От первой настройки до команды AI-агентов. 10 секций, конкретные промпты, ссылки на инструменты.
Настройка Claude за 5 минут
4 шага, после которых Claude знает ваш контекст и работает на вас, а не вхолостую.
- Включить Memory + Projects в настройках Claude → Capabilities
- Экспортировать данные из ChatGPT → получить conversations.json
- Загрузить в Claude и перенести историю
- Подключить бесплатные курсы Anthropic для прокачки скиллов
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
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
Ссылка: claude.ai
Установка Claude Code
- Подписка Claude Pro – $20/мес (Claude Code включён, лимиты базовые. Max за $100 – лимиты x5)
- Скачать VS Code – бесплатно
- В VS Code → расширения → «Claude Code» от Anthropic → установить
- Иконка Claude наверху → /login → авторизация в браузере. Готово
Альтернатива – через терминал:
npm install -g @anthropic-ai/claude-codeПривет! Проверим, что всё работает.
- Покажи мою текущую директорию и что в ней
- Создай файл test.md с текстом «Claude Code работает»
- Прочитай его и подтверди
Если всё ок – расскажи в 3 предложениях, что ты умеешь делать.
Репозиторий: github.com/anthropics/claude-code (83K+ stars)
Tone of Voice – пусть Claude пишет вашим голосом
Claude генерирует усреднённый текст, пока не видел ваш стиль. Один файл – и каждый ответ звучит как вы, а не как шаблон.
Шаблон файла tone-of-voice.md:
# Мой Tone of Voice
## Стиль
- [Разговорный / Экспертный / Провокационный]
- Короткие абзацы, максимум 3 предложения
- Без водянистых вступлений
## Фирменные обороты
- [список твоих выражений]
## Запрещённые слова
- «В мире...», «Давайте разберёмся», «Важно отметить»
- Канцеляризмы, пассивный залог
## Примеры моих текстов
[вставь 3-5 лучших постов]Прочитай файл tone-of-voice.md. С этого момента все тексты пиши в этом стиле. Перед каждым текстом перечитывай файл. Если я пишу «пост для Telegram» – используй этот TOV без напоминаний.
Я хочу создать свой Tone of Voice для [блога / канала / соцсетей].
Задай мне 10 вопросов по очереди: – как я общаюсь – какие слова использую – что меня бесит в чужих текстах – какой эффект хочу произвести
После всех ответов:
- Составь style guide на 1 страницу
- Выдели 5 правил и 5 антиправил
- Напиши 3 примера текстов в моём стиле на разные темы
Библиотека промптов: github.com/anthropics/claude-cookbooks (36K+ stars)
5 must-have скиллов
Расширения для Claude Code. Ставятся одной командой и превращают чат в полноценный рабочий инструмент.
- Superpowers – файлы, API, поиск, автоматизация (GitHub 120K+)
- TaskMaster – разбивка задач, прогресс, план проекта (GitHub 26K+)
- Browser – скриншоты, навигация, заполнение форм (GitHub 15K+)
- Deep Research – второй Claude как исследователь (встроенный)
- Memory Bank – долгосрочная память между сессиями (GitHub 880+)
Установи два скилла для Claude Code:
- Superpowers (github.com/obra/superpowers)
- TaskMaster (github.com/eyaltoledano/claude-task-master)
После установки протестируй: создай задачу, разбей на 5 подзадач, покажи прогресс.
Вот мои основные задачи:
- [задача 1]
- [задача 2]
- [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 → Markdown: экономия 30–40% токенов
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:
pip install marker-pdfИспользование:
marker_single input.pdf output/Я буду присылать документы в Markdown. Если я случайно пришлю PDF – напомни мне сконвертировать через Marker.
Сделай:
- Структурированное саммари (ключевые тезисы)
- Таблицу с главными цифрами/фактами
- Список вопросов, на которые документ НЕ отвечает
- 3 вывода, которые неочевидны при обычном чтении
Репозиторий: github.com/datalab-to/marker (33K+ stars)
Альтернатива: github.com/567-labs/instructor (12K+ stars)
Вайб-кодинг: приложение за 20 минут
Не нужно быть программистом, чтобы создавать продукты. Идея → промпт → рабочее приложение. Это и есть вайб-кодинг.
Создай [тип приложения] со следующими требованиями:
- [Основная функция]
- [API, которое использовать]
- Каждый пользователь получает персонализированный опыт
- Тёмная тема, минималистичный дизайн
- 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].
Ссылки:
- Next.js (138K+ stars) – фреймворк
- shadcn/ui (110K+ stars) – UI-компоненты
- v0.dev – генератор интерфейсов от Vercel
Claude + реклама: кампания на данных
5 минут – и кампания строится на данных, а не на интуиции. Claude перебирает историю, находит победителей и вытаскивает паттерны.
Вот данные моих рекламных кампаний за [период]. Задача:
- Найди 10 объявлений с лучшей конверсией
- Выдели общие паттерны: заголовки, длина текста, CTA, время публикации
- Найди 3 объявления, которые должны были сработать, но не сработали – объясни почему
- Создай 5 новых объявлений на основе паттернов победителей
На 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.
Библиотека промптов: github.com/f/prompts.chat (154K+ stars)
Архитектура AI-команды
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.
Ты – [роль: маркетолог / кодер / аналитик / координатор]. Твоя зона ответственности:
- [задача 1]
- [задача 2]
- [задача 3]
Правила: – отчитывайся координатору после каждой задачи – не выходи за рамки своей роли – если нужна помощь другого агента – запроси через координатора
Ссылки:
- Claude Code (83K+ stars) – основа для агентов
- OpenClaw (339K+ stars) – управление командой агентов через Telegram
Быстрый браузер без MCP
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:
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.
Ссылки:
- Claude Quickstarts (15K+ stars)
- Playwright Python (14K+ stars)
Claude Code + NotebookLM = суперагент
Claude Code – сильнейший AI-кодер. NotebookLM – сильнейший AI-исследователь. Связка настраивается за 60 секунд.
Склонируй репозиторий github.com/teng-lin/notebooklm-py – неофициальный Python API для Google NotebookLM (8K+ stars).
- Установи зависимости
- Настрой авторизацию Google
- Создай ноутбук «Тест»
- Подтверди, что всё работает
Создай ноутбук «Конкуренты». Добавь источники. Сделай:
- Саммари каждого источника (3–5 тезисов)
- Сравнительную таблицу: продукт, цена, позиционирование, CTA
- 5 инсайтов, которых нет ни в одном источнике по отдельности
- Рекомендации: что украсть, что улучшить, чего избегать
На основе ноутбука «Конкуренты»:
- Сгенерируй подкаст-скрипт на 5 минут – два ведущих обсуждают главные находки
- Создай презентацию на 10 слайдов: «Что делают конкуренты и где их слабые места»
- Напиши 3 поста для Telegram на основе инсайтов
Формат каждого поста: – хук (первое предложение) – 3–5 тезисов – CTA
Репозиторий: github.com/teng-lin/notebooklm-py (8K+ stars)
Следующий шаг
Хочешь разобраться глубже и собрать своего AI-агента с нуля? В сообществе EdgeLab мы делаем это на практике – воркшопы, готовые шаблоны, поддержка от тех, кто уже запустил.
Узнай больше на edgelab.su