Anthropic публикует Champion Kit для внедрения Claude Code

Anthropic опубликовала Champion Kit для инженеров, которые уже используют Claude Code и хотят помочь своей команде его освоить. Руководство построено вокруг трех поведенческих моделей, которые вписываются в обычную рабочую неделю с четким распределением времени.
Три модели поведения чемпиона
- Делитесь тем, что узнали — публикуйте промпты, скриншоты и маленькие победы в каналах, которые уже читает ваша команда. Повторно используемые приемы (например, «Я узнал, что @-упоминание...») усиливают всю команду; отчеты о статусе — нет.
- Будьте тем, кого спрашивают — когда коллега спрашивает, как вы что-то сделали, отвечайте реальным промптом, который вы использовали, чтобы он мог применить его напрямую. Конкретный, рабочий пример устраняет разрыв между любопытством и первым успешным использованием.
- Расширяйте круг — создайте легкие повторяющиеся привычки, такие как выделенный канал или еженедельная тема, чтобы импульс сохранялся, даже когда вы заняты.
Еженедельный бюджет времени
Руководство рекомендует не более ~40 минут в неделю, распределенных так:
- Публикация побед и промптов — около 15 минут. Фиксируйте момент с помощью скриншота и одного-двух предложений; избегайте формальных отчетов.
- Ответы на вопросы в общем канале — около 20 минут. Отвечайте публично один раз, затем давайте ссылку на этот ответ, когда вопрос повторяется.
- Проведение еженедельного показа достижений — около 5 минут. Чемпион публикует стартовый промпт; команда наполняет контент.
- Дополнительные сессии или обзоры — от 0 до 30 минут, для коллег, которые действительно застряли. Предложите ссылку Quickstart перед тем, как назначать время.
Часто задаваемые вопросы и краткие ответы
Набор включает ответы на частые возражения, например, когда кто-то спрашивает о доступе к данным Claude Code или стоимости. Рекомендуемый формат — шпаргалка, а не длинная документация.
Полный исходный код включает тридцатидневный сценарий и ссылку на полный индекс документации по адресу https://code.claude.com/docs/llms.txt.
📖 Читайте полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Запуск Qwen3.6 27B и 35B на 6 ГБ VRAM с ik_llama: практические конфигурации и бенчмарки
Пользователь делится подробными конфигами ik_llama и показателями производительности для запуска моделей Qwen3.6 27B и 35B A3B на RTX2060 mobile (6 ГБ VRAM, 32 ГБ ОЗУ) со скоростью префилла 40-100 т/с и генерацией до 11 т/с.

OpenClaw Ollama Cloud:针对缺失模型和医生删除错误的三层修复
Чистая установка OpenClaw с моделями Ollama Cloud провалилась: работала только kimi-k2.5, конфиги исчезали. Коренная причина: отсутствие списка провайдеров, обязательное поле name, и 'openclaw doctor --fix' удаляет ваш блок провайдера.

12 советов для опытных пользователей OpenClaw по эффективной организации рабочих процессов с ИИ-агентами
В посте на Reddit описаны практические стратегии оптимизации использования OpenClaw, включая разделение бесед на тематические ветки, использование голосовых сообщений для ввода, подбор моделей под задачи, делегирование работы под-агентам и внедрение уровней безопасности.

Запуск LLM с 1 триллионом параметров локально на кластере AMD Ryzen AI Max+
AMD демонстрирует запуск открытой модели Kimi K2.5 (375 ГБ, 1 триллион параметров) на четырёх системах Framework Desktop с процессорами Ryzen AI Max+ 395 с использованием llama.cpp RPC. Руководство охватывает модификации ядра TTM для выделения 120 ГБ видеопамяти на узел и предлагает два варианта настройки: предварительно собранные бинарные файлы Lemonade SDK или ручную установку ROCm 7.0.2.