: все это с Haiku. В видео, которое я делал, мы проводили тот же тест, те же бенчмарки, используя Opus, и цифры были еще более резкими. Итак, я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с этим, если вы ищете быстрый и простой способ сэкономить на токенах.
Теперь, следующий — один из моих любимых, и это Notebook LM-Pi. Это позволяет нам подключать Claude Code к Notebook LM. Если вы никогда раньше не использовали Notebook LM, это один из лучших продуктов Google. Он полностью бесплатен. Вы по сути бросаете в него любые ресурсы, которые хотите, будь то PDF-файлы, документы, видео с YouTube, что угодно, или заставляете его находить эти документы, а затем вы можете общаться с ИИ об этих вещах. Кроме того, вы можете попросить его создать для вас результаты. Я говорю о таких вещах, как слайд-презентации, изображения, инфографика, видео, все, что угодно. Опять же, полностью бесплатно. Теперь, для Notebook LM нет API, но этот CLI по сути обходит это и позволяет нам делать все, что вы обычно делали бы внутри Notebook LM, но через терминал, что отлично, если вы пытаетесь создать какой-то рабочий процесс, который включает Notebook LM. И опять же, вы как бы перекладываете всю эту работу на серверы Google бесплатно. Кроме того, CLI фактически предоставляет вам больше инструментов, чем само веб-приложение. Мы можем делать пакетные загрузки, экспорт викторин и флеш-карт. Мы можем сохранять чат в заметки, и так далее, и так далее. Итак, это, вы знаете, на самом деле мощнее, чем быть здесь, как обычно. Теперь, GitHub предоставляет вам множество вариантов использования, но я склонен использовать его чаще всего в сочетании с YouTube. Итак, он может получать ссылки на видео с YouTube, получать транскрипцию и отвечать на любые вопросы о нем. И опять же, делать это через терминал — это потрясающе.
Далее у нас Playwright CLI. Я думаю, это один из самых мощных, которые мы сегодня рассмотрим. Все это о автоматизации браузера. Итак, если вы когда-либо что-то делали или хотите создать автоматизацию, где вы говорите: «Ах, нет существующего API, но я хочу, чтобы Cloud Code почти действовал как человек и заходил на веб-сайт, нажимал на вещи и заполнял определенные формы». Что ж, Playwright CLI может это сделать. И помимо автоматизации браузера, это также отлично подходит для фронтенд-дизайна. Я на самом деле думал поместить его в категорию дизайна. Итак, представьте, что вы создаете какой-то веб-сайт, и у вас есть какая-то форма, которую люди должны заполнить. Что ж, вместо того чтобы вручную проходить все крайние случаи, вы можете запустить Playwright CLI. Он откроет множество браузеров, протестирует все для вас всего за пару минут, и вы полностью свободны от ручной работы. Теперь, не путайте это с Playwright MCP. Playwright CLI гораздо эффективнее, чем MCP, и использует гораздо меньше токенов.
Далее у нас плагин Codex для Cloud Code. Это официальный плагин от OpenAI, и он позволяет вам подключать Codex и модели GPT к Cloud Code. Теперь, это идеально подходит для таких вещей, как ревью кода или состязательное ревью, потому что мы все знаем, что Cloud Code любит код, который он пишет сам, и иногда вы хотите, чтобы вторая пара глаз взглянула на то, что он сделал. Что ж, этот плагин позволяет вам это сделать. У него даже есть команды, такие как Codex rescue, где вы можете переложить целые функции на Codex. Итак, вы можете заставить Cloud Code работать над одним аспектом вашего приложения, а затем заставить Codex работать над другим одновременно, и вы как бы получаете лучшее из обоих миров.
Следующим в списке идет GWS, CLI Google Workspace. Это не официальный продукт Google, но он был создан разработчиком Google и стал настолько популярным, что этого парня фактически уволили. Теперь, это отлично, если вы постоянно находитесь в Google Workspace и хотите больше функциональности, чем то, что дает вам коннектор Google. Потому что, если вы использовали коннектор Google, вы знаете, что вы не можете делать такие вещи, как отправка электронных писем. Но что, если вы хотите переложить эту возможность на ИИ? Что ж, это позволяет вам это сделать. И он не только предоставляет вам эту функциональность, он включает более 40 навыков для выполнения всевозможных задач. Итак, если вы делаете такие вещи, как еженедельный дайджест, хотите оставаться в курсе отчета, готовиться к встречам и превращать электронные письма в задачи, здесь есть множество предварительно загруженных рабочих процессов, готовых к использованию. Теперь, установка и настройка этого инструмента могут быть немного сложнее, но если вы действительно хотите добавить мощности в свой стек Google с помощью Cloud Code, вы не ошибетесь с этим.
Теперь, вот то, что у каждого уже должно быть на данный момент, а если нет, то это должно быть первое, что вы установите, и это GitHub CLI. Если вы создаете что-либо с помощью Cloud Code, в какой-то момент вы захотите отправить это на GitHub, и CLI делает это чрезвычайно легко.
Итак, последний в категории продуктивности — это навык создания навыков, и это официальный навык Anthropic. И он делает больше, чем просто создает новые навыки. Он позволяет нам изменять и улучшать существующие навыки, а также измерять производительность навыков. Навыки — это здорово, но иногда мы даже не знаем, нужен ли этот навык, или если мы пытаемся улучшить уже существующий навык, как узнать, действительно ли он делает его лучше? Что ж, навык создания навыков позволяет нам автоматически проводить A/B-тесты с первой итерацией нашего навыка и так называемой улучшенной версией, а также тестировать такие вещи, как: как это работает с навыком по сравнению с без навыка? Таким образом, вы можете получить своего рода объективное доказательство того, имеет ли смысл навык, над которым вы пытаетесь работать. И поскольку навыки являются одной из самых мощных вещей, которые у нас есть внутри Cloud Code, я бы сказал, что навык создания навыков является самым важным навыком из всех. Теперь, установить это очень просто. Как только вы окажетесь внутри Cloud Code, просто введите /plugin, а затем найдите навык создания навыков. Как только вы это сделаете, установите его, и если вы перейдете в раздел «Установленные», вы увидите его прямо здесь, «создатель навыков».
Итак, теперь давайте поговорим о данных, будь то базы данных, исследования, все, что связано с получением и хранением информации, и такие вещи, как память. И первое, о чем я хочу поговорить, это «последние 30 дней». В какой-то момент это был репозиторий номер один на GitHub, и все это о проведении исследований с помощью Cloud Code, и исследований, которые выходят далеко за рамки простого веб-поиска. И вместо простого веб-поиска, это углубляется в ряд конкретных источников. Мы говорим о Reddit, Twitter, YouTube, TikTok, Reels, Hacker News, Polymarket, и так далее, и так далее, и так далее. Таким образом, вы получаете действительно глубокий взгляд на конкретную тему и то, о чем люди говорят, когда речь заходит об этой теме на этих различных платформах. Это идеально подходит для тех, кто делает что-то вроде ежедневных брифингов внутри Claude Code или создает какие-либо результаты, которые зависят от получения легитимных данных. И это также отличная альтернатива тому, чтобы просто бросать /deep research на все подряд и сжигать кучу токенов с помощью динамических рабочих процессов.
И говоря об исследованиях, давайте поговорим о Firecrawl CLI. Теперь, Firecrawl — один из лучших инструментов для скрапинга веба, особенно когда мы пытаемся скрапить веб-страницы, которые имеют много защит от ботов. Теперь, у Firecrawl есть платная версия и версия с открытым исходным кодом. Платная версия дает вам наибольшую мощность в плане возможности заходить на веб-сайты, которые имеют такого рода защиты от ботов благодаря их собственной проприетарной модели. Но мы можем получить много той же функциональности с их версией с открытым исходным кодом. Это версия Firecrawl с открытым исходным кодом. Это их GitHub. И так, это идеально, если вам нужен всего один инструмент для конкретного веб-скрапинга. Вам не нужны «последние 30 дней». Вы не пытаетесь охватить миллиард источников одновременно. Мне нужен всего один инструмент для работы, и Firecrawl отлично подходит для этого и определенно на шаг выше стандартного веб-поиска Claude Code. И это потому, что он может делать немного больше, чем просто скрапить. Он может фактически взаимодействовать со страницами. Он может обнаруживать все URL-адреса на веб-сайте. Он может сканировать все URL-адреса на веб-сайте. Итак, у вас есть много настроек, которые вы можете по сути настроить, если вы очень конкретны в том, что хотите получить.
Далее у нас auto research, и это от Карпатого. Это по сути машинное обучение «в коробке». Что это позволяет нам делать, так это брать какое-либо приложение, которое мы пытаемся улучшить. Мы применяем к нему auto research, и затем он будет автоматически запускать цикл за циклом, пытаясь улучшить то, что мы решили улучшить. Например, допустим, у нас было какое-то приложение на Python, которое мы хотели запустить быстрее. Это конкретный критерий успеха, который связан со временем, верно? Это заняло 1 секунду, это заняло 0,99 секунды. Итак, мы бы применили это к Auto Research, и он будет проводить эксперимент за экспериментом, пока не снизит это время выполнения до максимально возможного. И вы можете увидеть пример чего-то подобного. В этом случае он провел 83 эксперимента. После каждого эксперимента он пробовал что-то новое, и у него есть журнал, показывающий: вот что мы пробовали, вот что сработало, вот что не сработало. И после 83 экспериментов было 15 улучшений. И все это было сделано автоматически. Опять же, это своего рода вещь типа машинного обучения «в коробке», которую мы можем добавить в Claude Code. Крутая вещь в этом проекте то, что он также довольно легкий, но помните, мы не можем использовать это для всего. Нам нужно работать над каким-то приложением или какой-то задачей, которая имеет очень конкретные критерии успеха, которые являются объективными. Опять же, думайте о времени и числах.
Далее у нас Supabase CLI, и я люблю Supabase, потому что у него щедрый бесплатный уровень, и он охватывает многие наши потребности, когда дело доходит до создания приложений. Итак, представьте, что вы создаете веб-сайт, который имеет форму отправки, включающую чьи-то электронные письма. Вы пытаетесь получить электронные письма. Что ж, где будут храниться эти электронные письма? Что ж, они должны быть в базе данных. Supabase может справиться с этим. Он может создавать базы данных из Claude Code. Я просто говорю: «Эй, используй Supabase CLI, создай базу данных, которая имеет смысл». И он сделает все это автоматически с помощью естественного языка. Он также обрабатывает такие вещи, как аутентификация. Итак, вам нужен какой-то логин для вашего веб-сайта? Что ж, Supabase может сделать и это. Итак, это позволяет нам делать многое из одного места, и опять же, некоторые из этих вещей могут быть сложными, если вы никогда не делали этого раньше, но использование Claude Code и предоставление ему такого рода инструмента Supabase делает его очень простым. Вы просто используете естественный язык, и он проведет вас через весь процесс. И Supabase — это также то, что вы можете запустить локально, если хотите это сделать.
Далее у нас Obsidian, и Obsidian — один из самых простых способов улучшить память Claude Code. Obsidian позволяет нам обозначать папки на нашем компьютере как хранилища, и эти хранилища по сути становятся сокровищницей информации, которую мы туда помещаем. И когда мы открываем Claude Code внутри этих хранилищ, он теперь по сути становится связанным через этот граф знаний из различных документов, которые мы добавили. И если мы настроим его правильно, а у меня есть масса контента о том, как это сделать, это дает Claude Code карту всей нашей документации, что означает, что он может отвечать на вопросы о ней, но отвечать на вопросы о ней очень эффективно и результативно. Теперь, есть также навыки, которые мы можем добавить в Claude Code, которые помогают ему использовать Obsidian наилучшим образом. Если вы просто зайдете на GitHub и поищете навыки Obsidian, этот простой репозиторий GitHub был создан основателем Obsidian и по сути учит Claude Code лучшим практикам того, как интегрироваться в ваш стек Obsidian. Теперь, говоря о памяти, давайте поговорим о RAG или генерации с дополненным извлечением. Это определенно шаг вперед по сравнению с чем-то вроде Obsidian, потому что это не «фальшивый» граф знаний. Это настоящая вещь, когда мы говорим о графах знаний и эмбеддингах. И Light RAG — один из моих любимых инструментов для создания таких систем RAG с графами знаний. Он легкий, быстрый и является отличным введением в более сложные системы RAG. И опять же, вы можете по сути запускать все через Claude Code. Вы можете выполнять все свои запросы через Claude Code, и очень легко соединить эти две вещи вместе. И опять же, у меня есть контент по этой конкретной настройке. И как только вы освоитесь с такими вещами, как Light RAG, вы сможете перейти к еще более продвинутым вещам, таким как RAG anything, который отводит нас от простых PDF- и текстовых документов и позволяет включать такие вещи, как изображения, графики и диаграммы, вещи, которые обычно труднее обрабатывать традиционным системам RAG или даже таким системам, как Obsidian.
И последнее, но не менее важное, у нас есть Stripe CLI. Это отлично, если вы создаете какие-либо приложения, на которых хотите фактически зарабатывать деньги. Если вы совершаете какие-либо транзакции, вам понадобится Stripe CLI, потому что он значительно упрощает работу со Stripe. Пользовательский интерфейс Stripe может быть довольно головной болью для использования. И опять же, все, что позволяет нам управлять нашим приложением и редактировать его через терминал, а также через естественный язык и Cloud Code, является огромным преимуществом для вас. Итак, на этом я закончу на сегодня. Как всегда, дайте мне знать в комментариях, что вы думаете. Обязательно загляните в Chase AI Plus, если хотите получить доступ к моему мастер-классу по Cloud Code, и увидимся.