Руководство по Claude Code для стартапов

Полный перевод статьи из блога Claude на русский. Оригинал — по ссылке.

Компании, изначально ориентированные на ИИ, работающие на переднем крае

Если Вы хотите заглянуть в будущее работы, спросите стартапы, как они работают сегодня. Так мы и сделали.

Мы поговорили более чем с дюжиной быстрорастущих стартапов о том, как они используют инструменты агентного программирования для создания продуктов и масштабирования своих компаний. Эти стартапы меняют правила того, кто может создавать, что отбрасывается и как создать маховик между тем, как Вы создаете, и тем, что Вы создаете.

И они выпускают продукты так, как это делают организации в десять раз больше их.

В этом руководстве мы подробно рассмотрим уникальные внедрения в этих организациях, чтобы узнать правила, которым они следуют, чтобы быстро выпускать продукты и сохранять свое конкурентное преимущество.

Поступая так, мы также начнем находить ответ на вопрос: как выглядело бы, если бы организация с нуля выстроила свой жизненный цикл разработки продукта с Claude Code?

Агентное программирование снижает порог входа для нетехнических сотрудников, позволяя им создавать продукты. С Claude Code Вы можете создавать функциональные возможности, не владея языком программирования свободно и не зная, как пользоваться интегрированной средой разработки.

Для основателей стартапов это имеет очевидные преимущества. Во-первых, у них нет такого штата сотрудников, как у их более крупных конкурентов, поэтому «к работе привлекаются все». Но основателям нужна не только чистая рабочая мощность — эти нетехнические члены команды также привносят предметную экспертизу.

То же самое мы услышали от доктора Томаса Келли, сооснователя и генерального директора Heidi.

Фраза «каждый выпускает продукт» отлично подходит для публикации в LinkedIn, но как это работает в реальности? Команда маркетинга одобряет запросы на включение изменений? Юридический отдел разбирается в тонкостях поиска причин нестабильных тестов методом бисекции?

Ответ, который мы получили, заключается в том, что разделение труда всё же сохраняется. Маркетологи по-прежнему сосредоточены на маркетинге, а разработчики по-прежнему сосредоточены на разработке. Но важнейший первый шаг — доведение идеи до рабочего прототипа, переход от 0 к 1 — открыт для всех.

Мы также увидели, что самые эффективные стартапы создают механизмы, позволяющие сделать такие вклады системными, а не оставлять их на волю случая или личных амбиций.

Создавайте связи

Одно дело — сформировать ожидания, что сотрудники будут использовать ИИ, и совсем другое — предоставить им доступ к Claude Code и необходимым инструментам.

В Crosby команда не привела юристов к Claude Code, а принесла Claude Code юристам, подключив его к инструментам и операционным системам, которые были им знакомы и в которых они работали каждый день.

Демонстрации на стендапах

В какой-то момент идеям нужно дать возможность получить приоритет, чтобы ресурсы организации помогли вывести их на рынок. Для менеджеров по продукту этот путь понятен — в конце концов, это их работа, — но для нетехнических сотрудников он не так очевиден.

Clay создает ежеквартальные обзоры, на которых прототипы рассматриваются и могут войти в официальный план разработки. Именно так участник команды выхода на рынок в Clay создал автономного агента, который посещает Ваши веб-сайты, заполняет Ваши формы сбора лидов, замеряет, сколько времени занимает ответ, оценивает опыт и генерирует отчет об эффективности.

У Omni есть отдельный канал Slack для прототипов, сгенерированных Claude, куда вносят вклад все, включая старших технических специалистов. Они также практикуют следствие принципа «каждый выпускает продукт», а именно «каждый общается с клиентами».

Делитесь навыками

Грань между "все поставляют" и "фрагментарно" может быть тонкой. Прототипы функций, от кого бы они ни исходили, всё равно необходимо интегрировать в продукт, который ощущается как единое целое. Именно здесь навыки — переиспользуемые файлы инструкций, которые кодируют стандарты и контекст вашей команды, — могут помочь обеспечить согласованность разработки, даже когда процесс становится всё более демократизированным.

"Любой член команды может создавать черновики компонентов продукта, маркетинговых материалов или материалов для презентаций из Claude Code, используя нашу дизайн-систему в качестве ориентира. ИИ, который затрагивает продукт, должен соответствовать гораздо более высокой планке, и Claude Code помогает нам достигать её с большей точностью," — сказал доктор Томас Келли, Heidi.

Они также могут помочь новым разработчикам и нетехническим сотрудникам быстро пройти адаптацию и приступить к работе.

Все компании стремились повысить эффективность с помощью технологий с начала промышленной революции, но эти стартапы выделились скоростью и глубиной своего внедрения.

Эти основатели считают ИИ неотъемлемой частью своей миссии. Многие прямо заявляют, что агенты берут на себя механические 80 %, чтобы инженеры тратили своё время на случаи, которые действительно требуют суждения.

В частности, мы увидели, что ИИ у них теснее интегрирован на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, чем у других, а также что у них больше специально созданных агентов, предназначенных для выполнения повторяющихся задач от начала до конца. Давайте рассмотрим пару примеров и того и другого.

Жизненные циклы разработки программного обеспечения, изначально ориентированные на ИИ

Многие из этих представленных стартапов внедрили способы ускорить адаптацию своих команд к их агентным процессам написания кода. Например, в Emergent Мукунд рассказал нам: «В первый день новый сотрудник разворачивает всю свою среду разработки, указывая Claude на нужный файл Markdown. Если во время адаптации Claude сталкивается с чем-либо неработающим или устаревшим, он обновляет этот файл».

Этих инженеров нужно быстро вводить в курс дела, потому что эти команды выпускают продукты быстро.

В этих организациях Claude Code не только помогает генерировать код, но и проверяет его. «Мы запускаем автоматизированные проверки кода на соответствие нашим утвержденным техническим и нормативным фреймворкам, отмечая критические проблемы и направляя предложенные изменения нужным рецензентам до того, как что-либо будет выпущено», — сказала доктор Келли из Heidi.

Некоторые из этих организаций также создали собственных агентов для ревью кода, тестирования и непрерывной интеграции. Эти стартапы уделили значительное внимание созданию циклов, а не просто развертыванию кода.

«Мой любимый [агент] — «ревьюер кода Translucent», который распределяется по всему изменению, рассматривает его с разных сторон и обобщает результаты так, как это сделал бы один из наших старших инженеров, но быстрее, чем смог бы любой отдельный человек», — сказал основатель Translucent Джек.

Clay «...создала агента, который занимается…первичным разбором ошибок, от первого прохода до предложения изменений в коде для исправлений», — сказал Карим.

‍

Ускорение процессов с помощью агентов

Еще одна устойчиво повторяющаяся закономерность заключалась в том, что эти стартапы не только использовали агентные циклы в Claude Code для ускорения своих разработок, но и создавали агентов для ускорения повторяющихся и часто утомительных процессов.

Часто это была рутинная работа, чтобы больше внимания можно было уделять их конкурентному преимуществу, отношениям с клиентами и росту выручки. Одним из самых распространенных процессов, ускоренных с помощью Claude, которые мы видели, была самостоятельная аналитика данных.

Почти в каждой из этих компаний был налажен тот или иной процесс, чтобы они могли быстро принимать решения на основе свежих данных, включая неструктурированные данные, которые обеспечивают смену направления, столь важную в жизни стартапа.

Например, Clay создала внутреннего аналитического агента, а Heidi использует Claude Code, чтобы классифицировать отзывы клиентов и клиницистов вместе с данными об использовании и выявлять сигналы, важные для продуктовых инсайтов.

И ClickHouse, и Omni выпускают продукты, в которые встроен такой тип анализа данных с помощью искусственного интеллекта, и все это работает на базе Claude.

Другие примеры включают обобщение тысяч юридических документов с помощью субагентов (Crosby), сквозной анализ данных по страховым требованиям для выявления аномалий на разных площадках (Commure) и непрерывный анализ финансовых данных больниц для выявления предупредительных признаков, которые ни одна команда аналитиков не смогла бы вовремя заметить (Translucent).

Это правило — необходимое следствие Правила 2: автоматизируйте рутину. Вы не можете автоматизировать процесс, если у Вас нет надёжного средства мониторинга и проверки результата.

Для ясности: ни один из этих стартапов не позволяет агентам выполнять слияние в main, надеясь на лучшее. Многие из них работают в строго регулируемых отраслях и требуют надёжных рамок управления. Cainex — особенно показательный пример сочетания агентов с детерминированными проверками для чтения медицинских карт и генерации кодов, которые управляют выставлением счетов больницами.

«Вот цикл, который Claude Code выполняет для нас. Мы обрабатываем пакет с помощью агента, а наши аудиторы проверяют результат во внутреннем приложении. Они видят не только коды. Они видят ход рассуждений модели и комментируют и то, и другое…. Всё версионируется и поддаётся аудиту», — сказал он.

"Затем Claude Code берёт работу на себя. Он считывает исходные прогнозы вместе с каждой коррекцией и каждым комментарием прямо из базы данных. Каждая коррекция помечена типом задействованного кода, поэтому Claude Code знает, рассматривает ли он проблему с диагнозом, проблему с процедурой или другую категорию, и может сразу перейти к руководству, которое регулирует именно такой тип кодирования.

Затем он находит ту часть инструкций агента, которая привела к ошибке, и пересматривает её или пишет новое руководство, когда случай действительно новый. Каждое изменение вносится в версионированный набор инструкций и проверяется на записях, на которых произошёл сбой. Правило, которое мы соблюдаем: исправлять принцип, а не пример," — продолжил он.

"Затем обратная проверка. У записи может быть более одного приемлемого кодирования, поэтому это не сопоставление строк. Проверка сочетает семантическое сопоставление с нашими принятыми наборами и оценщика, который спрашивает: 'Это настоящая ошибка или просто другой допустимый путь,' а Claude Code добавляет поверх этого свои собственные сравнения.

Он прогоняет изменение-кандидат по эталонному набору и случайным выборкам и выявляет любые регрессии до того, как что-либо будет выпущено. Возвращается короткий список: предлагаемые правки, записи, которые он не смог разрешить, и вопросы, на которые он хочет получить ответы. Инженеры тратят своё время на действительно сложные случаи, а не на механические 80 %», — сказал он.

Есть много обобщённых выводов, которые основатели могут извлечь из этого рабочего процесса, специфичного для выставления счетов в здравоохранении.

Например, Cainex использует предметных экспертов, чтобы регулярно проверять ход рассуждений Claude, направлять его и обеспечивать, чтобы эти рекомендации становились частью цикла самоулучшения. Однако эти эксперты присутствуют не для того, чтобы исправлять пример за примером: их рекомендации используются как часть цикла самоулучшения. Как формулирует Урия: «исправляйте принцип, а не пример».

‍

Другой вывод — это тщательность, с которой поддерживается надежный оценочный «золотой набор», или группа проверенных пар вопросов и ответов, которую команда использует для проверки точности агента. Каждому стартапу следует поддерживать несколько наборов оценок для своих ключевых сценариев использования и регулярно обновлять их, чтобы они могли предотвращать дрейф и оценивать будущие модели.

Последний пункт, который отмечает Урайя, заключается в том, что этот процесс может потребовать определенной работы. «Он не был таким чистым с самого начала. Наша первая версия переобучалась. Она «исправляла» вещи, кодируя конкретный случай, и мы накапливали заплатки вместо того, чтобы становиться умнее. Мы изменили подход, чтобы принудительно задавать общие принципы и ограничить, сколько конкретики вообще может попасть в изменение».

Многие из этих стартапов, изначально ориентированных на искусственный интеллект, находятся в состоянии постоянного переосмысления.

Искусственный интеллект часто находится в основе как того, что они создают, так и того, как они это создают. Поскольку возможности моделей непрерывно развиваются, прорывные функции и критически важный каркас отбрасывались в ту минуту, когда становились невозвратными затратами. Многие из этих организаций рассматривали это постоянное перестраивание как часть своего конкурентного преимущества.

"То, что мы делаем в Clay, — это: Вы создаёте это, затем создаёте это снова, затем создаёте это снова. А когда Вы создаёте это в четвёртый раз, Вы знаете всё, что необходимо, и делаете это правильно. Поэтому мы не обязательно выбрасываем вещи. Мы просто перестраиваем это: и на этот раз — с большей ясностью," сказал Карим.

"Перестройка не завершена, когда новый путь поставлен. Она завершена, когда старого пути больше нет. Демонтаж раньше всегда проигрывал борьбу за приоритет: это утомительно и не поставляет никаких функций," сказал сооснователь Commure Танай. "Теперь один из инженеров Commure просто вызывает навык Claude в духе: 'для каждого флага функции, уже выпущенного для всех, откройте запрос на включение изменений, удаляющий его и связанный код,' затем инженер проверяет то, что возвращается. Миграции, которые раньше съедали много циклов разработки, теперь — это план и разветвлённое выполнение, завершённые за пару часов."

Каждое связанное рабочее дерево — это обычный каталог со своей извлечённой веткой; все три используют единое хранилище объектов .git внутри acme-web.

Карим также описал часть защитного рва Clay как способность постоянно перестраиваться, развиваться и создавать циклы самосовершенствования.

«Я думаю, что защитный ров любой компании сейчас заключается в том, что ей нужно самосовершенствоваться. Поэтому Clay — это самообучающийся двигатель выручки. Поэтому чем больше Вы используете это, тем больше мы знаем, кто Ваши лучшие клиенты, что Вам следует сказать, что сработало, а что нет, и это меняется со временем», — сказал он. «Гонка на самом деле в том, кто быстрее всего сможет добраться до распространения… чтобы Вы могли помочь каждому [клиенту] так, чтобы Вы могли самосовершенствоваться».

На мероприятии Code with Claude в мае 2026 года Нико Групен, руководитель направления прикладного искусственного интеллекта в Harvey, рассказал о том, как каждая новая волна возможностей моделей — возникающее рассуждение, агентная автоматизация, планирование и оркестрация — требовала полной переработки архитектуры платформы.

На том же мероприятии сооснователь Cognition Уолден Ян сказал:

У многих из этих стартапов в основе процесса разработки есть ключевой маховик. Создание с помощью искусственного интеллекта помогает им создавать прорывные продукты с искусственным интеллектом.

Когда разработчики совершенствуют свои агентные практики программирования, они лучше понимают возможности модели и получают представление о том, как дизайн обвязки развивается на переднем крае. Затем они могут использовать это вдохновение в своих собственных агентах и продуктах.

"Мы вдохновились подходом [Anthropic] «файлы вместо векторных представлений», что придало нам уверенности в том, чтобы сохранять простоту в собственном продукте. Мы избежали большой сложности, которая возникла бы из-за конвейера генерации с дополненным извлечением," — сказал Крис, Omni. "Мы также увидели, как обвязка Claude Code позволяла пользователям выполнять задачи параллельно, и адаптировали некоторые из этих концепций в нашем собственном пользовательском интерфейсе."

Это также помогает им оставаться внимательными к производительности собственного продукта.

"Поскольку наш конструктор приложений также использует модели Anthropic в фоновом режиме, если мы когда-либо видим поведение в нашем продукте… мы можем быстро выполнить локальную отладку через Claude Code, чтобы определить, является ли это поведением модели или проблемой обвязки. Это чрезвычайно помогло улучшить наши циклы первичной обработки," — сказал Мукунд, Emergent.

Модель, о которой мы слышали снова и снова, была такой: создать внутреннего агента с помощью Claude Code, использовать его внутри компании (использовать собственный продукт) и, в зависимости от реакции, вывести его в продукт для клиентов, часто используя Claude API, SDK или Claude Managed Agents.

«Мы создали собственных агентов искусственного интеллекта [в нашем продукте], с которыми команды взаимодействуют напрямую, включая агента в консоли SQL и инженера по надежности сайта на основе искусственного интеллекта. Мы используем Claude Code, чтобы создавать и улучшать самих этих агентов. Инструменты, которые обеспечивают работу возможностей искусственного интеллекта для наших клиентов, отчасти созданы с помощью искусственного интеллекта», — сказал Алексей, ClickHouse.

Контрольный список

В этом руководстве было охвачено многое. Вот ключевые советы, собранные на одной странице:

Стартапы на переднем крае создают на переднем крае

Эти выводы получены от Ваших коллег, которые создают на переднем крае, и мы надеемся, что они показались Вам практичными и применимыми. Сообщество стартапов Claude — постоянный источник вдохновения, лучших практик и советов. Вы можете присоединиться к этому сообществу, сделав следующее:

• Подписаться на рассылку для стартапов и присоединиться к программе для стартапов.
• Добавление в закладки предстоящих вебинаров Claude Code.
• Посещение мероприятия рядом с Вами
• Участие в Reddit и Discord.
• Компании на ранней стадии также могут подать заявку в программу Claude for Startups, чтобы получить кредиты и поддержку.