Почему Claude делает не то, что ты просил - и как это исправить

Каждый день в Telegram-канале - что нового в вайб-кодинге: инструменты, приёмы, ошибки. Подпишись, чтобы ничего не пропустить.

Почему Claude делает не то, что ты просил?

Ты пишешь «добавь фильтры на страницу товаров». В голове у тебя - пара галочек и обновление списка. Claude слышит то же самое и решает построить полноценный движок фильтрации: своё хранилище состояния, отдельная логика задержки ввода, синхронизация с адресной строкой, десяток вспомогательных функций. Сотни строк там, где хватило бы нескольких параметров в ссылке.

Это реальный случай из разбора на VentureBeat, и вывод автора точный: агент не ошибся, он просто решал задачу намного крупнее нужной. А вина на том, что желаемый результат не описали достаточно коротко и точно.

Ключевое слово - «намерение». У тебя в голове оно есть, у Claude его нет. Он видит текст запроса и всё, что лежит в его контексте до этого запроса. Дальше он заполняет пробелы догадками. Чем короче запрос, тем больше догадок, тем дальше результат от того, что ты хотел.

Сама Anthropic пишет об этом прямо в документации Claude Code:

Я поймал это на своём проекте. Попросил поправить один экран авторизации - получил дифф, который задел половину смежного модуля. Claude не виноват: я кинул ему одну строку, и он сам додумал остальное. С тех пор любую задачу крупнее опечатки я начинаю с вопросов - тех, что Claude задаёт мне.

Правда ли дело в модели - и почему даже сильная промахивается?

Каждую неделю выходит модель, которая «умнее» предыдущей, и каждый раз кажется, что вот теперь ИИ наконец будет понимать с полуслова. Не будет. Более сильная модель быстрее пишет код и лучше держит сложную логику, но она точно так же не читает твои мысли. Если задача поставлена криво, ты получишь красиво написанное не то.

Разработчик Грег Слепак описал свой метод «короткого поводка» и заметил важное: эксперт, который держит агента под жёстким надзором, обгоняет расслабленного вайб-кодера даже на менее мощной модели. Надзор ловит дрейф и лишнюю работу, которые пропускает и топовая модель.

Андрей Карпати сформулировал корень ещё жёстче:

Отсюда простой вывод для тебя. Гоняться за самой свежей моделью, чтобы она угадывала лучше - тупик. Дешевле и надёжнее научиться отдавать ей задачу так, чтобы угадывать не приходилось. Именно об этом дальше.

Что такое грилинг и как он чинит рассинхрон с ИИ?

Мэтт Покок, автор навыка grill-me, назвал главную поломку прямо - «Агент сделал не то, что я хотел». И объяснил, почему:

Звучит контринтуитивно. Мы идём к ИИ, чтобы он делал быстрее, а тут предлагают его сначала притормозить и заставить задавать вопросы. Но пять минут вопросов до кода экономят час правок после. Покок ставит эпиграфом к своему методу фразу из «Программиста-прагматика»:

Проблема ведь не только в том, что ты плохо объяснил Claude. Часто ты и сам не додумал задачу до конца - какие случаи учесть, где границы, что важнее. Грилинг вытаскивает это из тебя вопросами. К концу диалога у тебя на руках не только понятая ИИ задача, но и твоя собственная, наконец проговорённая до деталей.

Так и работает контекст-инжиниринг: главная работа делается до запроса, не во время. Ты не подбираешь волшебную формулировку промпта - ты заранее выкладываешь Claude, что тебе нужно, пока он не начнёт понимать без лишних объяснений.

Грилинг - лишь один инструмент контекст-инжиниринга. Полную связку - контекст-инжиниринг (грилинг, Plan Mode, работа с окном), Второй мозг (папку со знаниями о проекте) и ИИ-клон (твою методологию, зашитую в навыки) - собираешь на практикуме. Три кита, без которых ИИ галлюцинирует.

Практикум по вайб-кодингу

+Твой второй мозг

3 вечера - стек, метод, первый проект

Старт 14–16 июля  ·  2 000 ₽

Записаться →

Как заставить Claude сначала задать тебе вопросы?

Anthropic не просто допускает такой приём - она сама его советует. В документации есть раздел «Дай Claude проинтервьюировать тебя» с готовым промптом. Вот он, адаптированный под русский:

Я хочу собрать [короткое описание задачи].

Проведи со мной подробное интервью, прежде чем писать код. Задавай вопросы про реализацию, интерфейс, крайние случаи, риски и компромиссы. Не задавай очевидных вопросов - копай в сложные места, которые я мог не продумать.

Задавай по одному вопросу за раз и жди мой ответ. На каждый вопрос сразу предлагай свой рекомендованный вариант ответа.

Продолжай, пока мы не разберём всё. Потом собери полную спецификацию в файл SPEC.md.

Три детали делают этот промпт рабочим, а не декоративным. Первая - «по одному вопросу за раз». Если ИИ вываливает десять вопросов сразу, ты теряешься и отвечаешь поверхностно. Вторая - «предлагай свой вариант ответа»: тебе не нужно придумывать всё с нуля, ты соглашаешься или поправляешь. Третья - «собери спецификацию в файл»: намерение, вытащенное из тебя, превращается в документ, который не потеряется.

Anthropic формулирует выгоду цифрами усилий:

После интервью открой свежую сессию и дай ей готовую спецификацию. Чистый контекст плюс проговорённое намерение - и Claude бьёт в цель с первого раза.

Готовый навык grill-me: поставить за пару минут

Если не хочешь каждый раз вставлять промпт руками, поставь готовый навык. Набор навыков Покока - один из самых популярных для Claude Code, больше 150 тысяч звёзд на GitHub. Ставится в три шага:

1. Выполни команду установки в терминале:

npx skills@latest add mattpocock/skills

2. В Claude Code выбери из набора Покока нужные навыки.
3. Запусти грилинг фразой-триггером «grill me» перед любой задачей.

Вся логика навыка - несколько строк инструкции, и они стоят того, чтобы их прочитать. Вот что навык говорит самому Claude:

Допрашивай меня безжалостно про каждый аспект этого плана, пока мы не придём к общему пониманию. Иди по каждой ветке дерева решений, разрешая зависимости между ними по одной.

На каждый вопрос предлагай свой рекомендованный ответ.

Задавай вопросы по одному, жди ответ на каждый, прежде чем продолжить. Несколько вопросов сразу - сбивают с толку.

Если на вопрос можно ответить, заглянув в код, - загляни в код сам, а не спрашивай.

Последнее правило - тонкое и важное. Хороший грилинг не мучает тебя тем, что ИИ может выяснить сам. Он спрашивает только то, что живёт у тебя в голове и нигде не записано - твои приоритеты, ограничения, вкус. По словам самого Покока, одна такая сессия занимает около 45 минут и проходит через несколько десятков вопросов. Долго - но это те 45 минут, которые спасают дни переделок.

Приём «докажи мне, что план лучший»

Грилинг вытаскивает из тебя намерение. Но у ИИ есть вторая привычка - хвататься за первое решение, которое выглядит правдоподобно. Anthropic называет это разрывом «доверяй, но проверяй»: Claude выдаёт правдоподобную реализацию, которая не держит крайние случаи. Лечится это тем, что ты требуешь доказательств до кода.

Я в свой запрос почти всегда вставляю блок «докажи». Дословно это выглядит так:

Прежде чем писать код, разбери задачу как критик.

Найди 2-3 способа её решить. По каждому докажи мне, что он реально решает мою задачу, а не усложняет ради усложнения. Не делай код ради кода.

Потом выбери один и докажи, что это лучшее решение, продуманное на несколько шагов вперёд. Что сломается, когда проект вырастет? Что мы упускаем сейчас?

Только после этого предлагай реализацию.

Без этого блока Claude даёт первый рабочий вариант. С ним - отсекает тупиковые пути сам, объясняет выбор, и ты видишь ход его мысли до того, как тронут хоть один файл. Ты читаешь короткий текст на две минуты вместо того, чтобы час разбираться, почему готовый код работает не так.

Sean Grove из OpenAI подвёл под это черту:

Пре-мортем: заставь ИИ найти 10 причин провала до старта

Это мой любимый приём, и он психологический. Пока ты просишь ИИ «сделать хорошо», он настроен на успех и проскакивает мимо дыр. Стоит попросить его представить провал - он начинает видеть то, что раньше игнорировал. Промпт короткий:

Представь, что прошёл год. Проект, который мы сейчас планируем, провалился.

Напиши 10 причин, почему это случилось. Что мы не учли на старте, что недооценили, где схалтурили, какие допущения оказались ложными.

Потом для каждой причины скажи, что мы можем поправить прямо сейчас, чтобы её закрыть.

Я прогоняю этот промпт до того, как утвердить план. Половина причин оказывается ерундой, но вторая половина - реальные грабли, на которые я бы наступил через неделю. Закрыть их на этапе плана стоит десять минут. Наступить на них в готовом проекте - несколько дней разбора.

Связка простая: грилинг вытаскивает намерение, «докажи мне» защищает решение, пре-мортем ищет дыры. Три коротких текста, которые ты вставляешь до кода. Они превращают Claude из спешащего исполнителя в собеседника, который сначала думает.

Почему переполненный контекст заставляет Claude тупить?

Даже идеально поставленная задача разваливается, если ты ведёшь её в засорённом контексте. Работает это так: каждый твой новый запрос тащит в голову Claude всю историю чата. Чем дольше сессия, тем быстрее забивается окно. Держи его заполненным не больше чем наполовину - дальше ИИ начинает тупить и терять важные моменты, которые ты проговорил в начале.

Отсюда правило, которое экономит мне больше всего нервов: одна задача - отдельный чат. Закончил функцию, закрыл чат, открыл свежий под следующую. Да, иногда удобнее делать всё в одном окне, но ты заплатишь за это потерянным контекстом и ответами не по теме.

Anthropic зовёт эту поломку «сессия-помойка». Лекарство простое: между несвязанными задачами делай /clear, чтобы очистить окно и не тащить в новую задачу мусор из старой.

Если гоняешь длинные сессии и не понимаешь, куда утекают деньги и внимание ИИ, разбираю это отдельно в гайде про то, куда уходят токены в Claude Code. А базу постоянного контекста, который Claude читает при каждом старте, я собрал в гайде как настроить CLAUDE.md.

Грилинг или Plan Mode - в чём разница и как связать?

Люди часто путают эти два приёма или считают, что нужен только один. На деле они стоят в разных точках процесса.

Anthropic описывает канонический порядок работы из четырёх фаз: сначала Explore (Claude изучает и спрашивает), потом Plan (строит план без правок), потом Implement (пишет код по плану), потом Commit (фиксирует результат). Грилинг живёт в первой фазе, Plan Mode - во второй. Полный разбор второй фазы - в гайде про Plan Mode в Claude Code.

Важная оговорка от самой Anthropic: не грузи этим мелочь.

Опечатка, переименование, правка одной строки - пиши сразу, без интервью и планов. Грилинг окупается на задачах, где есть неоднозначность и цена ошибки. На тривиальном он только тормозит.

5 ошибок постановки задачи, из-за которых ИИ делает не то

Я свёл типичные грабли в таблицу. Слева - как обычно делают и получают не то, справа - как надо.

Разбери свой последний промпт, на который ИИ ответил не то. Почти наверняка сработала одна из этих пяти. Чаще всего - первая: ты дал короткую фразу и ждал, что Claude достроит остальное правильно. Он достроил, просто не так, как ты держал в голове.

Что дальше: собрать систему, чтобы ИИ понимал с полуслова

Три промпта из этого разбора - грилинг, «докажи мне» и пре-мортем - закрывают конкретную задачу здесь и сейчас. Это уже много: ты перестаёшь получать дифф на 14 файлов вместо правки в одной строке.

Но у грилинга есть потолок. Каждый раз вытаскивать намерение с нуля - долго. Настоящий сдвиг происходит, когда часть контекста живёт постоянно: в папке со знаниями о твоём проекте, в файле CLAUDE.md, который Claude читает при каждом старте, в твоей методологии, зашитой в навыки. Тогда ИИ приходит к задаче, уже зная твой бизнес, твои цели и твой стиль - и понимает с полуслова, потому что половину контекста ты выложил заранее.

Насколько это большая работа, показывает свежий разбор Anthropic: разработчики используют ИИ примерно в 60% своей работы, но полностью доверить ему могут только 0-20% задач. Остаток - твоё понимание, надзор и умение объяснить, что строить. Развивать стоит именно это умение, а не гнаться за самой умной моделью.

Полная схема по вайб-кодингу за вечер: контекст-инжиниринг, Второй мозг и ИИ-клон. 3 эфира, 2 000 ₽. Записи остаются у тебя.

Практикум по вайб-кодингу

+Твой второй мозг

3 вечера - стек, метод, первый проект

Старт 14–16 июля  ·  2 000 ₽

Записаться →

Новые материалы - дайджестом, без спама

Гайды выходят регулярно. Подпишись, чтобы не пропускать: пришлю подборку в Telegram или на email. Раз в неделю или каждый день - выбираешь сам.

Подписаться в Telegramили на email