Визуализация рабочего процесса Claude Code объясняет иерархию памяти и систему навыков.

Пользователь Reddit поделился визуальной диаграммой, описывающей структуру рабочего процесса для Claude Code, показывающей, как различные компоненты взаимодействуют друг с другом. Визуализация охватывает файлы CLAUDE.md, иерархию памяти, навыки, хуки, структуру проекта и цикл рабочего процесса.
Подробности об иерархии памяти
Источник поясняет загрузку контекста Claude через многоуровневую систему памяти:
~/.claude/CLAUDE.md→ Глобальная память/CLAUDE.md→ Контекст репозитория./subfolder/CLAUDE.md→ Ограниченный контекст
Подпапки добавляют контекст, а не заменяют его, что может привести к ощущению "перегруженности" сессий, если эти файлы становятся слишком большими.
Система навыков
Вместо повторения промптов пользователи могут определять переиспользуемые шаблоны как навыки в определённых директориях:
.claude/skills/testing/SKILL.md.claude/skills/code-review/SKILL.md
Claude автоматически вызывает эти навыки, когда их описания соответствуют текущей задаче.
Предлагаемый цикл рабочего процесса
Визуализация рекомендует следующую последовательность:
cd project && claude- Режим Plan
- Опишите функцию
- Автоматическое принятие
- Часто коммитить с /compact
В посте на Reddit отмечается, что хотя отдельные элементы не являются революционными, их совместное представление на одной диаграмме помогает прояснить систему. Экосистема всё ещё развивается, и пользователи экспериментируют с различными подходами к организации файлов CLAUDE.md, навыков и хуков.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Три ключевых навыка OpenClaw для стабильной настройки: Память, Безопасность и Обнаружение.
В посте на Reddit рекомендуется сначала установить три конкретных типа навыков OpenClaw: навык исправления памяти для предотвращения потери контекста, навык локальной проверки безопасности для поиска вредоносного кода и курируемый хаб для поиска поддерживаемых инструментов.

Qwen 3.5 122B MoE на уровне 35 т/с на одном 3090 с ik_llama.cpp MTP
Локальный стек, запускающий Qwen 3.5 122B MoE на одной 3090 со скоростью 35 т/с, используя слитые MoE операции ik_llama.cpp для MTP. Стандартный llama.cpp показал улучшение только на +4%; форк ik дает +20%.

Сократите затраты на токены на 95% с помощью семи техник оптимизации OpenClaw
Подробное руководство, описывающее семь методов снижения потребления токенов AI-агентами на 95%+, включая древовидные загрузочные файлы, автосжатие AI, перенос задач на локальную модель и фоновые задачи CPU по расписанию.

Как устранить проблемы с настройкой OpenClaw: проблемы с многоагентным взаимодействием и ответами модели
Пытаетесь настроить OpenClaw? Узнайте о распространенных проблемах с многоагентными конфигурациями и неработоспособными моделями, а также о том, как их решить.