Когда говорит создатель самого передового в мире агента кодирования, Кремниевая долина не просто слушает — она записывает.
На прошлой неделе инженерное сообщество обсуждало тему X от Бориса Черного, создателя и руководителя Claude CodeatAnthropic. То, что началось со случайного обмена информацией о настройках его личного терминала, превратилось в вирусный манифест о будущем разработки программного обеспечения, а инсайдеры отрасли назвали это переломным моментом для стартапа.
«Если вы не читаете лучшие практики Claude Code непосредственно от его создателя, вы как программист отстаете», — написал Джефф Танг, известный голос в сообществе разработчиков. Кайл МакНиз, еще один отраслевой обозреватель, пошел еще дальше, заявив, что благодаря «обновлениям, меняющим правила игры» Черного, Anthropic «в огне», потенциально приближаясь к «моменту ChatGPT».
Ажиотаж вызван парадоксом: рабочий процесс Черного удивительно прост, но позволяет одному человеку работать с производительностью небольшого инженерного отдела. Как заметил один пользователь на X после реализации настройки Черного, этот опыт «больше похож на Starcraft», чем на традиционное кодирование — переход от синтаксиса набора текста к управлению автономными подразделениями.
Вот анализ рабочего процесса, который меняет процесс создания программного обеспечения, сделанный непосредственно самим архитектором.
Как одновременное управление пятью ИИ-агентами превращает программирование в стратегическую игру в реальном времени
Самым поразительным открытием открытия Черного является то, что он не пишет код линейно. В традиционном «внутреннем цикле» разработки программист пишет функцию, тестирует ее и переходит к следующей. Черный же выступает в роли командующего флотом.
«Я параллельно запускаю 5 Claudes в своем терминале», — написал Черный. «Я нумерую свои вкладки от 1 до 5 и использую системные уведомления, чтобы знать, когда Клоду требуется ввод данных».
Используя системные уведомления iTerm2, Черный эффективно управляет пятью одновременными рабочими потоками. Пока один агент запускает набор тестов, другой выполняет рефакторинг устаревшего модуля, а третий составляет документацию. Он также запускает «5-10 Claudes onclaude.ai» в своем браузере, используя команду «телепортации» для передачи сеансов между Интернетом и своей локальной машиной.
Это подтверждает стратегию «делать больше с меньшими затратами», сформулированную президентом Anthropic Даниэлой Амодей ранее на этой неделе. В то время как конкуренты, такие как OpenAI, стремятся построить инфраструктуру стоимостью в триллионы долларов, Anthropic доказывает, что превосходная оркестровка существующих моделей может привести к экспоненциальному росту производительности.
Противоречивый случай выбора самой медленной и самой умной модели
Совершив неожиданный шаг для индустрии, одержимой задержками, Черный сообщил, что он использует исключительно самую тяжелую и медленную модель Anthropic: Opus 4.5.
«Я использую Opus 4.5, думая обо всем», — пояснил Черный. «Это лучшая модель кодирования, которую я когда-либо использовал, и хотя она больше и медленнее Sonnet, поскольку вам нужно меньше управлять ею и она лучше подходит для использования инструментов, в конечном итоге она почти всегда быстрее, чем использование модели меньшего размера».
Для лидеров корпоративных технологий это критически важное открытие. Узким местом в современной разработке ИИ является не скорость генерации токена; это время человека, потраченное на исправление ошибок ИИ. Рабочий процесс Черного предполагает, что уплата «налога на вычисления» за более разумную модель заранее исключает «налог на корректировку» позже.
Один общий файл превращает каждую ошибку ИИ в постоянный урок
Черный также подробно рассказал, как его команда решает проблему амнезии ИИ. Стандартные модели большого языка не «запоминают» конкретный стиль кодирования или архитектурные решения компании от одного сеанса к другому.
Чтобы решить эту проблему, команда Черного поддерживает единственный файл с именем CLAUDE.m в своем репозитории git. «Каждый раз, когда мы видим, что Клод делает что-то неправильно, мы добавляем это в CLAUDE.md, чтобы Клод знал, что в следующий раз этого не делать», — написал он.
Эта практика превращает кодовую базу в самокорректирующийся организм. Когда разработчик-человек просматривает запрос на включение и обнаруживает ошибку, он не просто исправляет код; они помечают ИИ, чтобы обновить его собственные инструкции. «Каждая ошибка становится правилом», — отметил Аакаш Гупта, руководитель продукта, анализирующий эту ветку. Чем дольше команда работает вместе, тем умнее становится агент.
Слэш-команды и субагенты автоматизируют самые утомительные этапы разработки.
«Ванильный» рабочий процесс, который похвалил один наблюдатель, основан на строгой автоматизации повторяющихся задач. Черный использует слэш-команды — специальные сочетания клавиш, сохраненные в репозитории проекта — для выполнения сложных операций одним нажатием клавиши.
Он выделил команду /commit-push-pr, которую он вызывает десятки раз в день. Вместо того, чтобы вручную вводить команды git, писать сообщение о фиксации и открывать запрос на включение, агент самостоятельно справляется с бюрократией контроля версий.
Черный также использует субагентов — специализированных ИИ-персонажей — для управления конкретными этапами жизненного цикла разработки. Он использует упроститель кода для очистки архитектуры после завершения основной работы и агент проверки приложения для запуска сквозных тестов перед отправкой чего-либо.
Почему циклы проверки являются настоящей разблокировкой кода, сгенерированного ИИ
Если и есть единственная причина, по которой Клод Код, как сообщается, так быстро достиг 1 миллиарда долларов ежегодного регулярного дохода, то это, скорее всего, цикл проверки. ИИ — это не просто генератор текста; это тестер.
«Клод тестирует каждое изменение, которое я вношу в claude.ai/code, используя расширение Claude Chrome», — написал Черный. «Он открывает браузер, тестирует пользовательский интерфейс и выполняет итерации до тех пор, пока код не заработает и UX не станет приятным».
Он утверждает, что предоставление ИИ возможности проверять свою работу — будь то посредством автоматизации браузера, запуска команд bash или выполнения наборов тестов — улучшает качество конечного результата в «2-3 раза». Агент не просто пишет код; это доказывает, что код работает.
Что говорит рабочий процесс Черного о будущем разработки программного обеспечения
Реакция на тему Черного предполагает кардинальный сдвиг в том, как разработчики думают о своем ремесле. В течение многих лет «кодирование с использованием искусственного интеллекта» означало функцию автозаполнения в текстовом редакторе — более быстрый способ набора текста. Черный продемонстрировал, что теперь он может функционировать как операционная система для самой рабочей силы.
«Прочитайте это, если вы уже инженер... и хотите больше мощности», — резюмировал Джефф Танг на X.
Инструменты, позволяющие увеличить производительность труда человека в пять раз, уже здесь. Им требуется лишь готовность перестать думать об ИИ как о помощнике и начать относиться к нему как к рабочей силе. Программисты, которые первыми совершат этот умственный скачок, не просто будут более продуктивными. Они будут играть в совершенно другую игру, а все остальные по-прежнему будут печатать.