Разработчик использует агентов Claude Code для решения 635 проблем в 42 настольных играх за одну сессию.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 31 марта 2026 г.🔗 Source
Разработчик использует агентов Claude Code для решения 635 проблем в 42 настольных играх за одну сессию.
Ad

Один разработчик, создающий бесплатную платформу для многопользовательских настольных игр, использовал агентов Claude Code для систематического устранения сотен проблем с UI/UX в 42 различных играх за одну сессию разработки.

Настройка

Разработчик поддерживал примерно 800 задач в локальном трекере на основе SQLite, охватывающих как ошибки в бэкенде на Rust (например, несоответствия имён полей между Rust и TypeScript), так и задачи по доработке фронтенда. Примеры включали: "Нужна перетаскивание для нардов", "Нужно затемнение карт для недопустимых ходов в черве", "Нужна поддержка гандикапа в сёги" и "Нужен режим Ramsch в скате".

Конфигурационные файлы включали:

  • CLAUDE.md с правилами архитектуры
  • файлы в .claude/rules/, охватывающие модель акторов, паттерны игрового движка и соглашения по E2E-тестированию

Эти правила автоматически загружались каждый раз, когда Claude начинал работу.

Рабочий процесс

Разработчик запускал четырёх агентов одновременно, каждый из которых обрабатывал одну задачу из разных игр, чтобы предотвратить конфликты файлов. Примеры назначений агентов:

  • Агент 1: Исправить перетаскивание в нардах (#407)
  • Агент 2: Исправить UI ставок в белоте-конше (#417)
  • Агент 3: Исправить несоответствия полей в брисколе (#454-457)
  • Агент 4: Исправить отображение взятых фигур в шахматах (#494)

Каждый агент читал соответствующие файлы, реализовывал исправление, запускал svelte-check, отмечал задачу как решённую и делал коммит. Пока эти четыре агента работали в фоновом режиме, разработчик проверял завершённые исправления, устранял любые ошибки сборки, а затем запускал следующую партию.

Ad

Что сработало хорошо

  • Подход "Один агент на одну задачу, никогда не пакетно" оказался эффективнее, чем поручение одному агенту нескольких задач
  • Строгие правила в CLAUDE.md (без типов any, использование атрибутов data-ui, бэкенд как источник истины для имён полей) обеспечивали согласованность кода
  • Claude одинаково хорошо понимал код игрового движка на Rust и рендеринг Canvas на SvelteKit
  • Агенты могли прочитать функцию build_state_message() на Rust и исправить соответствующие обработчики на TypeScript
  • Реализация звуковых эффектов была успешной — Claude синтезировал звуки с помощью Web Audio API (стук дерева для го, щелчки карт для червы, перекатывание костей для нардов) без использования аудиофайлов

Что пошло не так

  • Когда агенты добавляли новые варианты перечисления GameRule в Rust, они забывали обновить исчерпывающее сопоставление в judge.rs
  • Иногда возникали конфликты слияния, когда два агента изменяли один и тот же файл хранилища game.svelte.ts
  • Некоторые агенты усложняли решения — добавляли 200 строк там, где хватило бы 20
  • Тесты для Train Dominoes ломались трижды, потому что агент изменил round_scores с Vec<u32> на Vec<Vec<u32>>, не обновив все проверки в тестах

Результаты

  • 325 коммитов за одну сессию
  • 635 задач решено (все критические и высокоприоритетные задачи из примерно 800)
  • Затронуто 42 различные игры
  • Сборка поддерживалась без ошибок на протяжении всего процесса (Rust + фронтенд)
  • Каждая игра получила: звуковые эффекты, темы игрового поля, историю ходов, экраны результатов, перетаскивание, где применимо

Извлечённые уроки

  • Следовало запускать cargo test после каждой партии, а не только cargo check — некоторые изменения, корректные на этапе компиляции, нарушали поведение во время выполнения
  • Следовало сначала создать общие компоненты для игр со схожими паттернами (карточные игры со взятками, 4-игроковые раскладки NESW) вместо того, чтобы каждый агент изобретал велосипед

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Непрограммист создает API для оценки крипторисков с помощью Claude за один день.
Кейсы

Непрограммист создает API для оценки крипторисков с помощью Claude за один день.

Бывший трейдер фьючерсами без опыта в разработке использовал Claude для создания и развертывания RiskSnap — конечной точки FastAPI, которая оценивает криптопортфели по 7 параметрам риска. Проект включает работающее API, собственный домен и полную документацию.

OpenClawRadar
Тестирование конвейера RAG показывает, что стоимость за токен — не лучший критерий для выбора модели.
Кейсы

Тестирование конвейера RAG показывает, что стоимость за токен — не лучший критерий для выбора модели.

Разработчик протестировал Claude Haiku 4.5, Amazon Nova Pro и Amazon Nova Lite на идентичных RAG-пайплайнах с реальными запросами и обнаружил, что самая дешёвая модель на токен выдавала наименее полезные ответы, что в итоге обходилось дороже за полезный ответ.

OpenClawRadar
🦀
Кейсы

QWEN3.6-27B-MLX-8bit соответствует 122B для локальных рабочих процессов при 29,5 ГБ

Пользователь, запускающий многочасовые локальные рабочие процессы, утверждает, что QWEN3.6-27B-MLX-8bit (29,5 ГБ) не уступает модели на 79 ГБ в оркестрации, исследованиях и написании текстов — только медленнее — и освобождает 50 ГБ оперативной памяти.

OpenClawRadar
Вызовы и уроки разработки системы торговли на основе машинного обучения с Клодо.
Кейсы

Вызовы и уроки разработки системы торговли на основе машинного обучения с Клодо.

Разработка сложной торговой системы на основе машинного обучения с использованием Claude Opus 4.5 выявила проблемы интеграции с несколькими ML-движками, подчеркивая важность тщательной верификации в процессе разработки.

OpenClawRadar