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

Оптимизация GLM-4.7-Flash на M4 Mac Mini с 24 ГБ оперативной памяти
Разработчик делится конкретными деталями конфигурации для запуска GLM-4.7-Flash на Mac Mini M4 с 24 ГБ оперативной памяти, включая квантование Q3_K_XL, размер контекста 32k с MLA и реальное распределение памяти для Metal.

Обновление OpenClaw v2.0: Критический контрольный список перед обновлением для предотвращения критических изменений
Последнее обновление OpenClaw включает 12 критических изменений, новую систему плагинов и более 30 исправлений безопасности. В этом руководстве описаны пять важных проверок, которые необходимо выполнить перед обновлением, включая переименование переменных окружения, миграцию каталога состояния и перенастройку автоматизации браузера.

Оптимизация Qwen 3.6 27B/35B на RTX 3090: флаги, квантование и автоматическая маршрутизация
Пользователь делится своими флагами llama-server для моделей Qwen 3.6 27B и 35B GGUF на RTX 3090 (24 ГБ), сообщая о медленной скорости для 35B и ненадежном выводе кода от 27B. В посте спрашивают о лучшем кванте, настройке флагов и автоматическом переключении моделей.

Как запускать агентов OpenClaw бесплатно с использованием облачных API или локальных моделей
Подробное руководство объясняет, как запускать агентов OpenClaw с нулевой стоимостью, используя бесплатные облачные тарифы от OpenRouter, Gemini и Groq, или запуская локальные модели через Ollama с конкретными советами по настройке, чтобы избежать распространённых ошибок.