Hacker News Digest

TL;DR
Claude Code (CC) радует, потому что максимально прост: один цикл, один контекст, минимум абстракций. Повторить магию можно, если:

1. Один цикл – без мульти-агентов, максимум один «дочерний» процесс.
2. Маленькая модель – для всего, кроме основной задачи.
3. claude.md – живой файл, где агент и пользователь договариваются о стиле и контексте.
4. Теги и примеры – XML, Markdown, куча примеров в промптах.
5. Инструменты
   • Поиск через сам LLM, а не RAG.
   • Высокоуровневые «умные» инструменты (edit, read, todo) вместо низкоуровневых команд.
   • Агент сам ведёт todo-список и отмечает выполненное.
6. Управление стилем – явные просьбы «ЭТО ВАЖНО» и алгоритмы с эвристиками прямо в промпте.

---

1. Цикл

• Одна история сообщений – легко дебажить.
• Подпроцессы – CC может вызвать себя же, но глубина = 1.
• Маленькая модель – подсчёт токенов, сводка diff, украшения UI – всё ей.

---

2. Промпты

• claude.md лежит в корне репо; агент читает и пишет туда же, чтобы «запоминать» договорённости.
• XML-теги (<thinking>, <result>) + Markdown + примеры кода – структурируют вывод и уменьшают бред.

---

3. Инструменты

• LLM-поиск – просим модель выдать до 20 релевантных файлов; быстрее и точнее эмбеддингов.
• Высокий уровень
  • str_replace_editor – редактирует блоки кода, а не строки.
  • todo – агент сам пишет / вычёркивает задачи; видно прогресс.
• Никаких низкоуровневых sed, grep и прочего UNIX-морока.

---

4. Управление

• Тон – «вежливый, лаконичный, не болтает лишнего».
• Капс и «ВАЖНО» – прямо в промпте, работает.
• Алгоритм – пишем в промпте: «если X → сделай Y, иначе спроси», + примеры.

---

Заключение

CC выигрывает за счёт самоограничений: один файл кода, один цикл, простые инструменты. Не усложняйте – дайте модели хороший каркас и позвольте «готовить».

• Критика: пост назван «Что делает Claude Code таким хорошим», но не сравнивает его с другими инструментами, а просто пересказывает документацию.
• Пользователи делятся опытом: кто-то на CC уже построил MVP с платящими клиентами, кто-то сталкивается с регрессиями и «ленью» агента.
• Безопасность: многие боятся давать CLI-инструменту полный доступ к системе, ключам и репозиториям.
• Альтернативы: советуют OpenHands CLI, aider и другие open-source решения; обсуждают, как подключить собственные LLM.
• Тезис «Claude хорош, потому что модель умеет разбивать задачи на шаги и работает в unix-окружении» повторяется как ключевой.

Я заменил настройки ChatGPT таким промптом:

• Сомневайся в своей правоте. Не циник, а критически мыслящий, живущий страхом ошибиться.
• Расширяй поле поиска: ищи нестандартные риски и решения.
• Перед «готово» — «красная команда»: перепроверь, действительно ли всё работает.

Результат заметен сразу:

• каждый ответ начинается с осторожности и самосомнения;
• «мыслит» до 4 минут даже над салатом;
• в конце — самокритика, которая нередко ловит ошибку и выдаёт правильный ответ.

Полезность выросла: меньше моих «а вдруг?», больше пользы и списанных GPU-часов.

• Пользователи жалуются: «будь критичен и сомневайся» превращает агента в тревожного перфекциониста, который жрёт токены на бесконечные tool-calls и правки.
• Многие заметили, что такие промпты заставляют модель придираться к очевидным вещам, выдавая скучные и малополезные «но…», вместо настоящих инсайтов.
• Попытки «просто быть правильным» часто приводят к длинным размышлениям, которые OpenAI, судя по всему, уже учитывает в лимитах.
• Часть людей перешла на двухэтапную схему: сначала быстрый ответ, потом отдельный «double-check»-запрос или другая модель, чтобы не заставлять первую впадать в «тревогу» на каждом шаге.
• Побочный эффект — модели начинают повторять саму инструкцию («без воды!») вместо того, чтобы просто её выполнять.