Структурированный рабочий процесс ИИ с поэтапными командами для сокращения переделок

Разработчик на r/ClaudeAI описывает повторяемый, программируемый рабочий процесс, предназначенный для решения постоянных проблем при использовании ИИ в ежедневной разработке. Основной выявленной проблемой была не потребность в более умной модели, а необходимость в повторяемом процессе, чтобы перестать исправлять одни и те же ошибки. Ключевые болевые точки включали потерю контекста ИИ между сессиями, нарушение стандартов проекта в основах, таких как именование и стиль, смешение планирования с выполнением и отношение к документации как к чему-то второстепенному.
Поэтапный командный рабочий процесс
Решение заменяет зависимость от одного гигантского промпта серией чётких, этапно-специфичных команд:
/pwf-brainstorm– Определяет объём, архитектуру и решения./pwf-plan– Превращает мозговой штурм в исполняемые этапы и задачи.- Опциональные контрольные точки:
/pwf-checklist,/pwf-clarify,/pwf-analyze. /pwf-work-plan– Выполняет план этап за этапом./pwf-review– Проводит более глубокий обзор./pwf-commit-changes– Завершает задачу структурированными коммитами.
Для небольших задач разработчик использует /pwf-work, но сохраняет дисциплину обзора и документирования.
Критическое правило
Правило, оказавшее наибольшее влияние на качество: /pwf-work и /pwf-work-plan обязаны читать документацию перед реализацией и обновлять её после. Это гарантирует, что ИИ работает с «памятью проекта», а не «в полуслепую», что значительно повышает согласованность и сокращает переделки.
Поддерживающая структура проекта
Рабочий процесс поддерживается конкретной структурой проекта для улучшения контекста ИИ:
- Одна папка для репозиториев кода.
- Одна папка для рабочих активов (документы, контроли, конфигурации).
Обе папки открываются как многоуровневые в редакторе (например, VS Code или Cursor), создавая опыт, подобный монорепозиторию, который помогает ИИ видеть полную систему без хаоса.
Результаты и ссылки
Разработчик сообщает о прямых результатах: меньше повторяющихся ошибок, меньше переделок, лучшая согласованность между сессиями и больше результатов с меньшим количеством ошибок. Он упомянул закрытие 25 задач (малых, средних, крупных) за день, избегая одного и того же цикла ошибок. Подход был основан на изучении концепций, таких как Compound Engineering, Superpowers, Spec Kit и Spec-Driven Development, но адаптирован и усовершенствован через личное использование, а не копирование фреймворка.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Qwen 3.5 122B MoE на уровне 35 т/с на одном 3090 с ik_llama.cpp MTP
Локальный стек, запускающий Qwen 3.5 122B MoE на одной 3090 со скоростью 35 т/с, используя слитые MoE операции ik_llama.cpp для MTP. Стандартный llama.cpp показал улучшение только на +4%; форк ik дает +20%.

Базовые модели маршрутизации для использования Claude и OpenAI
Разработчик делится своей стратегией маршрутизации моделей, используя Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.6 и ChatGPT 5.3 Codex для различных типов задач, с резервными вариантами GPT-5 Mini и GPT-5.4 при необходимости.

Практические советы по OpenClaw: Начинайте с малого, избегайте типичных ошибок
Разработчик делится уроками, полученными при создании персонального трекера здоровья с помощью OpenClaw, подчеркивая узкую направленность, детерминированные рабочие процессы и использование одной языковой модели. В посте приводятся конкретные наблюдения за моделями, сравнивающие ChatGPT и Gemini.

Понимание структуры папки .claude/ для настройки Claude Code
Папка .claude/ содержит два каталога: project-level для командной конфигурации и глобальный ~/.claude/ для личных предпочтений. Файлы CLAUDE.md содержат инструкции, которым Клод следует на протяжении сессий, а CLAUDE.local.md предназначен для личных переопределений.