Разработчик восстановил расширение для Chrome за 7 дней с помощью Claude после того, как миграция на Google MV3 "убила" оригинал.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 18 марта 2026 г.🔗 Source
Разработчик восстановил расширение для Chrome за 7 дней с помощью Claude после того, как миграция на Google MV3 "убила" оригинал.
Ad

Разработчик перестроил расширение Chrome, его API, веб-сайт и агента контроля качества за 7 дней с помощью Claude после того, как миграция Google с Manifest V2 на V3 уничтожила оригинальную версию, на создание которой ушёл почти год и которая имела десятки тысяч пользователей.

Что делает расширение

Расширение Chrome находит реальные скидки на товары Amazon, которые пользователи уже ищут, а не случайные промокоды. Оно собирает данные с 21 домена Amazon (включая США, Великобританию, Германию, Японию) с разными языками, валютами и структурой страниц. Каждая скидка, которую находит пользователь, автоматически становится доступной сообществу, и каждая скидка, найденная сообществом, становится доступной пользователю.

Процесс перестройки

Разработчик загрузил в Claude весь старый код и попросил его:

  • Составить карту каждого модуля и зависимости
  • Выявить ошибки и избыточность
  • Предложить улучшенную архитектуру
  • Предложить более дешёвые решения для масштабирования

Claude обнаружил проблемы, с которыми мирились годами, выявил избыточность в логике сбора данных и предложил перестроить обработку адаптаций для конкретных доменов на 21 сайте Amazon.

Ad

Технологический стек

  • Claude - основная разработка, анализ кода, архитектурные решения, логика сбора данных
  • ChatGPT - инженерия промптов, направление дизайна, идеи для UX
  • Vercel - развёртывание веб-сайта
  • Пользовательский агент контроля качества - мониторинг ошибок + предложения по автоматическому исправлению

Результаты после первой недели

  • 4000 новых установок
  • Высокая стабильность
  • Пользователи открывают расширение почти при каждом поиске на Amazon
  • Самый частый отзыв: «Так просто экономить деньги»
  • 99% успешность применения купонов (против ~10-20% у большинства конкурентов)

Ключевая сложность

Amazon — это не один сайт — каждый домен имеет немного разную HTML-структуру, форматы цен и логику отображения купонов. Claude выполнил первоначальное картирование и адаптации для конкретных доменов, а человек провёл тонкую настройку.

Команда также создала агента контроля качества, который отслеживает ошибки в реальном времени, анализирует контекст и предлагает исправления — по сути, это постоянно работающий инженер по контролю качества.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Разработчик создает 6 ИИ-агентов Claude для управления 15 побочными проектами.
Кейсы

Разработчик создает 6 ИИ-агентов Claude для управления 15 побочными проектами.

Разработчик, работающий инженером на полную ставку, создал шесть специализированных агентов Claude для управления ежедневными операциями 15 побочных проектов, используя Claude Code, файлы markdown и git worktrees без собственной платформы.

OpenClawRadar
Переход с OpenClaw на Cowork + Claude Code: опыт разработчика
Кейсы

Переход с OpenClaw на Cowork + Claude Code: опыт разработчика

Разработчик перешёл с OpenClaw на Cowork от Anthropic с сессиями Claude Code, отметив лучшие cron-задачи, маршрутизацию диспетчеризации и постоянную память. Настройка использует трёхуровневую контекстную архитектуру, где Cowork управляет оркестрацией, а Claude Code выполняет код в репозиториях.

OpenClawRadar
Кейс отладки Claude: Агент молча завершил работу из-за отсутствующего параметра, контекст оказался важнее модели.
Кейсы

Кейс отладки Claude: Агент молча завершил работу из-за отсутствующего параметра, контекст оказался важнее модели.

Разработчик использовал Claude для создания календарного агента, затем потратил 40 минут на отладку с помощью Claude, прежде чем понял, что инструмент write_calendar не имел параметра attendees. Когда была предоставлена полная контекстная информация, Claude определил проблему за 10 секунд.

OpenClawRadar
Анализ 7 лет дневниковых записей с помощью LLM: провалы RAG и тонкой настройки
Кейсы

Анализ 7 лет дневниковых записей с помощью LLM: провалы RAG и тонкой настройки

Ведя дневник с 2019 года, разработчик передал более 200 записей LLM для поиска закономерностей — RAG не сработал, тонкая настройка не сработала, и конфиденциальность была ограничением. Итоговый подход выявил циклические жизненные уроки каждые два года.

OpenClawRadar