Структурирование кодовых агентов Claude с помощью шаблонов CLAUDE.md и директории .claude/

Структура директории агента
Настройка предполагает создание отдельных директорий для каждого агента в ~/Documents/. В примере показано пять агентов: planner (исполнительные функции, маршрутизация, подотчетность), content (контент-пайплайн), youtube (производство для YouTube), life (личные сферы) и control-center (панель управления, база данных, API).
Каждый агент следует этой шаблонной структуре:
agent-name/ ├── CLAUDE.md # Идентичность + миссия + возможности ├── .claude/ │ ├── rules/ # Автозагружаемый контекст (постоянно активный) │ └── skills/ # Рабочие процессы по требованию ├── inbox/ # Ввод от других агентов ├── outputs/ # Сгенерированный вывод └── archive/ # Ничего не удаляется без архивации
Различие между правилами и навыками
Файлы в .claude/rules/ загружаются автоматически в начале каждой сессии. Claude читает их как часть своего контекстного окна. Сюда помещается то, что агенту нужно знать всегда — его область, бизнес-контекст, как он должен себя вести.
Файлы в .claude/skills/ загружаются по требованию. Они загружаются только при вызове с помощью /skill-name. Сюда помещаются конкретные рабочие процессы, такие как многошаговые процессы, шаблоны, структурированные рутины.
Файлы правил загружаются в ваше контекстное окно при старте сессии и остаются там. Claude Code использует кэширование промптов, поэтому повторяющийся контент не тарифицируется по полной цене каждый раз, но большие файлы правил все равно увеличивают нагрузку на контекст и могут ухудшить качество ответов. С навыками по умолчанию в контексте находятся только название и описание; полный рабочий процесс загружается по требованию — либо когда вы его вызываете, либо когда Claude решает, что он уместен.
Эмпирическое правило
- Правила (постоянно активные): Границы области, бизнес-контекст, логика маршрутизации, соглашения по именованию — то, что влияет на каждое решение
- Навыки (по требованию): Пошаговые рабочие процессы, шаблоны, пакетные операции. То, что вы делаете время от времени (Примечание: описания навыков всегда находятся в контексте, чтобы Claude знал, что доступно; только полное содержание загружается по требованию)
Содержимое CLAUDE.md
Файл CLAUDE.md должен содержать не более 120 строк и охватывать:
- Идентичность (2-3 строки): кто этот агент и что он делает
- Текущая фаза (2-3 строки): над чем мы работаем прямо сейчас
- Ключевые возможности (10-15 строк): какие навыки доступны, что он может делать
- Ключевые расположения (10-15 строк): пути к файлам, на которые нужно ссылаться
- Что было построено (10-20 строк): история завершенной работы
- Что дальше (5-10 строк): ближайшие приоритеты
- Принципы (5-10 строк): поведенческие ограничители
Пример структуры правил
Для агента планирования директория .claude/rules/ содержит пронумерованные файлы, которые контролируют порядок загрузки:
.claude/rules/ ├── 01-business-context.md # Модель дохода, позиционирование, целевые клиенты ├── 02-agent-ecosystem.md # Все агенты, их миссии, как они связаны ├── 03-roadmap.md # Текущая фаза, вехи, критерии завершения ├── 04-content-architecture.md # Контент-каналы, основы, рабочий процесс ├── 05-daily-routine.md # Расписание, фильтрация идей, правила против отвлечения ├── 07-godin-strategy.md # Принципы маркетинга, отслеживание вех ├── 08-control-center.md # Справочник по CLI-инструментам, схема БД ├── 98-end-of-session.md # Ритуал: обновление roadmap, фиксация знаний └── 99-content-capture.md # Автоизвлечение контент-сигналов из каждой сессии
Общение агентов
Агенты не вызывают друг друга напрямую. Они координируются через:
- Базу данных SQLite: Единый источник истины для задач, состояния контент-пайплайна, сессий, метрик
- Файлы во входящих: Когда одному агенту нужно передать контекст другому, он помещает markdown-файл в inbox/ целевого агента
- API-эндпоинты: Чтение панели управления
📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Создание бессерверной платформы для ИИ-агентов на AWS за $0.01 в месяц с помощью Claude Code
Разработчик создал полноценную бессерверную платформу на AWS для запуска ИИ-агентов примерно за $0,01 в месяц, используя Claude Code в течение 29 часов, исключив дорогие компоненты, такие как NAT Gateway ($32/месяц) и ALB ($18/месяц). Проект включает 233 модульных теста, 35 сквозных тестов и развертывается одной командой cdk deploy.

Оценка RAG-чатбота: как прогон модели + исправление ретривера сократили затраты на 79% и повысили качество на 19%
Разработчик оценил RAG-бота для поддержки клиентов и обнаружил ошибки в настройке поиска, недостатки эвристических оценщиков и более дешевую модель, которая превзошла производственную. Качество улучшилось с 6,62 до 7,88, а стоимость снизилась с $0,002420 до $0,000509 за сессию.

Легко записывайте транскрипции Google Meet и Teams с помощью OpenClaw — Руководство по навыкам и настройке
Интеграция OpenClaw в Google Meet и Microsoft Teams предоставляет бесшовные возможности транскрипции. Узнайте, как настроить и оптимизировать этот процесс для повышения эффективности рабочего процесса.

Максимизация возможностей ИИ-агентов в OpenClaw
Искусственный интеллект OpenClaw можно оптимизировать, выбрав нужную модель и предоставив конкретный контекст системы. Модели Qwen отлично справляются с использованием инструментов, что критически важно для автономных рабочих процессов.