Дизайнер создает полноценную платформу с помощью Claude CLI: уроки, полученные без формального образования в программировании.
От дизайнера WordPress к full-stack разработчику с Claude CLI
Дизайнер с опытом в графическом брендинге и WordPress (PHP, MySQL, HTML, CSS) использовал Claude CLI для создания нескольких рабочих приложений без формального обучения программированию. Начиная с сентября, он перешёл от управления внешними командами разработчиков к созданию собственных систем.
Проекты, созданные с помощью Claude CLI
- Система цифровых визиток на основе RFID: Первый проект, который научил основам рабочего процесса разработки
- Платформа управления медицинским журналом: Эволюционировала от WordPress-администратора до комплексной системы, обрабатывающей:
- Регистрацию на мероприятия с QR-кодами, печатью бейджей, проверкой посещаемости
- Управление аккредитацией CME (регистрация, спикеры, модераторы, тесты оценки знаний)
- Управление участниками с личными кабинетами и подписками
- Раздел электронного обучения с доставкой контента и платным доступом
- Сайт медицинских калькуляторов (calcolatore.online): Отдельный сайт для медицинских калькуляторов
- Два нативных приложения: Не описаны в источнике
- Секретный проект: Все ещё в разработке, может потребовать внешних специалистов
Результаты в работе
- 500+ зарегистрированных пользователей для управления мероприятиями
- 3500+ читателей в закрытой зоне сайта
- ~1200 участников в базе данных
- ~100 курсов электронного обучения перенесено
- 2000 материалов прошлых конгрессов мигрировано
- 10 очных мероприятий организовано или планируется
- Медицинский журнал получает ~90 тыс. уникальных посетителей/месяц
Критические уроки из производственных сбоев
Во время живого конгресса с 100+ участниками платформа столкнулась с отсутствием таблиц базы данных и ошибками 500 в работе. Это привело к нескольким ключевым выводам:
- Используйте два отдельных экземпляра ИИ: Один исключительно для отладки
- Улучшайте навыки промптинга: «Ваши промпты — это ваша архитектура»
- Используйте разных агентов и навыки для разных задач
- Контролируйте версии всего на GitHub: Claude обучал Git в процессе
Инсайты рабочего процесса
Дизайнер подчёркивает, что «виб-кодинг» требует постоянного изучения для понимания сгенерированного ИИ кода и дисциплины, чтобы никогда не принимать код, который вы не понимаете. Нагрузка сначала возросла из-за энтузиазма и «опьяняющего чувства» расширенных возможностей. Основным достижением стала гармонизация всего под одной платформой, устранение зависимости от внешних разработчиков и модернизация устаревших частей сайта, которые ранее не могли быть профинансированы.
В источнике отмечается, что для малого бизнеса ИИ — это не про отъём рабочих мест, а про реализацию проектов, которые «просто не были бы сделаны» из-за ограничений финансирования.
📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
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.
Разработчик предоставляет Клоду корневой доступ к коду, переворачивая рабочий процесс разработки.
Разработчик предоставил Claude Code полный доступ к своему серверу, отслеживал все команды и обнаружил, что он вносил спокойные, методичные изменения, которые устраняли первопричины, а не только симптомы. Это привело к пересмотру их рабочего процесса в пользу разработки непосредственно в среде, клонированной с продакшена.
Практические примеры использования OpenClaw из повседневного опыта
Разработчик делится шестью конкретными способами ежедневного использования OpenClaw, включая отслеживание цен на авиабилеты, консультации по здоровью и полировку писем, отмечая, что не сработало, например, автоматическая публикация в соцсетях.
Использование Claude Code для автоматизации экспериментов по исследованию ИИ в течение 12 часов.
Разработчик использовал Claude Code для проведения автоматизированных экспериментов по исследованию ИИ в течение 12 часов, настраивая фреймворк непрерывного обучения для максимизации соответствия модели верификаторам предпочтений. Система провела 9 экспериментов, исправила ошибку коллапса модели и достигла 100% соответствия, начав с 0%.