С навыками Claude Code с открытым исходным кодом: конвейер /do, сокративший повторные обращения на 80%

Разработчик, который несколько месяцев использовал Claude Code в продакшене, только что выложил в открытый доступ 15 кастомных навыков на GitHub. Проект my-claude-skills эволюционировал от «Claude пишет работающий код» до «Claude генерирует задачи, которые не требуют трёх уточняющих запросов».
Конвейер команды /do
Основная точка входа — команда /do. Она выполняет 5-этапный конвейер:
/todo → /dev → /verify-dev → /build → /test → pushКаждый этап имеет собственный цикл обратной связи, ограниченный 3 итерациями на фазу. Если /verify-dev обнаруживает логическую ошибку, он автоматически создаёт задачи -fix-N, отправляет их обратно в /dev, затем снова проверяет. Тот же процесс обрабатывает ошибки компиляции и неудачные функциональные тесты. Результат — либо зелёный отчёт, либо чёткий статус сбоя — никогда не бывает наполовину неудачного пуша.
Измеренные результаты
На основе более 2000 коммитов из продакшн-задач разработчик сообщает:
- На 80% меньше уточняющих запросов по сравнению с базовым Claude Code
- Улучшение качества на 60–65% — типичные проблемы вроде «Claude забыл обработать X» или «это ломает авторизацию» значительно сократились
- Сокращение циклов ревью вдвое
Разработчик подчёркивает, что это не надуманные цифры — это факты из реального использования в более чем 100 фриланс-проектах.
Для кого это
Для разработчиков, использующих Claude Code в продакшене, которые хотят сократить переписку по задачам и внедрить контроль качества перед пушами.
📖 Источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

OpenJet v0.4: Локальный кодовый агент с нулевой конфигурацией на базе llama.cpp
OpenJet v0.4 — это терминальный кодинг-агент с открытым исходным кодом для локальных LLM, который автоматически определяет оборудование, настраивает llama.cpp и предоставляет рабочий процесс в стиле Claude Code без ключей API.

Lat.md: Граф знаний на основе Markdown для кодовых баз
Lat.md создает граф знаний для кодовых баз, используя взаимосвязанные markdown-файлы в директории lat.md/. Он решает проблемы масштабирования монолитной документации, связывая разделы с помощью [[вики-ссылок]], подключаясь к исходному коду через комментарии вроде // @lat: [[section-id]] и предоставляя CLI-инструменты для проверки и поиска.

Gemma4 26B-A4B обеспечивает быструю локальную работу с поддержкой веб-поиска и изображений.
Модель gemma-4-26B-A4B демонстрирует производительность около 145 токенов в секунду на RTX 4090 и включает поддержку веб-поиска MCP и работы с изображениями в чат-приложениях. В блоге подробно описана настройка и использование на разных платформах, включая Mac и iPhone.

Исследование Aura: Локальный инструмент компилирует документы в навигационную вики с постоянной памятью для ИИ
Aura Research — это инструмент с открытым исходным кодом, который обрабатывает исходные документы (PDF-файлы, статьи, заметки, код, более 60 форматов) и преобразует их в структурированную вики на языке markdown со связанными статьями, страницами понятий и главным указателем. Всё сжимается в архив .aura, оптимизированный для поиска с помощью RAG, и работает полностью локально, без передачи данных за пределы вашего компьютера.