Пользователь Reddit делится настройкой Claude Code для портфолио проектов.

От ручного рабочего процесса к структурированному Claude Code
Разработчик на r/ClaudeAI поделился своим опытом перехода от громоздкого ручного рабочего процесса к более организованной настройке Claude Code. Ранее он использовал Claude.ai для личных проектов с тем, что он описал как "довольно костыльную систему", включающую постоянное копирование-вставку между чатами.
Старый рабочий процесс
Его предыдущий подход включал:
- Один постоянный "основной чат" для планирования архитектуры, этапов и порядка сборки
- Создание новых чатов для каждой реализации функции
- Ручное копирование промптов реализации между чатами
- Загрузку в GitHub и добавление репозитория + сводки в Project Knowledge
- Возврат в основной чат для повторения процесса
Он отметил, что это было "изнурительно" из-за постоянного копирования-вставки, повторного объяснения контекста и ручного ведения сводных файлов.
Новая структура Claude Code
После изучения Claude Code он разработал следующую файловую структуру:
~/.claude/CLAUDE.md # личные настройки, использовать режим планирования для новых функций
project/
├── .claude/CLAUDE.md # маршрутизатор — что читать при запуске, когда что записывать
├── architecture.md # решения, шаблоны, проектирование системы
├── roadmap.md # этапы и статус
└── phases/
└── phase1/
├── phase_plan.md # перед началом работы
└── phase_summary.md # когда этап завершёнФайл CLAUDE.md проекта указывает Claude:
- Сначала загружать архитектуру и дорожную карту
- Использовать режим планирования перед работой над любой новой функцией
- Записывать план этапа перед началом
- Записывать сводку по завершении
Мотивация и подход
Разработчик создаёт портфолио проектов, которые он хочет "действительно понимать и уметь обсуждать на собеседованиях, а не просто выпустить и забыть". Он подчёркивает, что режим планирования заставляет его продумывать решения до того, как Claude что-либо напишет, а документация по этапам гарантирует, что он всегда знает, что было построено и почему.
Поднятые вопросы
В посте задаётся несколько практических вопросов для сообщества:
- Используют ли другие подобные подходы на основе файловой памяти или совершенно другие системы
- Полезны ли плагины Frontend и Superpowers на самом деле или они переоценены
- Какие MCP-серверы действительно изменили повседневную работу людей
- Как обеспечить реальное обучение, а не просто наблюдение за тем, как Claude пишет код, при создании проектов для портфолио
- Просьбы посмотреть настройки других людей, особенно фрагменты CLAUDE.md
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

SkiTomorrow.ai: Движок для принятия решений о горнолыжных поездках, созданный с помощью Claude Code
SkiTomorrow.ai — это бесплатный веб-инструмент, который оценивает 234 горнолыжных курорта по всему миру на основе актуальных прогнозов снега, расстояния до них и стоимости, а затем предоставляет персонализированные рейтинги. Разработчик создал его полностью с помощью Claude Code и поделился конкретными инсайтами о рабочем процессе.

Claude Code использовался для реверс-инжиниринга Disney Infinity 1.0, преодолев 13-летнее ограничение на персонажей.
Разработчик использовал Claude Code (Opus 4.6 с высоким уровнем рассуждений) для обратного проектирования игрового бинарного файла Disney Infinity 1.0, выявив и исправив 13 точек проверки, которые не позволяли персонажам играть в любом наборе. Решение потребовало 17 бинарных патчей и 3 изменённых файлов данных, решив проблему, которую сообщество моддеров не могло решить более десяти лет.

Агенты кода Claude ведут переговоры по API-контрактам без использования оркестрационного фреймворка
Два агента Claude Code провели переговоры по API-контрактам напрямую, используя только два инструмента обмена сообщениями и системные промпты, согласовав формы конечных точек, форматы ответов и заголовки CORS перед написанием кода. Реализация моста составляет около 190 строк TypeScript с WebSocket-брокером и каналами MCP.

Практические уроки по автоматизации привлечения клиентов в LinkedIn с помощью OpenClaw
Разработчик делится ценными уроками, полученными за три недели автоматизации привлечения клиентов в LinkedIn с помощью OpenClaw, охватывая обнаружение автоматизации LinkedIn, периоды прогрева аккаунтов, оценку ICP с помощью сигналов намерения, нюансы ограничения частоты запросов и дизайн потока беседы.