Изкуствен интелект

Claude Code и Codex: как правим софтуер с AI агенти и защо правилата са по-важни от промптовете

В интернет има хиляди „най-добри промптове за Claude Code“. Ние почти не ги ползваме. Системата, която управлява склада, куриерите, документите и рекламите на нашите магазини, е написана от AI агентите Claude Code и Codex по поръчка на човек, който не е програмист. Изправена я държи един писан стандарт, който агентът чете преди всяка задача. По-долу описваме какво има в него и защо.

Какво са Claude Code и Codex

Claude Code на Anthropic и Codex на OpenAI са агенти за програмиране. Обикновеният чат ви дава парче код, което копирате. Агентът чете целия проект, редактира файлове, пуска команди и проверява резултата. И двата работят в терминала, в редактора, в настолно приложение и в облака.

Най-често хората търсят сравнение „Codex срещу Claude Code“. Ние ползваме и двата и според нас разликата между тях е по-малка от разликата между работа с правила и работа без правила. Агент без правила е бърз стажант без надзор. Агент с правила работи предвидимо.

Защо промптовете не стигат

Промптът е еднократна молба, а правилото е постоянно изискване. Ако всяка задача започва с ново обяснение как да се работи, всяка задача е лотария. Понякога агентът ще провери резултата, понякога не. Понякога ще поправи причината, понякога ще скрие симптома.

И двата инструмента имат място за постоянни правила. Claude Code чете файла CLAUDE.md в началото на всяка сесия. Codex чете AGENTS.md, при това и от общата папка, и от папката на проекта. AGENTS.md е отворен формат, който много агенти поддържат, и Claude Code също може да го чете. В тези файлове живее стандартът.

Документацията на Claude Code съветва файлът да е кратък, лесен за четене от човек и да съдържа само неща, които агентът не може да познае сам. Пише и нещо, което научихме по трудния начин: ако файлът е прекалено дълъг, агентът започва да пренебрегва половината от него.

Правило първо: диагноза преди лечение

Най-скъпите грешки идват от лекуване на симптом. Затова преди всяка поправка агентът пише на един ред каква е причината. Ако не може, значи още не е разбрал дефекта и всичко след това е гадаене.

Пример от склада. Сървърът отказваше бутона за избор на куриер при някои поръчки. Най-бързата „поправка“ е да скриеш бутона и грешката изчезва. Само че сървърът грешеше: приписваше куриер на поръчка, която се взима от гише. Със скрит бутон дефектът щеше да остане скрит завинаги.

Официалните насоки на Claude Code казват същото с други думи: при грешка в компилацията поискайте да се поправи причината, вместо грешката да се потисне.

Правило второ: най-малката промяна и никакво ново състояние

AI агентите обичат да правят повече от поисканото. Молите за поправка на бутон и получавате пренаписан модул, „докато съм тук“. Затова стандартът изисква най-малката промяна, която решава дефекта, написана в стила на съседния код. Преструктурирането на кода е отделна задача с отделно разрешение.

Още по-важно е второто изискване: агентът не добавя междинни състояния и автоматики, които никой не е поискал. „Стока в транзит“, фонови поправки и умни опашки един ден засядат, без никой да разбере. Когато избираме между две решения, питаме колко нови състояния добавя всяко. Колко е умно, няма значение.

Третото изискване е всяко нещо да се смята на едно място. Ако в системата вече има функция, която смята свободната наличност или цената на доставката, агентът трябва да ползва нея и да не пише втора. AI много обича да напише своя версия, защото му е по-лесно, отколкото да намери съществуващата. Две места, които смятат едно и също, рано или късно дават две различни числа и никой не знае кое е вярното. Затова задачата започва с търсене дали някой вече не прави същото.

Правило трето: проверка на истинския резултат

Това е най-важният ред в целия стандарт: това, че нищо не гърми, не означава, че работи. Агентът спира, когато работата изглежда готова. Документацията на Claude Code го казва направо: ако агентът няма проверка, която може да пусне, единственият му сигнал е, че работата „изглежда готова“. Съветът е да му дадете тест, компилация или екранна снимка за сравнение и да искате доказателство вместо уверение.

При нас доказателството е истинският резултат. Пример: външното API на един куриер мълчаливо приемаше непознати полета и грешни типове и връщаше „успех“. Агентът докладваше, че настройката е приложена. Единствената проверка, която струваше нещо, беше истинска товарителница и текстът в получения PDF. Там се видя, че нищо не е приложено.

Затова при нас „готово“ означава, че истинският път е изпълнен, записът в базата е видян, обратният случай е проверен (повторно натискане, липсващи данни, отказ отвън) и съседните места не са счупени. Ако нещо не е проверено, отчетът казва „не е проверено, защото…“.

Тези правила не са патерици за непрограмисти. В проучването на Stack Overflow за 2025 г. 66% от разработчиците посочват като най-голямо разочарование от AI решенията, които са „почти верни, но не съвсем“.

Почти вярното се лекува само с проверка на истинския резултат. Програмист, който пише бързо, но не проверява, е опасен със или без AI. С AI просто прави повече поразии за по-малко време.

  • Изпълни истинския път. Това, че кодът изглежда правилно, не е проверка.
  • Провери резултата (запис, файл, екран), а не HTTP отговора.
  • Провери обратния случай: повторно натискане, празни данни, отказ.
  • Намери кой друг вика това, което си променил.
  • Кажи изрично какво не си проверил.

Как изглежда една задача от начало до край

Целият цикъл има осем стъпки и агентът минава през всички всеки път, независимо дали задачата е голяма, или е едно поле на един екран. Първата стъпка е най-подценената: всички въпроси се задават в началото, наведнъж. Ако агентът спре по средата, за да попита нещо, което е било видно от самото начало, значи е подготвил задачата лошо.

  1. Разбери: преразкажи с едно изречение какво ще види човекът накрая.
  2. Намери: кода, всички места, които го викат, и истинските данни.
  3. Диагностицирай: един ред с причината.
  4. Реши най-простото: най-малката промяна, без ново състояние.
  5. Приложи: в стила на файла, на едно място.
  6. Провери: истинския път, истинския резултат, обратния случай, съседните места.
  7. Отчети: какво, защо, как е проверено, какво остава отворено.
  8. Запиши решението: причината, а не какво прави кодът.

Как да започнете със собствен стандарт

Не копирайте нашия. Започнете с три правила срещу грешките, които вече сте видели, и ги запишете в CLAUDE.md или AGENTS.md. Всеки път, когато агентът сгреши по нов начин, добавете един ред с причината. Ред от вида „бъди по-внимателен“ не помага. Махайте всеки ред, без който агентът и без това не греши.

За нещата, които трябва да стават всеки път без изключение, документацията на Claude Code препоръчва hooks, тоест скриптове, които се пускат автоматично. Инструкциите в CLAUDE.md са съвет и не дават гаранция.

Целия цикъл, от заявката до проверката в работещата система, сме описали в „Как работим“. Конкретните неща, които агентите поддържат при нас, са в „AI агенти и автоматизации“.

Често задавани въпроси

Кой е по-добър, Claude Code или Codex?

Ние ползваме и двата. И двата са агенти, които четат проекта, пишат промени и пускат команди. За резултата има по-голямо значение дали работите с писани правила и проверявате истинския резултат, отколкото кой инструмент сте избрали.

Какво са CLAUDE.md и AGENTS.md?

Файлове с постоянни инструкции, които агентът чете в началото на всяка сесия. Claude Code чете CLAUDE.md, Codex чете AGENTS.md, а Claude Code може да чете и AGENTS.md.

Може ли непрограмист да ползва Claude Code?

Да, ако научи основите на терминала и git и работи по правила: ясна заявка, малки промени, проверка на истинския резултат.

Още статии

Изкуствен интелект Мирослав Стоянов · · 6 мин.

Внедряване на AI в бизнеса стъпка по стъпка: правила, отговорности и проверка на резултата

В повечето фирми AI вече е внедрен, само че никой не го е решил. Търговецът пише оферти в един чат, счетоводителката превежда в друг, а някой в склада е качил таблицата с…

Прочетете

Изкуствен интелект Камен Първанов · · 7 мин.

AI инструменти и документация: полезните сайтове, от които се учим и взимаме готови решения

Ако потърсите „AI инструменти“, ще получите списъци със 100 сайта за генериране на картинки, половината от които догодина няма да съществуват. Нашият списък е различен. В него са…

Прочетете

Изкуствен интелект Камен Първанов · · 6 мин.

Vibe coding: какво означава и защо дава шанс на хората с бизнес мислене

Двадесет години схемата беше една и съща. Собственикът на бизнеса знае какво му трябва, но не може да го направи. Програмистът може да го направи, но не знае какво точно трябва…

Прочетете
Всички статии

Имате процес, който засяда?

Опишете го накратко. Ще ви кажем как бихме го решили.

Изпратете запитване
Обадете се