Claude Code - стартовый пак для работы (Гайд и обучение Claude Code)

От первой настройки до команды AI-агентов. 10 секций, конкретные промпты, ссылки на инструменты.

Канал с гайдами и контентом по claude code, выкладываем новости (когда режут лимиты в 10 раз) и какие инструменты через claude реализуем для проектов, канал: https://t.me/claudedevolper

4 шага, после которых Claude знает ваш контекст и работает на вас, а не вхолостую.

1. Включить Memory + Projects в настройках Claude → Capabilities

2. Экспортировать данные из ChatGPT → получить conversations.json

3. Загрузить в Claude и перенести историю

4. Подключить бесплатные курсы Anthropic для прокачки скиллов

Prompt Перенос памяти из ChatGPT

Вот мои диалоги из ChatGPT (conversations.json). Изучи их, найди паттерны моих запросов, предпочтения и стиль общения. Обнови свою память. Что сохранить: – мои типичные задачи – предпочтения в формате ответов – темы, которые я обсуждаю чаще всего – мой стиль коммуникации

Prompt

Автоподбор курсов и скиллов

Вот ссылка на документацию Anthropic: https://docs.anthropic.com/en/docs Изучи раздел use-case guides, выбери 3 курса, которые подходят мне на основе моей памяти, и установи рекомендуемые скиллы. Для каждого курса объясни: – почему он мне подходит – какой скилл установить – какой результат я получу

1. Подписка Claude Pro – $20/мес (Claude Code включён, лимиты базовые. Max за $100 – лимиты x5)

2. Скачать VS Code – бесплатно

3. В VS Code → расширения → «Claude Code» от Anthropic → установить

4. Иконка Claude наверху → /login → авторизация в браузере. Готово

npm install -g @anthropic-ai/claude-codeПривет! Проверим, что всё работает. 1. Покажи мою текущую директорию и что в ней 2. Создай файл test.md с текстом «Claude Code работает» 3. Прочитай его и подтверди Если всё ок – расскажи в 3 предложениях, что ты умеешь делать.

Claude генерирует усреднённый текст, пока не видел ваш стиль. Один файл – и каждый ответ звучит как вы, а не как шаблон.

Расширения для Claude Code. Ставятся одной командой и превращают чат в полноценный рабочий инструмент.

Установи два скилла для Claude Code: 1. Superpowers (github.com/obra/superpowers) 2. TaskMaster (github.com/eyaltoledano/claude-task-master) После установки протестируй: создай задачу, разбей на 5 подзадач, покажи прогресс.Вот мои основные задачи: 1. [задача 1] 2. [задача 2] 3. [задача 3] Найди скиллы для Claude Code, которые автоматизируют эти задачи. Для каждого: – название и ссылка – что именно он автоматизирует – как установить (одна команда) – пример использования

PDF – формат для печати, не для AI. Claude расходует токены на разметку колонок, заголовков и таблиц-картинок. Markdown – чистая семантика. Формат, в котором Claude думает.

Marker (33K+ stars на GitHub) конвертирует PDF в чистый Markdown с сохранением структуры.

Установка:

Использование:

Репозиторий: github.com/datalab-to/marker (33K+ stars)

Альтернатива: github.com/567-labs/instructor (12K+ stars)

pip install marker-pdfmarker_single input.pdf output/Я буду присылать документы в Markdown. Если я случайно пришлю PDF – напомни мне сконвертировать через Marker. Сделай: 1. Структурированное саммари (ключевые тезисы) 2. Таблицу с главными цифрами/фактами 3. Список вопросов, на которые документ НЕ отвечает 4. 3 вывода, которые неочевидны при обычном чтении

Не нужно быть программистом, чтобы создавать продукты. Идея → промпт → рабочее приложение. Это и есть вайб-кодинг.

Ссылки:

Создай [тип приложения] со следующими требованиями: 1. [Основная функция] 2. [API, которое использовать] 3. Каждый пользователь получает персонализированный опыт 4. Тёмная тема, минималистичный дизайн 5. Готово к деплою на Vercel Используй Next.js + TypeScript.Используй shadcn/ui для компонентов. Вот референс дизайна: [описание или скриншот]. Добавь: – анимацию появления через framer-motion – адаптивность для мобильных – тёмную тему по умолчанию Иконка: сгенерируй описание для DALL-E – [описание стиля].

5 минут – и кампания строится на данных, а не на интуиции. Claude перебирает историю, находит победителей и вытаскивает паттерны.

(154K+ stars)

Вот данные моих рекламных кампаний за [период]. Задача: 1. Найди 10 объявлений с лучшей конверсией 2. Выдели общие паттерны: заголовки, длина текста, CTA, время публикации 3. Найди 3 объявления, которые должны были сработать, но не сработали – объясни почему 4. Создай 5 новых объявлений на основе паттернов победителейНа основе анализа создай рекламную кампанию. Цель: [лиды / продажи / подписки] Бюджет: [X руб/мес] Площадка: [Instagram / Telegram / VK / Google] Продукт: [описание] Для каждого объявления – 3 варианта для A/B теста: – вариант A: прямая польза – вариант B: провокация / боль – вариант C: социальное доказательство Таблица: вариант, заголовок, текст, CTA, гипотеза.

5 AI-агентов, которые работают 24/7 через Telegram: координатор, кодер, маркетолог, девопс, аналитик. $200–300/мес за команду целиком.

Каждый агент – отдельный экземпляр Claude Code со своим конфигом (AGENTS.md). Координатор распределяет задачи, остальные выполняют.

Ссылки:

Ты – [роль: маркетолог / кодер / аналитик / координатор]. Твоя зона ответственности: 1. [задача 1] 2. [задача 2] 3. [задача 3] Правила: – отчитывайся координатору после каждой задачи – не выходи за рамки своей роли – если нужна помощь другого агента – запроси через координатора

Playwright MCP делает скриншот на каждый шаг – токены сгорают впустую. 10 шагов = 10 скриншотов, прежде чем Claude хоть что-то сделает. Быстрее – через скрипт.

Скрипт browser_skill.py:

Ссылки:

from playwright.sync_api import sync_playwright def fetch_page(url): with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.launch() page = browser.new_page() page.goto(url) text = page.inner_text("body") browser.close() return text[:5000]Используй browser_skill.py для работы с веб-страницами. Не запускай Playwright MCP. Вызывай fetch_page(url) и работай с текстом напрямую.

Claude Code – сильнейший AI-кодер. NotebookLM – сильнейший AI-исследователь. Связка настраивается за 60 секунд.

Репозиторий: github.com/teng-lin/notebooklm-py (8K+ stars)

Склонируй репозиторий github.com/teng-lin/notebooklm-py – неофициальный Python API для Google NotebookLM (8K+ stars).

1. Установи зависимости

2. Настрой авторизацию Google

3. Создай ноутбук «Тест»

4. Подтверди, что всё работает

Создай ноутбук «Конкуренты». Добавь источники.

Сделай:

1. Саммари каждого источника (3–5 тезисов)

2. Сравнительную таблицу: продукт, цена, позиционирование, CTA

3. 5 инсайтов, которых нет ни в одном источнике по отдельности 4. Рекомендации: что украсть, что улучшить, чего избегать

На основе ноутбука «Конкуренты»:

1. Сгенерируй подкаст-скрипт на 5 минут – два ведущих обсуждают главные находки

2. Создай презентацию на 10 слайдов: «Что делают конкуренты и где их слабые места»

3. Напиши 3 поста для Telegram на основе инсайтов Формат каждого поста: – хук (первое предложение) – 3–5 тезисов – CTA

Канал с гайдами и контентом по claude code, выкладываем новости (когда режут лимиты в 10 раз) и какие инструменты через claude реализуем для проектов, канал: https://t.me/claudedevolper