Разработчик переходит от спецификаций к предложениям для параллельных сессий кодирования в Claude
Проблема с подходом «сначала спецификация»
Разработчик столкнулся с проблемами, когда написание подробных спецификаций заранее приводило к тому, что ИИ генерировал код, который был технически правильным, но контекстуально неверным. Спецификация могла гласить «добавить ограничение частоты запросов к конечным точкам аутентификации», но не включала контекст о ранее отвергнутых подходах (например, токен-бакеты) или решениях по реализации (например, выбор Redis вместо Cloudflare для стейджинга). Это создавало ситуации, когда ИИ делал разумный выбор, который вновь открывал уже закрытые решения.
Обновление спецификаций стало отдельным мини-проектом, и к моменту проверки обновлённых спецификаций кодовая база уже успела отклониться от них. Спецификация фиксировала «что», но теряла «почему» — всё обоснование, отвергнутые альтернативы и временные рамки решений отсутствовали.
Альтернатива «сначала предложение»
Вместо того чтобы писать спецификации заранее и писать код в соответствии с ними, разработчик пишет предложения — краткие документы, которые фиксируют, почему происходит изменение, что было рассмотрено и отвергнуто, а что входит или не входит в рамки задачи. Спецификация обновляется после внедрения кода, чтобы отражать то, что было фактически построено.
Пример сравнения:
- Спецификация гласит: «Система должна поддерживать ограничение частоты запросов.»
- Предложение гласит: «Обнаружены атаки методом перебора на продакшене. Добавляем ограничение частоты запросов через скользящее окно + Redis (Cloudflare недоступен на стейджинге). Токен-бакет отвергнут из-за проблем с всплесками трафика. Область применения: только вход в систему и сброс пароля.»
Предложение даёт ИИ (и будущим разработчикам) полную картину.
Рабочий процесс параллельных предложений
Разработчик запускает несколько сессий Claude Code одновременно, каждая из которых работает над разным предложением. Иногда он создаёт конкурирующие предложения, решающие одну и ту же проблему с разных сторон.
Типичный рабочий процесс:
- Работа над 2-3 функциями/багами/задачами одновременно
- Создание 1 или 2 предложений для разных подходов к каждой задаче
- Запуск сессий Claude Code для каждого предложения для параллельной работы
- Каждая сессия создаёт пул-реквест на GitHub
- Пул-реквесты на GitHub служат платформой для обзора предложений
- Совместный обзор подхода и кода
- Если два предложения решают одну проблему по-разному, выбор лучшего и закрытие другого
- После утверждения пул-реквестов, указание Claude реализовать предложения
- Обновление спецификации для отражения изменений в коде для быстрого ознакомления в будущих предложениях
Спецификация становится живым документом, который всегда соответствует реальности, а не документом-мечтой, который отклоняется с первого дня.
Цикл PACE
Разработчик называет этот цикл PACE (для запоминания шагов):
- Предложить (Propose): Написать краткое предложение с контекстом и обоснованием
- Утвердить (Approve): Проверить на пул-реквесте GitHub, подход (утвердить, пересмотреть, отклонить)
- Кодировать (Code): ИИ реализует именно то, что было предложено, ничего больше
- Развивать (Evolve): Обновить спецификацию, чтобы отразить новую реальность
📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Снижение затрат на AI-агентов на 30% за счет мониторинга поведения и изменения конфигураций.
Разработчик сократил потребление токенов своего бота OpenClaw на 30%, обнаружив, что 70 cron-задач сбрасывали результаты в основной чат-сеанс, вызывая раздувание контекста и повторное сжатие. Решение заключалось в перенаправлении выводов cron напрямую в Telegram и создании навыка мониторинга для выявления неэффективностей, таких как избыточные поиски и чтение слишком больших файлов.
Изучение преимуществ и недостатков: Облачные LLM против локальных ИИ-агентов
Дебаты между облачными ИИ-моделями и локальной обработкой ИИ продолжают привлекать внимание, каждый из вариантов предлагает свои преимущества и вызовы. Изучите наш анализ, чтобы понять ключевые моменты.
Использование Claude Code для операций выхода на рынок: шаблоны контекстной инженерии
Разработчик делится практическими паттернами использования Claude Code не только для программирования, а именно для запуска операций выхода на рынок, включая скрапинг, обогащение данных, работу с базами данных, email-инфраструктуру и создание контента для нескольких платформ. Ключевые техники включают файлы CLAUDE.md, ограничение сессий, CLI-инструменты вместо MCP-серверов и использование суб-агентов для ресурсоемких задач.
Разработчик Homelab проверил 19 локальных LLM с помощью 45 практических тестов на AMD Strix Halo
Разработчик создал набор из 45 тестов для локальных LLM, основанный на реальных сценариях использования в домашней лаборатории, таких как классификация электронной почты, автоматизация Home Assistant и планирование питания. Тестирование 19 моделей на системе AMD Strix Halo с 128 ГБ ОЗУ и 96 ГБ видеопамяти показало, что после исправления ошибок лучше всего себя проявила модель Gemma 4 26B-A4B.