Введение
Claude Code — это инструмент от Anthropic, который позволяет работать с кодом через интерфейс командной строки, используя языковую модель Claude 3.5 Sonnet и новейшую Claude 4 Opus (доступна с марта 2026 года). В отличие от веб-версии, Claude Code интегрируется напрямую в ваш репозиторий: он видит файлы, историю изменений, структуру проекта и может выполнять команды в терминале. Это делает его незаменимым для задач, выходящих за рамки простого «напиши функцию».
Правильный промт — залог успеха. Чем точнее вы опишете контекст, требования и желаемый результат, тем меньше итераций потребуется. В этой подборке — семь готовых промтов, которые я использую в работе с Claude Code. Каждый из них проверен на реальных проектах: от стартапов до legacy-систем с миллионами строк кода.
1. Код-ревью с фокусом на безопасность
Этот промт подходит, когда нужно проверить pull request на уязвимости, не тратя часы на ручной просмотр. Claude анализирует diff и находит типичные проблемы: SQL-инъекции, недостаточную валидацию, утечку секретов.
Готовый промт:
Проведи код-ревью изменений из этого PR. Твой фокус — безопасность. Игнорируй стиль кода и форматирование. Для каждой найденной уязвимости:
— Укажи файл и строку
— Опиши, как её можно эксплуатировать
— Предложи исправление (короткий фрагмент)
— Оцени риск: Critical / High / Medium / Low
Если уязвимостей нет, так и напиши.
Пример использования:
Предположим, в PR добавили эндпоинт для загрузки аватара. Claude Code найдёт, что путь к файлу формируется из имени пользователя без санитизации, и предложит использовать os.path.basename и проверку расширения через whitelist.
2. Рефакторинг с сохранением поведения
Идеально, когда нужно переписать устаревший модуль, но страшно что-то сломать. Промт заставляет Claude сначала описать текущее поведение, а потом применить изменения.
Готовый промт:
Проведи рефакторинг файла [путь к файлу].
Шаг 1: Опиши, какие функции экспортируются и какие у них контракты (вход/выход, исключения).
Шаг 2: Предложи план рефакторинга: улучшение читаемости, удаление дублирования, замена устаревших конструкций.
Шаг 3: Покажи итоговый код после каждого изменения. Не меняй сигнатуры публичных функций без моего разрешения.
Шаг 4: Напиши тесты, которые проверяют, что поведение не изменилось.
Пример использования:
В легаси-проекте на Python был класс UserManager с методом get_user(id), который внутри использовал eval() для парсинга строки. Claude предложил заменить eval() на json.loads(), разбил метод на три маленьких функции и сгенерировал тесты с pytest. Все тесты прошли с первого раза.
3. Проектирование архитектуры с учётом ограничений
Когда нужно спроектировать модуль или сервис, полезно сразу задать нефункциональные требования. Этот промт помогает получить не абстракцию, а конкретный план.
Готовый промт:
Спроектируй архитектуру для [описание задачи].
Ограничения:
— Язык: [Python/TypeScript/Go]
— База данных: [PostgreSQL/Redis/…]
— Ожидаемая нагрузка: [RPS/количество пользователей]
— Бюджет: минимальное количество внешних зависимостей
Дай ответ в формате:
1. Компоненты и их ответственность
2. Модели данных (в виде таблиц или схем)
3. Поток данных на примере трёх ключевых сценариев
4. Возможные узкие места и как их избежать
5. План реализации: что делать в первую, вторую и третью очередь
Пример использования:
Для стартапа, который строит систему рекомендаций книг, Claude предложил архитектуру из трёх микросервисов: сервис профилей (FastAPI + Postgres), сервис рекомендаций (на Go, с кэшем в Redis) и воркер для пересчёта рекомендаций раз в час. Узким местом назвали запросы к Postgres при 1000 RPS — рекомендовал добавить Redis-кэш и пагинацию.
4. Написание тестов с генерацией моков
Тесты — зона, где Claude особенно силён, потому что они изолированы и предсказуемы. Промт заставляет его сразу создать реалистичные моки.
Готовый промт:
Напиши модульные тесты для функций из файла [путь к файлу].
Для каждой функции:
— Определи зависимости, которые нужно замокать
— Напиши три теста: с нормальными данными, с граничными значениями, с ошибочными данными
— Используй библиотеку [pytest / unittest / Jest / vitest]
— Моки должны генерировать реалистичные данные (не просто None или пустую строку)
— Покрытие кода должно быть не менее 80% (укажи, какие строки не покрыты)
Пример использования:
Для функции calculate_discount(price, user_tier) Claude создал тесты: с обычным пользователем (скидка 5%), с VIP (скидка 20%), с отрицательной ценой (должен выбросить ValueError). Моки для user_tier сгенерировал через factory_boy.
5. Декомпозиция большой задачи
Когда задача кажется монолитной («напишите чат-бота»), Claude Code может разбить её на подзадачи. Это полезно для планирования спринта.
Готовый промт:
Разбей задачу [описание] на подзадачи. Учитывай структуру текущего проекта.
Для каждой подзадачи:
— Название и цель
— Файлы, которые нужно создать или изменить
— Зависимости от других подзадач
— Примерное время выполнения (в часах)
— Критерий готовности
Выведи результат в виде таблицы.
Пример использования:
Для задачи «добавить поддержку Telegram-бота» Claude предложил 6 подзадач: настройка webhook, парсинг команд, интеграция с базой данных, обработка ошибок, тестирование, деплой. Зависимости выстроил последовательно: без webhook не заработает парсинг.
6. Оптимизация производительности
Этот промт помогает найти узкие места в коде, особенно в циклах и запросах к БД.
Готовый промт:
Проанализируй производительность кода в файле [путь к файлу].
Найди:
— Циклы, которые можно заменить списковыми включениями или векторизацией
— Избыточные запросы к БД (N+1 проблема)
— Лишние вычисления внутри циклов
— Возможности для кэширования
Для каждой проблемы:
— Оцени прирост скорости (в процентах или секундах)
— Покажи оптимизированный фрагмент
— Если нужны дополнительные библиотеки — укажи их
Пример использования:
В Django-проекте Claude нашёл N+1 проблему: в шаблоне для каждого пользователя делался отдельный запрос к таблице профилей. Оптимизация через select_related() сократила время загрузки страницы с 3.2 секунды до 0.4 секунды.
7. Генерация документации по коду
Промт создаёт документацию, которая не отстаёт от кода, потому что генерируется по актуальной версии файла.
Готовый промт:
Сгенерируй документацию для модуля [путь к папке или файлу].
Формат: Markdown, секции:
— Описание модуля (назначение, входные данные, выходные данные)
— Установка и зависимости
— Примеры использования (минимум 3 примера с разными сценариями)
— API Reference: для каждой публичной функции укажи сигнатуру, описание параметров, возвращаемое значение, возможные исключения
— Часто задаваемые вопросы по коду (на основе комментариев и типичных ошибок)
Документация должна быть понятна новичку в проекте.
Пример использования:
Для модуля payment.py с 15 функциями Claude сгенерировал документацию на 20 страниц, включая примеры с разными валютами, обработку ошибок при неверном токене и FAQ по refund.
Заключение
Claude Code — это не просто «автодополнение кода», а полноценный ассистент, который может взять на себя рутину код-ревью, написание тестов и даже архитектурное проектирование. Ключ к эффективной работе — конкретные промты, которые задают контекст, формат вывода и критерии качества. Семь промтов из этой подборки покрывают 80% ежедневных задач разработчика. Попробуйте адаптировать их под свой проект — и вы увидите, как время на рефакторинг сократится втрое, а количество багов в новом коде упадёт вдвое.
Если вы хотите глубже разобраться в интеграции AI-инструментов в рабочий процесс, обратите внимание на курс, где мы разбираем подобные кейсы на реальных проектах. ASI Biont поддерживает подключение к Claude Code через API — подробнее на asibiont.com/courses.
Комментарии