Практические уроки по инженерии промптов из опыта работы с Claude Code

Что сработало: Выпуск продакшен-кода
Пользователь, менеджер проекта без технического бэкграунда, успешно создал и выпустил продакшен-код с помощью Claude Code. Получившееся приложение работает в браузере и включает более 1200 тестов.
Основная сложность: Качество промптов
Основная выявленная трудность заключалась в том, что Claude Code будет выдавать плохие или некорректные результаты, если промпты не являются точными. Пользователь заявляет, что он "абсолютно позволит вам на полной скорости врезаться в стену, если ваш промпт не идеален".
Три техники, которые улучшили результаты
- Двухфазные промпты: Вместо написания промптов за один подход пользователь перешёл на двухфазный метод. Фаза 1 включает написание того, что нужно на вашем предметном языке, включая правила и желаемые результаты. Фаза 2 включает переписывание промпта с точки зрения инженера по надёжности, добавляя контрольные точки верификации, единые цели, явные границы сессии и правила против упрощений. Пользователь обнаружил, что одна фаза даёт приличные результаты, но две фазы дают результаты продакшен-уровня.
- Один промпт = Одна цель: Объединение нескольких целей в один промпт последовательно приводило к плохим результатам. Claude Code либо приоритизировал одну цель, либо небрежно их объединял, либо предоставлял неполные решения для обеих. Пользователь подчёркивает "безжалостную дисциплину в определении объёма" с одной целью на промпт, называя это самым большим "множителем качества", который он обнаружил.
- Конкретные определения ролей: Общие инструкции по ролям, такие как "Действуй как старший разработчик", оказались "почти бесполезными". Эффективные роли должны называть точную комбинацию экспертизы, требуемой для задачи. Пользователь приводит пример: "Музыкальный теоретик, обученный в консерватории, который строил коммерческие движки для композиций" даёт принципиально другие и лучшие результаты, чем расплывчатая инструкция вроде "музыкальный эксперт". Конкретность меняет базовый мыслительный процесс модели, а не только тон вывода.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Onboarding в OpenClaw: как правильно обучить своего AI-агента
Компиляция JIT-кода за 5 мкс: создание быстрого JIT для Postgres pgrust
JIT-компилятор pgrust компилирует SQL-запросы примерно за 5 мкс, обеспечивая JIT для каждого запроса. Автор объясняет, как AI-ассистированная генерация ассемблера делает быстрый JIT практичным.

Ценообразование AI-агентов: уроки продаж OpenClaw малому бизнесу
После месяцев продаж агентов OpenClaw юридическим фирмам и агентам по недвижимости разработчик делится практическими стратегиями ценообразования: посегментная оплата не работает, формулировка «ИИ-сотрудник» выигрывает, а затраты на LLM выставляются отдельно, чтобы избежать потери маржи.

Claude Code v2.1.36: Fast Mode теперь доступен для Opus 4.6
Anthropic выпускает Claude Code v2.1.36 с поддержкой Fast Mode для новейшей модели Opus 4.6, обеспечивая значительно более быструю генерацию и анализ кода.