CLAUDE.md: улучшение Claude Code по наблюдениям Карпатского

Одно файл CLAUDE.md для улучшения работы Claude Code, основанный на наблюдениях Андрея Карпатского по ошибкам кодирования LLM

Средний

Алексей Кузнецов

Системный администратор31 октября 2026 г.2 мин чтения

```bash
# Пример инструкции для Claude Code
instructions = """Ты — опытный разработчик. При генерации кода:
1. Всегда проверяй вывод на логические ошибки.
2. Избегай сложных математических вычислений без явного указания.
3. Для работы с файловой системой используй явные пути.
4. При работе с API указывай типы данных и обработку ошибок.
5. Не выдумывай факты — если не уверен, скажи "я не уверен"."""
```

```bash
# Пример проверки качества кода
check_quality = """1. Проверить наличие unused variables.
2. Убедиться в согласованности имен переменных.
3. Проверить соответствие PEP 8 (для Python) или соответствующий стиль.
4. Найти potential security vulnerabilities.
5. Запустить минимальный набор unit-тестов."""
```

```bash
# Тестовый сценарий для проверки
prompt = "Переделай функцию сортировки, сделав её более эффективной и добавь тесты."
response = claude_code(prompt)
# Проверить, что ответ содержит реальную оптимизацию и тесты
assert "O(n log n)" in response
assert "unit tests" in response
```

CLAUDE.md: улучшение Claude Code по наблюдениям Карпатского

Одно файл CLAUDE.md для улучшения работы Claude Code, основанный на наблюдениях Андрея Карпатского по ошибкам кодирования LLM

Предварительные требования

• Доступ к Claude Code
• Базовые знания о LLM и их ограничениях
• Опыт работы с инструкциями для ИИ-систем

Шаг 1: Определение цели и структуры файла

Определить, что именно улучшить в поведении Claude Code. Фокус на предотвращение типичных ошибок при генерации кода, связанных с пониманием контекста и ограничениями модели. Создать структуру из 3-4 разделов: введение, ключевые улучшения, практические рекомендации, заключение.

Шаг 2: Формирование инструкций для Claude Code

Написать блок инструкций, которые помогут модели избегать распространённых ошибок. Включить примеры плохих и хороших промптов, описание ограничений LLM (например, отсутствие понимания длинных контекстов, вероятность галлюцинаций в коде). Использовать формат, понятный Claude Code, с чёткими примерами.

```bash
# Пример инструкции для Claude Code
instructions = """Ты — опытный разработчик. При генерации кода:
1. Всегда проверяй вывод на логические ошибки.
2. Избегай сложных математических вычислений без явного указания.
3. Для работы с файловой системой используй явные пути.
4. При работе с API указывай типы данных и обработку ошибок.
5. Не выдумывай факты — если не уверен, скажи "я не уверен"."""

## Шаг 3: Добавление проверок качества кода

Добавить секцию с рекомендациями по проверке кода. Указать на использование статического анализа, тестов и ревью. Сформулировать правила, которые Claude Code должен применять перед выдачей кода: проверка на отсутствие dead code, проверка согласованности имен переменных, проверка соответствия стандартам стиля.

```bash
```bash
# Пример проверки качества кода
check_quality = """1. Проверить наличие unused variables.
2. Убедиться в согласованности имен переменных.
3. Проверить соответствие PEP 8 (для Python) или соответствующий стиль.
4. Найти potential security vulnerabilities.
5. Запустить минимальный набор unit-тестов."""

## Шаг 4: Тестирование и итерации

Создать пример тестового сценария, где Claude Code может ошибиться, и описать, как исправить вывод. Это поможет настроить модель на более точное поведение. Добавить рекомендации по использованию системных промптов для уточнения задач.

```bash
```bash
# Тестовый сценарий для проверки
prompt = "Переделай функцию сортировки, сделав её более эффективной и добавь тесты."
response = claude_code(prompt)
# Проверить, что ответ содержит реальную оптимизацию и тесты
assert "O(n log n)" in response
assert "unit tests" in response