Как 40 исправлений промптов превратили резюме Claude AI в продукт: кейс платформы репетиторства ($19 тыс. MRR)
Учебная платформа с MRR $19K поделилась 12-месячным процессом доработки подсказки для Claude AI, генерирующей сводки уроков для родителей. Основатель задокументировал все более 40 итераций, демонстрируя, что инженерия подсказок — это итеративный, а не одноразовый процесс.
Эволюция подсказки
Версия 1 (1-й месяц): "обобщи этот урок." Вывод был общим и расплывчатым, без конкретных тем.
Версия 12 (3-й месяц): Добавлены требования к структуре: "включи: пройденные темы, области для улучшения, домашнее задание, заметки о прогрессе." Вывод стал структурированным, но роботизированным.
Версия 25 (6-й месяц): Добавлены требования к тону: "пиши как заботливый педагог, обращаясь к родителю. будь конкретен о прогрессе. будь ободряющим, но честным о проблемных областях." Вывод значительно улучшился — родители начали отвечать.
Версия 40 (12-й месяц): Добавлено сохранение контекста: теперь подсказка ссылается на предыдущие сводки по этому ученику. "этот ученик ранее испытывал трудности с факторизацией. отметь, показал ли сегодняшний урок улучшение." Вывод стал персонализированным и долгосрочным.
Ключевые выводы
- Качество данных сводок определяет качество последующего визуального отслеживания прогресса — инструмент AI-презентаций для родительских слайд-деков, показывающих улучшение за 10+ занятий, питается этими сводками.
- Подсказка v1 — это отправная точка; v40 — это продукт. Итерации между ними — вот где скрыта ценность.
- Разработчикам, работающим с Claude: ожидайте активных итераций подсказок. Документируйте каждое изменение.
Для кого это
Разработчики, создающие AI-функции для продуктов, особенно в образовании, коммуникации с клиентами или любой области, требующей структурированной, персонализированной генерации текста.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Структура кода Claude, проверенная в нескольких реальных проектах
Разработчик делится настройкой Claude Code, которая выдержала 2-3 реальных проекта с несколькими навыками, MCP-серверами и агентами. Ключевые выводы включают использование CLAUDE MD для согласованности, разделение навыков по назначению, внедрение хуков и поддержание использования контекста ниже 60%.
别再问该用哪个AI模型：将任务分流至Haiku、Sonnet和Opus层级
Используйте как минимум три модели в зависимости от типа задачи: уровень Haiku для чтения и обобщения, уровень Sonnet для написания кода и уровень Opus только для многофайловых рефакторингов и отладки. Один пользователь распределяет 40% запросов на дешёвые модели, 35% на средние, 25% на передовые, тратя около 30–40 долларов в месяц.
AGENTS.md Правильно: Повышение точности на 25% — или падение на 30%
Компания Augment Code провела соревновательное тестирование файлов AGENTS.md: лучшие из них дают эффект, сопоставимый с обновлением модели с Haiku до Opus; худшие — ухудшают результат. Таблицы решений, процедурные рабочие процессы и прогрессивное раскрытие информации оказались наиболее эффективными.
Opus 4.7 испортил 40% запросов; исправлением стало структурирование CLAUDE.md и навыков
После того как Opus 4.7 ухудшил ~40% промптов в 6 настройках, фракционный руководитель по ИИ исправил это, заменив ad-hoc промпты структурированными файлами Skill, иерархическим CLAUDE.md и отдельными файлами памяти — сократив использование токенов на 22% и количество итераций с 3–4 до 1–2.