Анатомия папки .claude/

Полное руководство по CLAUDE.md, кастомным командам, skills, агентам и правам доступа, а также по их корректной настройке.

Большинство пользователей Claude Code воспринимают папку .claude как «чёрный ящик». Они знают, что она существует. Видели, как она появляется в корне проекта. Но никогда её не открывали — не говоря уже о том, чтобы понять, за что отвечает каждый файл внутри.

И это упущенная возможность.

Папка .claude — это центр управления тем, как Claude ведёт себя в вашем проекте. В ней хранятся ваши инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже «память» Claude между сессиями. Когда вы понимаете, что где лежит и зачем это нужно, вы можете настроить Claude Code так, чтобы он работал именно так, как требуется вашей команде.

В этом гайде подробно разбирается вся структура папки — от файлов, которые вы будете использовать ежедневно, до тех, которые настраиваются один раз и затем практически не требуют внимания. 👍

Пусть агенты проектируют агентов.

Memento-Skills - это саморазвивающийся фреймворк агентов, в котором агенты учатся на ошибках и переписывают собственные скиллы.

Большинство фреймворков для агентов рассматривают скиллы как статические: вы пишете их один раз, загружаете в контекст и надеетесь, что они будут работать. Если что-то ломается , то дебажите вручную или повторно запускаете с тем же сломанным скиллом.

Memento-Skills подходит иначе. Когда скилл фейлится, система анализирует причину, находит проблемный скилл, переписывает его и сохраняет улучшенную версию обратно в библиотеку скиллов.

Система тестировалась на бенчмарках HLE (Humanity's Last Exam) и GAIA (General AI Assistants). Производительность росла с каждым циклом обучения, по мере того как библиотека скиллов эволюционировала от базовых атомарных операций к более богатому набору возможностей.

Разработано для open-source экосистем LLM , т.е. работает с Kimi, MiniMax, GLM и другими эндпоинтами, совместимыми с OpenAI.

В комплекте 9 встроенных скиллов (filesystem, web-search, PDF, docx, xlsx, pptx, анализ изображений, генератор скиллов, установка зависимостей), которые служат стартовой точкой для дальнейшей эволюции библиотеки.

Полностью open source. ☁️

Попался интересный скилл: Sleek Design.

По заявлениям автора, установив его ваш агент начнёт делать более качественный дизайн мобильных приложений. (демо прикрепил)

Работает с Claude Code, Codex и любыми агентами, поддерживающими скиллы.

Ссылка 🤲

Недавно вышел бесплатный skill для Claude, который пишет хороший промпт для любого AI-инструмента.

Он называется Prompt Master и работает с Claude, ChatGPT, Cursor, Midjourney, o3, Bolt, v0 и ElevenLabs сразу из коробки.

Одна установка. Более 18 поддерживаемых инструментов.

Полностью opensource. 🙊

Николас Карлини, один из самых уважаемых специалистов по безопасности, на днях показал на живой демке, как CLAUDE находит zero-day уязвимости.

Причём это был не тестовый проект, а Ghost CMS — один из самых популярных open-source проектов на GitHub. Кодовая база, которая за всю свою историю не имела ни одной критической уязвимости.

Claude нашёл blind SQL-инъекцию за 90 минут, получил admin API key и полный доступ к базе данных. Затем сделал то же самое с ядром Linux и обнаружил heap buffer overflow, который там находился с 2003 года.

Карлини сказал со сцены, что «эти модели уже лучше него как исследователи уязвимостей». Для контекста: у него 67 000 цитирований и реальные CVE на его имя. 😳

Гений переписал CLI "claude" с использованием Codex и GPT-5.4-high.

По его словам, это стоило $1100 в токенах, при этом скорость работы на 73% выше, а потребление памяти в режиме активного взаимодействия на 80% ниже.

Очень легко реверсировать claude из npm-дистрибутива, затем его переписка происходит 1:1. Он неотличим от версии от Anthropic по заголовкам и аналитике, которую он отправляет обратно.

исходный код 😳

Реально 😆

В этом подробном руководстве Vahe показывает, как пользоваться Claude Code - от первоначальной настройки до продвинутых возможностей.

Вы узнаете про параллельные workflow, skills и rules, безопасность и многое другое — там даже есть несколько интересных стартовых проектов, которые можно попробовать. 🙈

Mohit Mishra поделился своими low-level skills для разрабов на C, C++, Rust, Zig и других языков и направлений в системном + низкоуровневом программировании. ☺️

Использовать их можно практически со всеми кодинг агентами.

Посмотреть и внести свой вклад можно здесь: https://skills.sh/mohitmishra786/low-level-dev-skills

Boris Cherny поделился новой подборкой из его любимых, недооценённых фишек в Claude Code. Пользуется ими чаще всего, а значит это эффективно и можно подчеркнуть что-нибудь для себя 🙈

Получилось 15 советов, их можно прочитать здесь. Скоро выложит ещё.

Обновлённый Skill Creator от команды Anthropic, имеет встроенный фреймворк для оценки (eval framework), который запускает тесты с дочерними агентами, чтобы определить эффективность и способствовать улучшению.

В этом skill по сути зашит многолетний исследовательский опыт.

Очень впечатлён эффективностью. 🆒

Ссылка: Skill Creator repository

Люди: 100%
Gemini 3.1 Pro: 0.37%
GPT 5.4: 0.26%
Opus 4.6: 0.25%
Grok-4.20: 0.00%

Франсуа Шолле выпустил ARC-AGI-3 — самый сложный тест для ИИ на сегодняшний день.

135 новых игровых сред. Без инструкций. Без правил. Без заданных целей.

Разбирайся сам или проваливайся.

Неподготовленные люди справились со всеми заданиями. Все передовые модели ИИ набрали меньше 1%.

Каждая среда была вручную разработана гейм-дизайнерами. ИИ помещается в неё и должен исследовать, понять, что считается победой, и адаптироваться в реальном времени.

Система оценки наказывает брутфорс. Если человеку нужно 10 действий, а ИИ — 100, то ИИ получает не 10%, а 1%. Просто нарастить вычисления не получится.

Для контекста: ARC-AGI-1 практически решён. Gemini набирает на нём 98%. ARC-AGI-2 вырос с 3% до 77% менее чем за год. Лаборатории потратили миллионы на обучение на предыдущих версиях.

ARC-AGI-3 обнуляет прогресс — результаты снова близки к нулю.

Бенчмарк был представлен на Y Combinator в формате публичной беседы между Шолле и Сэмом Альтманом.

Призовой фонд — $2 млн на Kaggle. Все победившие решения должны быть с открытым исходным кодом.

Одного масштабирования недостаточно, чтобы закрыть этот разрыв. До AGI нам ещё очень далеко.

Если интересно, вот ссылка 😭

Новый бафф для Claude Code: oh-my-claudecode

Энтузиасты построили поверх Claude Code слой оркестрации мультиагентов, который даёт 5 режимов выполнения, 32 специализированных агента и "ускорение в 3–5 раза".

Что внутри:

→ Autopilot mode: полностью автономное выполнение — просто опиши задачу и можешь чилить
→ Ultrapilot mode: поднимает параллельных агентов и ускоряет выполнение в 3–5 раз на задачах с несколькими компонентами
→ Swarm mode: координирует несколько агентов, работающих независимо над одной целью
→ Pipeline mode: последовательные цепочки для многоэтапной обработки
→ Ecomode: экономичный режим, снижает затраты на 30–50% без потери качества

Что делает это решение другим: 32 специализированных агента для архитектуры, ресёрча, дизайна, тестирования и data science. Умная маршрутизация моделей: Haiku используется для простых задач, Opus — для сложного reasoning, и всё это автоматически. Тебе не нужно думать, какую модель выбрать, всё это решает сама система.

→ Напиши "autopilot" - и система полностью автономно соберёт решение
→ Напиши "ralph" - включится режим упорства: не остановится, пока задача не будет подтверждена как завершённая
→ Напиши "eco" - переключится в бюджетный режим
→ Напиши "plan" - сначала проведёт планирование (planning interview), прежде чем трогать файлы

Самое интересное? Система автоматически возобновляет сессии Claude Code после сброса rate limits.

3.6K звёзд на GitHub. 100% open-source. 😎