Новое применение Claude Подождите! Не проматывайте на следующий канал. В этом посте не будет ни слова про вайб кодинг, который уже всем порядком надоел 😁 Я хочу вам рассказать про новый подход к разработке внутренних систем для оффлайн процессов. Кто когда-нибудь сталкивался с задачей создания системы, которой ежедневно будут пользоваться десятки людей с разными ролями, в разных локациях, с разным контекстом, тот знает насколько сложно продумать все сценарии и ограничить MVP теми функциям, без которых не обойтись. Именно такая задача стояла перед моей командой — система управления стоком мотоциклов для сети из десятков магазинов дилеров-партнеров, которая позволит оцифровать путь от добавления мотоцикла в продажу до его выдачи покупателю. Стадия развития продукта такая, что никакой автоматизации и синхронизации стоков с партнерами нет. У многих из них нет вообще никакой системы для управления своими стоками. Вместо того, чтобы проектировать сложную систему ролей и прав доступа, мы решили сделать 3 ключевых роли, переключиться на интерфейс которых может любой авторизованный пользователь системы. Грубо говоря это тот, кто управляет стоком всех магазинов, тот кто отвечает за актуальность стока определенного магазина или сети магазинов и тот, кто находится в магазине и отвечает за выдачу товара клиенту. В MVP заложили те действия, которые, как мы думаем, должен делать каждый из них. И главное. На каждое действие в системе добавили логи: какой пользователь, что сделал, с каким юнитом, когда и под какой ролью. И доступ админа, который может в удобном интерфейсе отфильтровать логи по всем параметрам и выгрузить их в CSV. Дальше начинается самое интересное, то что теперь доступно любому с подпиской на Claude Cowork. Нахожу в логах какую-то аномалию, например, продавец удалил юнит из системы вместо того, чтобы отметить его как выданный клиенту. Или менеджер стока удалил юнит и через минуту создал такой же с небольшими отличиями. Прошу Claude сделать анализ всех таких кейсов и получаю идеи для доработок — добавить обязательный выбор причины удаления и предупредить, что при продаже нужно использовать другую функцию. И добавить возможность редактировать определенные параметры у юнитов в доступном стоке для нужной роли. Наверное, к этим выводам мы бы пришли сами. После долгих разговоров с операционной командой, наблюдений за их работой и анализа метрик. Но с Claude это стало возможным после двух недель с момента внедрения системы, когда накопилось достаточно логов для анализа. Бонусом стало добавление интерфейса для анализа логов по юниту, который менеджеры операционной команды используют для «расследования» ошибок своих подчиненных и точеного проведения воспитательной работы 😁 Единственный минус — в этом месяце я дважды достиг лимита токенов, что стоило компании $400. Но, уверен, что польза от таких расходов инвестиций будет намного выше. Ведь каждое улучшение системы, сделанное по наводке AI, улучшает эффективность всего продукта и напрямую влияет на бизнес метрики! #lifehacks #aifuture #claude #salmon

Если вам кажется, что искусственный интеллект уже окончательно захватил этот мир, выдыхайте – вы ошибаетесь. Платная подписка на ИИ-сервисы есть лишь у 2,2% американских домохозяйств. Для понимания масштаба: стриминги вроде Netflix оплачивают почти 90% семей – разрыв космический. При этом, конечно, кривая на графике уверенно ползёт вверх. Нечто подобное происходило с домашним интернетом: в 1993 году им пользовались те же два процента американцев. Чем закончилась та история, мы знаем. Так что если вы платите за ChatGPT или Claude – поздравляю, вы early adopter. Примерно как владелец пищащего модема в середине девяностых. Справедливости ради, массовому пользователю раскошеливаться на ИИ пока и незачем: бесплатные версии закрывают большинство бытовых задач. Основную кассу индустрия делает на корпоративных клиентах. Это ещё раз приводит меня к мысли, что мы с вами пока в самом начале пути. Любые прогнозы о том, как эта технология перекроит жизнь человечества сейчас – не более чем гадания на кофейной гуще. Единственное, что можно сказать наверняка: по масштабу влияния она обойдёт всё, что мы изобрели за последние полвека. А может быть, и за всю историю человечества. Проверим лет через десять. Как говорится, запомните этот твит.

У меня тут сломался ноут: macbook pro m3 max. Полетел дисплей. Сигнал на встроенный экран просто перестал идти, при этом сама машина работает: грузится, шумит, я даже вижу открывающиеся окна как светлые пятна на чёрном экране, будто всё в сильном блюре. В этот момент у меня были запущены claude и codex, оба синхронизированы с телефоном. Как же это меня выручило 💛 Во-первых, это помогло сделать диагностику удалённо. Буквально считать все запущенные процессы, прогнать тесты и предположить, в чём проблема. Во-вторых, работа почти не остановилась, а целиком переехала в телефон. Кроме той части, которая требует входа через корпоративный браузер. Так как по всем оценкам сервисов диагностика и ремонт займут от десяти дней, нужно было срочно найти замену. Мой старый интеловский макбук не подходит: почти вся работа сейчас в кодексе, а приложение на интеловских маках не запускается. Нам в целом в семью нужен был новый макбук на процессоре m. Поэтому я через тот же телефон отправила codex и claude искать macbook air 15 m5 с 24+гб памяти. Оказалось, таких на весь остров было ровно две штуки в наличии, почти везде ожидание шесть-семь недель. Короче, на острове остался только один такой эир в наличии. А у меня теперь три ноутбука apple в трёх градациях серого. Перенесла всю систему на новый комп и понимаю, что продолжаю работать с телефона 😅 @wealldesigners

Если не видели, Anthropic выложили руководство по контексту для моделей 5 серии, раз уж и Opus присоединился к их числу. В принципе, это обобщенные правила из документации соответствующих моделей и в целом рекомендации можно свести к удалению большого количества нормативных правил, удалению примеров (новые модели склонны воспринимать их не как иллюстрации, а как прямые инструкции "Делай только так"), советуют также разделить большие скиллы и промпты на подгружаемые части. Представлена также новая команда Claude Code — /doctor или claude doctor из командной строки, — она инспектирует имеющиеся настройки и скиллы и предлагает их реструктуризацию. Только не относитесь к рекомендациям, как к догме — у меня она предложила удалить скиллы, которые ни разу не использовались за последние несколько дней, что в целом разумно, но в их число попали как скиллы для работы с Obsidian (просто реально на этой неделе именно Claude Code туда не ходил) и скиллы model-invocable — их вызов моделью на уровне субагентов может не триггерить счетчики. https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models

Все советы Anthropic по разработке за "лето" Студентам советую раз в неделю читать что выходило свежего у OpenAI/Anthropic по разработке с помощью ИИ. На мой взгляд это сейчас самый передний край и проверенное. Лучше всяких ютюб-блогеров. Внутри у них ~80% смерженного кода уже пишет ИИ, инженеры шипят в 8 раз больше, чем в 2021–2025. И они довольно подробно рассказывают, как это устроено. Вот что, имхо, самое полезное было (в PDF подробно, можете почитать и отдать ИИ) 1. Узкое место теперь не написание кода, а проверка. Агенты генерят быстрее, чем люди ревьюят, поэтому все инвестиции – в верификацию. Практически: выписываете всё, что повторно исправляете за моделью, и кодируете в скиллы-проверки (.claude/skills) – агент сам гоняет тесты и чинит до сдачи. Сама команда Claude Code гоняет цепочку /code-review → /simplify → /verify, а потом те же проверки гейтом на каждый PR. 2. CLAUDE.md – короче 200 строк и без очевидного. Только точные команды тестов по подкаталогам (иначе модель запускает полный сьют на 40 минут) и то, что противоречит дефолтам модели. И пересматривать раз в 3–6 месяцев – правила под старые модели душат новые. 3. Разделение простое: пожелание – в CLAUDE.md, процедура – в скилл, закон – в хук. Линтер после каждой правки и блокировка rm -rf – только хуками, скилл модель может и забыть вызвать. 4. Ревью переразделили: ИИ – стиль, линтинг, отлов багов, тесты (несколько узких агентов, с каждой находки требуют доказательств – доля содержательных комментариев выросла с 16% до 54%). Люди – security, границы доверия, продукт. Автономному агенту – минимум прав: их инцидент-бот умеет писать доки и читать логи, деплоить – нет. 5. Самый огненный кейс – миграции. Bun перевели с Zig на Rust: миллион строк за 2 недели и ~$165k в токенах (раньше такое стоило $3–4 млн и 4 года). Рецепт: сначала тесты против обеих кодовых баз, потом rulebook правил перевода, дальше дешёвые модели переводят, дорогие ревьюят. Главный принцип – повторяющийся фейл это баг правила, а не файла: правишь rulebook и перегенерируешь, руками не патчишь. Я так переписывал gtfs.guru, скоро выложу мажорный релиз https://claude.com/blog