🦞 Как правильно работать с Claude Code

Репозиторий claude-code-best-practice уже собрал десятки тысяч звёзд и это не просто набор советов. Это системный подход к тому, как превратить Claude из “помощника” в часть разработки.

Главная мысль простая: не проси написать код, а выстраивай процесс.

Начинается всё с планирования. Claude должен сначала продумать решение и обязательно иметь способ проверить себя. Хорошая практика - заставить его задать тебе уточняющие вопросы через AskUserQuestion, чтобы он не гадал, а уточнял требования как нормальный разработчик.

Работа делится на этапы, и у каждого этапа есть свои тесты. Это сильно снижает количество ошибок. Параллельно можно вести несколько задач через Git Worktrees, а долгие процессы выносить в /loop, чтобы они крутились сами.

Интересный момент - код-ревью лучше делать в новом контексте. Свежий “взгляд” модели часто находит баги, которые пропустила сама же ранее. Ещё сильнее это усиливается, если подключить вторую модель, например прогнать план и реализацию через Codex.

Контекст вообще становится ключевой вещью. CLAUDE.md не должен разрастаться - примерно до 150–200 строк на файл, иначе модель начинает теряться. Вместо огромных инструкций лучше использовать команды и навыки, а не бесконечные промпты.

Отдельно важно разделять роли. Не делать одного универсального агента “на всё”, а создавать небольших специализированных с конкретными задачами. Но при этом не усложнять: для простых задач обычный Claude Code без сложных схем работает лучше.

Из практики - если застрял, проще показать скриншот, чем пытаться объяснить словами. А если подключить MCP, можно дать Claude доступ к логам браузера и сильно упростить отладку. Терминал тоже лучше запускать как фоновые задачи, чтобы не блокировать процесс.

Всё это сводится к одному: Claude начинает работать нормально только тогда, когда у него есть структура, ограничения и ответственность.

И в итоге меняется сам подход к разработке. Ты не пишешь код руками и не просишь “сгенерируй функцию”. Ты управляешь системой, которая пишет его за тебя.

https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice

🌟 Transformers.js v4 вышел и теперь нейросети реально можно запускать прямо в браузере

Без серверов, без API, без костылей. Просто открываешь страницу и модель уже работает у пользователя на устройстве.

Главное изменение в том, что WebML наконец перестал быть игрушкой. Производительность выросла, задержки снизились, и часть задач теперь можно спокойно уносить на клиент.

Что это даёт на практике

Фронтенд начинает забирать кусок AI на себя
Меньше расходов на инфру и запросы к API
Лучше приватность, данные не уходят на сервер
Можно делать офлайн-фичи с ИИ прямо в браузере

Если коротко, браузер превращается в полноценную AI-платформу. И это только начало.

Blog post: https://huggingface.co/blog/transformersjs-v4
Release notes: https://github.com/huggingface/transformers.js/releases/tag/4.0.0
Demos: https://huggingface.co/collections/webml-community/transformersjs-v4-demos

Нужны твои навыки в работе с ИИ на МТС True Tech Hack 2026!

Тебе сюда, если ты инженер данных, разработчик или системный аналитик. 1 500 000 рублей — общий призовой фонд ИТ-соревнования.

Формат: командное онлайн-соревнование с финалом в Москве. Если нет команды — поможем найти на платформе мероприятия.

Тебя ждут три задачи на выбор — каждая с уникальной технической фишкой.

Для всех финалистов — приглашение на закрытую вечеринку, а лучших участников позовут на стажировку.

Успей зарегистрироваться до 9 апреля

🧩 Collaborator: удобная среда для разработки с агентами

Collaborator — это приложение для macOS, которое объединяет терминалы, файлы и код на одном бесконечном холсте. Упрощает работу, устраняя необходимость в переключении между вкладками. Приложение активно разрабатывается и предназначено для локального использования.

🚀 Основные моменты:
- Интуитивно понятный интерфейс с многофункциональным холстом
- Поддержка нескольких рабочих пространств
- Интерактивные терминалы и редакторы кода
- Локальное хранение данных без необходимости в учетных записях

📌 GitHub: https://github.com/collaborator-ai/collab-public

МосХаб.Сколково — точка сборки ИТ-сообщества и единая среда для открытого диалога между лидерами ИТ-индустрии, бизнесом, обществом, молодыми специалистами и городом.
 
На базе МосХаб.Сколково проходят конференции, круглые столы, митапы и образовательные программы. Каждое событие направлено на практический результат для участников, профессионального сообщества и города. 
 
В этом канале мы будем рассказывать о событиях, проектах и технологических решениях, которые появляются на площадке МосХаб.Сколково.
 
Наш адрес: Москва, инновационный центр «Сколково», ул. Николы Тесла, 1, стр. 1, Кластер видеоигр и анимации.

Ant Group выложила новый крупномасштабный RGB-D датасет: LingBot-Depth 🤖 на Hugging Face.

Внутри:

✨ более 3 млн примеров / 2.7 ТБ данных
✨ реальные данные + симуляции + VLA-роботика
✨ сырые данные с depth-сенсоров + ground truth

https://huggingface.co/datasets/robbyant/mdm_depth

Когда ты ещё сам в пренатальной бете, но уже настраиваешь агента.

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

⚡️ GLM-5V-Turbo — модель, которая СМОТРИТ на экран и сразу ПИШЕТ код

Главное:

• Нативный мультимодальный кодинг
Понимает изображения, видео, макеты, интерфейсы и документы без костылей

• Видит → генерирует код
Распознаёт дизайн, скриншоты и UI и превращает их в готовый, запускаемый код

• Сильный баланс: визуал + программирование
Топовые результаты в:
- генерации кода по макетам
- мультимодальном поиске и QA
- работе с GUI-агентами

• Не проседает в обычном кодинге
Стабильно проходит бенчмарки Backend, Frontend и Repo Exploration
Визуал не ломает текстовую логику

• Оптимизирован под агентов
Работает в связке с Claude Code и OpenClaw
Подходит для полного цикла задач: от восприятия до действия

Почему он сильный:

• Глубокая связка текста и зрения с самого обучения
• RL-тренировка сразу на 30+ типах задач
• Специальные Agent-данные (меньше галлюцинаций)
• Поддержка мультимодальных инструментов: поиск, браузинг, работа с интерфейсами

Попробовать: http://chat.z.ai
API: http://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5v-turbo
Coding Plan trial applications: http://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdEg9C_7FRQWRbnJt--BJXSoacQZbbnB1A4hXGjWP59_1Pugg/viewform?usp=publish-editor

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Пока все обсуждают искусственный интеллект сам по себе, промышленность тихо движется в сторону связки ИИ + роботы.
В «Норникеле» рассказывают, что машинное обучение у них уже несколько лет работает в реальном производстве и приносит около 10 млрд рублей в год — за счёт более точных прогнозов, оптимизации процессов и дополнительного извлечения металлов.
Но, по их мнению, самое интересное впереди. Следующий этап — роботизация. Рудники на глубине до двух километров, риски, сложные условия, и там алгоритмы и роботы часто справляются точнее, чем человек.
В итоге ставка делается не на ИИ, а на вполне практичную вещь — автоматизированные производства, где решения принимают алгоритмы, а делают роботы. И похоже, именно туда и будет двигаться промышленность ближайшие годы.

Когда закончились лимиты на Claude

🚀 Qwen3.6-Plus- новый мультимодальный агент от Alibaba
Ключевые особенности:

💻 Agentic Coding - умнее и быстрее в написании кода
👁️ Улучшенное мультимодальное зрение - точнее воспринимает и анализирует визуальный контент
🏆 Топовые общие способности - сохраняет лидерские позиции
📄 Контекстное окно 1M токенов - доступно через API по умолчанию

Модель создана на основе обратной связи от сообщества Qwen3.5. Доступна уже сейчас через chat.qwen.ai и API. Обещают открыть исходный код других моделей серии Qwen3.6.

Chat: https://chat.qwen.ai

API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.6-plus

Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6

#Qwen #AI #AgenticCoding #VibeCoding #Agents

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

ИИ всё активнее становится «вторым аналитиком» в BI. По свежей статистике, каждый 5-й корпоративный пользователь уже обращается к ИИ-агенту Нейроаналитику, чтобы быстрее попасть на бизнес-инсайты.

Какие задачи чаще всего отдают ИИ:
73% — просят написать формулы
50% — объяснить графики

Кто внедряет активнее всего (топ‑5 отраслей): ИТ (40%) , ритейл (25%) , финтех (10%) , логистика (5%) , здравоохранение (4%) .

Главное использование — скорость: ИИ за минуту делает десять срезов и обнаруживает нарушения. В ритейле задержка в поисках падения на 5 дней может стоить 15–20 миллионов , а с ИИ это вкладывается на пару часов.

Источник: https://ko.ru/news/kazhdyy-pyatyy-korporativnyy-polzovatel-prosit-ii-agenta-nayti-biznes-insayty/?ysclid=mneiwo7f1j748287914