LSP

Language Server Protocol в Claude Code дает:

1. Мгновенную диагностику ошибок и предупреждений

2. Навигацию по коду: переход к определению, поиск ссылок и т.п.

3. Информацию о типах и документацию по символам в коде

Теперь в Claude Code есть интеллект на уровне полноценной IDE

Собери AI-агента Research Planner & Executor на базе Google Interactions API.

Идея: объединить Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash и Google Deep Research Agent в один связный флоу.

- 100% open-source
- пошаговый туториал
- готовый код

Open-source код с пошаговым гайдом

Создатель Claude Code поделился 13 лайфхаками по использованию ИИ-агента и грамотному вайбкодингу:

1/ Я запускаю 5 Claude параллельно в терминале. Нумерую табы с 1 по 5 и включаю системные уведомления, чтобы понимать, когда Claude ждёт моего ввода. (доки)

2/ Параллельно держу ещё 5–10 Claude на http://claude.ai/code, вместе с локальными сессиями. Пока кодю в терминале, часто перекидываю сессии из локала в веб (через &) или просто стартую новые в Chrome. Иногда телепортируюсь туда-обратно. Плюс каждое утро и в течение дня запускаю несколько сессий с телефона (Claude iOS app) и потом проверяю, что они сделали.

3/ Везде использую Opus 4.5 с thinking. Это лучшая модель для кода, которой я когда-либо пользовался. Да, она больше и медленнее Sonnet, но за счёт того, что её нужно меньше направлять и она лучше работает с инструментами, в итоге почти всегда получается быстрее, чем с более мелкой моделью.

4/ У нас в команде один общий CLAUDE.md для репозитория Claude Code. Он лежит в git, и вся команда несколько раз в неделю его дополняет. Каждый раз, когда видим, что Claude делает что-то не так, мы добавляем это в CLAUDE.md, чтобы в следующий раз он этого не делал.

У других команд свои CLAUDE.md. Поддерживать их в актуальном состоянии — ответственность самой команды.

5/ Во время code review я часто тегаю @.claude в PR коллег с просьбой добавить что-то в CLAUDE.md прямо в рамках PR. Для этого используем GitHub Action Claude Code (/install-github-action).

6/ Большинство сессий я начинаю в Plan mode (shift+tab два раза). Если цель — написать PR, я сначала гоняю план с Claude туда-обратно, пока он меня не устроит. Потом переключаюсь в режим авто-принятия правок, и Claude обычно делает всё с одного захода. Хороший план — это реально критично.

7/ Для всех «внутренних циклов», которые я делаю много раз в день, я использую slash-команды. Это избавляет от постоянного повторения одних и тех же промптов и позволяет самому Claude переиспользовать эти воркфлоу. Команды лежат в git, в .claude/commands/.

Например, мы с Claude используем /commit-push-pr десятки раз в день. Внутри команда использует inline bash, чтобы заранее посчитать git status и ещё пару вещей — так команда отрабатывает быстро и без лишнего диалога с моделью. (доки)

8/ Я регулярно использую несколько сабагентов: code-simplifier упрощает код после основной работы Claude, verify-app содержит подробные инструкции по e2e-тестированию Claude Code и т.д. Я думаю о сабагентах так же, как о slash-командах — это автоматизация самых частых сценариев для большинства PR.

9/ Мы используем PostToolUse hook для форматирования кода Claude. В целом он и так пишет аккуратно, а хук добивает последние 10%, чтобы потом не ловить формат-ошибки в CI.

10/ Я не использую --dangerously-skip-permissions. Вместо этого через /permissions заранее разрешаю безопасные bash-команды, которые знаю и которым доверяю. Это убирает лишние запросы разрешений. Большая часть этих настроек лежит в .claude/settings.json и шарится на всю команду.

11/ Claude Code активно пользуется всеми моими инструментами. Он ищет и пишет в Slack (через MCP-сервер), гоняет BigQuery-запросы для аналитики (через bq CLI), подтягивает логи ошибок из Sentry и так далее. Конфиг Slack MCP лежит в .mcp.json и тоже общий для команды.

12/ Для очень долгих задач я делаю одно из трёх:
(a) прошу Claude проверить свою работу фоновым агентом после завершения,
(b) использую agent Stop hook для более детерминированной проверки,
(c) использую плагин ralph-wiggum

13/ И финальный совет, пожалуй самый важный: чтобы получать реально качественный результат от Claude Code, дайте ему способ проверять свою работу. Наличие feedback-лупа легко повышает качество финального результата в 2–3 раза.

Claude тестирует каждое изменение, которое я заливаю в https://claude.ai/code с помощью Claude Chrome extension. Он открывает браузер, проверяет UI и итеративно дорабатывает код, пока всё не заработает и UX не станет нормальным.

Не запускай --dangerously-skip-permissions в домашней директории.

Можно разрабатывать приложения на React, Vue и Vite быстрее с помощью Frontend Developer Agent для Claude Code

Frontend Developer Agent — агент Claude Code для фронтенда на React, Vue и Vite. Помогает быстро собирать UI-компоненты, делать адаптивную верстку, управлять состоянием и улучшать производительность по общепринятым бест практикам.

Установка

Установи Frontend Developer Agent через Claude Code Templates CLI:

npx claude-code-templates@latest --agent development-team/frontend-developer

Агент сохраняется в .claude/agents/frontend-developer.md внутри проекта:

your-project/
├── .claude/
│   └── agents/
│       └── frontend-developer.md    # ← агент здесь
├── src/
│   └── components/
├── package.json
└── README.md

Как использовать агент

Запусти Claude Code и явно укажи агент в промпте:

# Запуск Claude Code
claude

# Затем напиши промпт с указанием агента
> Используй агент frontend-developer, чтобы создать компонент Button на React с TypeScript. Компонент должен поддерживать варианты (primary, secondary, danger) и размеры (sm, md, lg).

Агент сгенерирует код с фокусом на:

- полноценный React-компонент с интерфейсом пропсов
- решение для стилизации (Tailwind CSS или styled-components)
- реализацию управления состоянием при необходимости
- базовую структуру unit-тестов
- чеклист по доступности

Примеры использования

Пример 1: создание компонента Product Card

claude

> Используй агент frontend-developer, чтобы создать компонент ProductCard с изображением, названием, ценой и кнопкой «Добавить в корзину». Сделай компонент адаптивным и доступным.

Результат: React-компонент с mobile-first дизайном, корректными ARIA-атрибутами и оптимизированной загрузкой изображений.

Пример 2: реализация управления состоянием

claude

> Используй агент frontend-developer, чтобы реализовать корзину покупок с использованием Context API. Добавь действия для добавления, удаления товаров и изменения количества.

Результат: Context-провайдер с reducerом, типизированными экшенами и кастомными хуками для доступа к состоянию корзины.

Пример 3: Vue-компонент с Vite

claude

> Используй агент frontend-developer, чтобы создать таблицу данных на Vue 3 с использованием Vite. Добавь сортировку, фильтрацию и пагинацию.

Результат: Vue-компонент на Composition API, реактивное управление состоянием через Pinia и оптимизированная конфигурация сборки Vite.

Подробнее об агентах в Claude Code смотри в официальной документации по sub-agents.

Вот объяснение, почему люди используют Claude Code вместо Cursor.

Знал, что Claude Code можно использовать в GitHub Actions с подпиской Pro / Max?

Настраивается элементарно:

В Claude Code: /install-github-app

После этого просто упоминаешь @Claude, и он сам разбирается с issue.

Вот пример issue и PR:

https://github.com/numman-ali/cc-mirror/issues/1
https://github.com/numman-ali/cc-mirror/pull/3

Вышла официальная мультиагентная оркестрация Claude Code

В Claude Code есть встроенная мультиагентная оркестрация, но она отключена и недоступна по умолчанию. Через CC Mirror эту функцию удалось включить и вынести наружу.

Что это дает:

- нативная оркестрация агентов Claude Code
- изоляция от основного CC-процесса
- готовый Orchestration Skill, без своей логики и фреймворков
- управление агентами обычными промптами

Шаг 1:

npx cc-mirror quick --provider mirror --name mclaude

Шаг 2:

mclaude

Дальше попроси его загрузить orchestration skill и начать инициализацию.

Репозиторий: тут

Весь интернет сейчас

Google обновила MCP Toolbox и это серьёзный апгрейд, плюс теперь это open source.

MCP Toolbox от Google отлично работает со структурированными данными, но в реальности корпоративные знания почти никогда не живут в базах данных.

Они размазаны по письмам, Slack-тредам, GitHub-репозиториям, записям в Salesforce, отзывам клиентов и внутренней документации.

Из-за этого агенты просто не видят большую часть данных и работают с урезанным контекстом.

Разработчик решил эту проблему с помощью MindsDB.

Он выступает как универсальный SQL-слой поверх всех источников данных — структурированных, полуструктурированных и неструктурированных.

В итоге ты можешь выполнять SQL-запросы в Salesforce, Gmail, GitHub, файлы в S3, Jira и ещё более чем в 200 источников.

Самое интересное, как это стыкуется с MCP Toolbox.

MindsDB всё пробрасывает через MySQL, поэтому для агента это выглядит как обычный SQL: он делает запрос и получает контекст.

Агенту вообще не важно, что под капотом данные пришли из пяти разных систем.

Такая схема открывает мощные возможности:

→ Один SQL-интерфейс для десятков корпоративных источников
→ Кросс-джойны между разными системами, например GitHub + CRM в одном запросе
→ Встроенный ML для работы с неструктурированными данными
→ Простые MCP-инструменты, которые теперь покрывают куда больше данных

В видео агент делает один SQL-запрос сразу к данным из GitHub и базе с отзывами клиентов.

То, что раньше требовало ETL-пайплайнов и недель инженерной работы, теперь происходит мгновенно.

В итоге всё просто: полезность AI-агентов напрямую зависит от того, к каким данным у них есть доступ. А здесь данных становится в разы больше.

100% опенсорс