Создание персонального ИИ-агента с помощью Claude Code: Уроки за 6 месяцев работы с Wiz

Разработчик поделился своим шестимесячным путешествием по созданию Wiz — персонального ИИ-агента, использующего Claude Code как в качестве среды разработки, так и в качестве среды выполнения. Проект начался с амбициозного видения "Джарвиса из Железного человека", но эволюционировал в практическую систему для ежедневного использования.
Что на самом деле делает Wiz
Wiz — это персональный ИИ-агент, построенный на Claude Code, который работает автономно для выполнения рутинных задач. Система обрабатывает утренние отчёты, вечерние сводки, сортировку входящих писем и различные эксперименты. Для творческой работы или задач, требующих контроля качества, разработчик остаётся в контуре управления.
Техническая реализация
Архитектура намеренно проста:
- Claude Code служит оболочкой/фреймворком
- CLAUDE.md содержит файл инструкций
- Память хранится в файлах markdown
- Инструменты реализованы как скрипты в папках
Процесс разработки с Claude Code
Разработчик активно использовал Claude Code на протяжении всего проекта:
- Команда
/initсгенерировала первый файл CLAUDE.md за один раз - При необходимости отладки ошибки вставлялись обратно в Claude Code для диагностики
- Claude Code написал большую часть кода, а разработчик проверял каждый файл и исправлял проблемы
Ключевые ошибки и уроки
Разработчик определил 9 конкретных ошибок, которые вызвали проблемы:
- Разрешение Claude сгенерировать первый CLAUDE.md без тщательной проверки — привело к часам отладки из-за одного неудачного предложения
- Разрешение самоулучшению переписывать основные инструкции без ограничений — вызвало дрейф системы в нескольких направлениях
- Использование Opus для каждого небольшого запроса до исчерпания лимитов использования до обеда — исправлено внедрением маршрутизации моделей (маленькая/локальная для простых задач, Sonnet для общей работы, Opus для сложных вызовов)
- Попытка построить "Джарвиса" в первый день вместо постепенного подхода — стоила примерно три месяца времени разработки
- Размещение вызова LLM на каждом шаге каждого конвейера, когда большинство из них должны были быть обычными скриптами
Практическая отправная точка
Разработчик рекомендует начинать с небольшого, функционального агента, а не с амбициозной системы. Он предлагает построить что-то, что читает ночную почту и пишет одноабзацное утреннее резюме, в качестве первого проекта.
Полный пост включает пошаговое руководство по созданию первого агента и подробно описывает все 9 ошибок. Разработчик отмечает, что Wiz остаётся личным проектом, а не чем-то, что выпускается публично.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Клод Оркестратор Пайплайна Код-Агентов: Очереди Задач, Запуск Агентов, Контрольные Ворота
В посте на Reddit в сообществе r/clawdbot подробно описывается, как агенты Claude Code управляют магазином, работающим на основе ИИ, занимаясь дизайном, маркетингом, контролем качества и операциями 30 раз в день. В нём есть ссылка на 9-й эпизод серии блогов, где объясняется конвейер оркестратора в производственной среде, включая проблемы, которые обычно не показывают в демонстрациях.

Практические примеры использования OpenClaw от сообщества LocalLLaMA
В посте на Reddit подробно описаны конкретные способы, которыми разработчики используют OpenClaw для таких задач, как автоматизированный холодный аутрич, обновление SEO-контента, создание подписей для соцсетей, мониторинг серверов и обработка чеков.

Клод Мобильный Рабочий Процесс: Обсуждайте Идеи на Телефоне, Получайте Автономную Реализацию
Разработчик делится рабочим процессом, в котором он обсуждает идеи функций и исправления ошибок с Claude на телефоне в мобильном режиме, а затем демон-скрипт автоматически реализует четко определенные задачи, создавая задачи в Linear и запуская агентов Claude Code для выполнения реализации, тестирования и развертывания на промежуточной среде.

Архитектура Mesh для AI-агентов: Изоляция клиентов и кросс-проектная координация
Разработчик, управляющий микро-агентством, описывает сетевую архитектуру, в которой каждый клиент получает специализированные ИИ-агенты, взаимодействующие через файлы в формате markdown. Это позволяет использовать экспертные знания в предметной области, координировать работу между проектами и обеспечивать изоляцию клиентов в рамках 44 проектов и 14 организаций.