Claude Code для обычных людей

Вводная — ~15 мин: Почему кодинговые агенты (и Claude Code в частности) — это другой класс инструментов. Развеиваем миф «я не программист, мне терминал не нужен». Обзор решаемых задач — много разных с показом результатов. В чём фундаментальная разница между чатами, средами типа Claude Design и Claude Code. Десктоп vs Терминал: почему терминал выигрывает у красивых интерфейсов. Зачем вам змея: когда задачу нужно решать жестким Python-кодом, а когда — поручить гибкому агенту. И в чём разница. И да, вы теперь уже полностью готовый мид-программист на Питоне и ещё паре языков, привыкайте. 01. Установка и оплата из РФ (Сентябрь 2026) — ~10 мин: Показать запуск прям до CLI. 02. Механика инструмента и философия работы — ~15 мин: Как физически работает агент. Как он читает вашу файловую систему и почему важно ограничивать ему зону видимости. Три роли человека: строитель экосистемы (глобально), менеджер контекста (в процессе) и приёмщик результата (в финале). Концепт harness: почему не нужно «улучшать» модель, а нужно строить удобную среду вокруг неё. Убираем преграды: почему прямой доступ к коду всегда лучше, чем заставлять агента кликать по UI кнопок в Tilda. Модель может бесконечно документировать и делать рутину. Выбор «мозга»: зачем нужны разные модели 03. Общение и контекст — ~15 мин: Почему агент иногда начинает галлюцинировать. Ваша роль как «менеджера контекста». Правила анонимизации чувствительных данных. Гигиена данных: почему чистота контекста важнее количества инструментов. Форматы MD > DOCX, CSV > XLSX (почему Word и Excel — это мусорные контейнеры для ИИ). Работа с файлом CLAUDE.md: задаём базовые правила поведения. Как чистить персональные данные (питон-скрипт) Как вообще работать с контекстом. 04. MCP: выход во внешние сервисы — ~10 мин: Model Context Protocol. Как подключить локального агента к интернету, Google Таблицам, CRM и базам данных. Безопасное хранение API-токенов. Почему нельзя «засирать» агента лишними инструментами (Tavily, Firecrawl и т.д.) и как избыток тулов убивает контекст. 05. Скиллы и архитектура агентов — ~15 мин: Превращаем повторяющуюся работу в скрипт. Превращаем повторяющуюся работу в скилл. Как написать свой первый системный промпт обычным русским языком, чтобы агент понял алгоритм. Типовая архитектура скилла для почти любой содержательной задачи: Ресёрч — собрать материал. Углубление — копнуть в найденное, проверить, дозаполнить. Черновик — написать первую версию. Критик — независимым контекстом разобрать черновик и вернуть замечания. Полировка — финал. Отдельно проговариваем, что полировка отличает обычное от хорошего и великого. Сначала всегда грубая работа, потом отдельная стадия полировки — микроанимации, шутки, DNA продукта, то, что обычно забывают и на что не остаётся времени. Краткий разбор подхода Superpowers от Anthropic: три режима — брейншторм (задаёт много вопросов и докапывается до сути), планировщик (пишет ревьюабельные планы) и разработчик (делает работу саб-агентами). Зачем разделять и почему это помогает контролировать контекст. Показываем агентов под капотом (много примеров) 06. Организация рабочей среды — ~15 мин: Архитектура папок. Как сделать так, чтобы агент всегда опирался на ваш бриф, редполитику или брендбук. Как накапливать опыт. Работа с саб-агентами как с инструментом управления контекстом: критик с независимым окном, проверяльщик в Chrome, ресёрчер. Главная мысль — основной агент не должен делать всё сам, его задача дирижировать. 07. Петля качества — ~18 мин: Универсальная архитектура скилла (на примере райтера): Ресёрч → Углубление → Черновик → Критик → Полировка. Независимый критик: как заставить ИИ проверять самого себя в изолированном контексте, чтобы гонять петлю качества. Магия полировки: почему стадия финальной полировки должна быть отдельной. Как добавлять микроанимации, шутки и ДНК бренда (разница между «нормально» и «великолепно»). Вы как «приёмщик результата» с насмотренностью и вкусом. 08. Артефакты для команды — ~12 мин: Как выдавать результаты, которые не стыдно показать коллегам. Сборка HTML-отчётов, дашбордов, презентаций и аналитических выкладок вместо плоских текстов в мессенджере. 09. Сквозной пример: выкатываем продукт — ~20 мин: Пошаговый процесс от пустой папки до работающего проекта в сети. Разбираем реальный кейс. База по инфраструктуре: Git, GitHub, покупка домена, Yandex Cloud и S3. Дополнение: базовая настройка собственного VPS-сервера. Делаем это максимально просто, руками агента. 10. Ошибки и контроль — ~12 мин: Что делать, когда модель косячит. Plan Mode (сначала план, потом действие) и атомарная декомпозиция задач. Саб-агенты: как делегировать подзадачи, чтобы не перегружать основной контекст. Практика «второго терминала» (один ИИ проверяет работу другого) и жёсткое правило «не додумывай — остановись и спроси меня». Грубые автоматические проверки, где ИИ помогает человеку на этапе приёмки. 11. Что дальше: Хард-режим и полная автоматизация — ~12 мин: Настраиваем агента на автономную работу, пока вы спите. Вызов без интерфейса: работа с неинтерактивным режимом (claude -p). Продвинутая автоматизация: используем GitHub Actions для запуска регулярных флоу и агентов по расписанию (плюсы и ограничения метода). Границы безопасности бюджета — как не сжечь деньги на зацикленных API-вызовах. Hard cap, мониторинг, аварийный стоп. Q&A. Заключительный вебинар с ответами на вопросы (вживую) — 13 сентября: Закрытый созвон по итогам курса. Закидываете свои вопросы и свои задачи — разбираем, строим архитектуру решения под ваш кейс. Этим вебинаром курс завершается.