Что меняет Claude Code через N месяцев в проде
Первые недели с Claude Code: эйфория. Пишешь промпт, получаешь код, который работает. Думаешь: всё, нашёл суперсилу.
Через N месяцев понимаешь что почти всё, что казалось очевидным в начале, работает иначе.
Я думал: чем больше правил в CLAUDE.md, тем лучше
Оказалось: агент перегружается и начинает игнорировать правила избирательно. Мой CLAUDE.md вырос до 8000 слов и стал работать хуже чем на 2000. Теперь: конкретные примеры из кода вместо абстрактных запретов. «Вот как мы делаем, вот что сломалось в прошлый раз» бьёт «никогда не используй X» в любой ситуации.
Я думал: агент выполнит то что попросили
Оказалось: агент соглашается с задачей, но реализует по-своему. Особенно на архитектурных решениях. Промпт строже не помогает. Помогают примеры из нашей кодовой базы. 200к строк TypeScript как контекст работают лучше любого правила.
Я думал: контекст это просто «открытые файлы»
Оказалось: когда агент начинает галлюцинировать — задача слишком большая. Контекст это не «открытые файлы», а активное управление объёмом. Теперь делю на подзадачи до старта, а не когда уже сломалось.
Я думал: skills это просто промпты в файлах
Оказалось: skills это lazy-loading для контекста. Агент подтягивает только то что нужно для конкретной задачи. После перехода с монолитного CLAUDE.md на skills расход токенов за сессию упал на 30–40%. И точность выросла, меньше лишнего в голове.
Я думал: AI-ревью заменит рутину
Оказалось: агент хорошо видит синтаксические и логические ошибки, но пропускает архитектурный дрейф. «Код работает, но растёт не туда» он не замечает. Human-in-the-loop на архитектурных решениях: не опция.
Через N месяцев Claude Code перестаёт быть инструментом для разовых запросов. Он становится партнёром. Общий язык: примеры из кода, границы модулей, точки где ты проверяешь а не доверяешь.
Это требует времени. Но после скорость другая.
Пишу об этом подробнее в канале @ai_in_prod (https://t.me/ai_in_prod).