Разработчик восстановил расширение для Chrome за 7 дней с помощью Claude после того, как миграция на Google MV3 "убила" оригинал.
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.
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
👀 Смотрите также
Как я использовал OpenClaw для создания секретного приглашения на вечеринку из беспорядочных заметок
Пользователь Reddit показывает, как OpenClaw обработал ненадёжные заметки, email и групповой чат, чтобы создать чистый .ics-файл приглашения на вечеринку-сюрприз, автоматически проигнорировав ложную запись в календаре и исключив из приглашения виновника торжества.
АЛЬТМИР: Архитектура постоянного жизненного симулятора, которая отделяет LLM от базы данных для решения проблемы амнезии ИИ
ALTWORLD — это симуляционная игра с сохранением состояния, которая решает проблему контекстного окна, храня каноническое состояние запуска в таблицах PostgreSQL и JSON-объектах, а затем генерируя повествовательный текст только после изменений состояния. Архитектура использует Next.js App Router, Prisma и PostgreSQL с чётким разделением между логикой симуляции и AI-нарративом.
Ежедневное использование Claude и ChatGPT: опыт разработчика
Разработчик делится своим пятимесячным разделением рабочего процесса: Claude отлично справляется с написанием длинных текстов, анализом документов с контекстом 200k, тонкими сравнениями и планированием путешествий, в то время как ChatGPT предпочтительнее для быстрых ответов, генерации изображений с DALL-E, пользовательских GPT и фрагментов кода/Excel.
Создание SaaS-платформы для продакшена объемом более 20 000 строк кода с помощью Claude Code: уроки агентной инженерии в масштабе
Разработчик открыл исходный код LastSaaS — готового к продакшену SaaS-шаблона, полностью созданного в ходе диалога с Claude Code. Проект включает бэкенд на Go, фронтенд на React, мультитенантную аутентификацию, биллинг Stripe и встроенный MCP-сервер. Проект показывает, что работает и требует дисциплины при использовании AI-агентов для крупномасштабной разработки.