Claude Projects: гайд по настройке

Anthropic выкатила Claude Projects, и это уже не папка с файлами для чата, а полноценный оркестратор. Вы общаетесь с одним агентом-координатором, он дробит задачу на потоки (threads), и каждый поток живет как отдельная сессия и работает параллельно с остальными. Координатор сам пишет бриф для каждого исполнителя и собирает результаты.

Даниэль Сан (@dani_avila7) опубликовал подробный разбор того, что стоит настроить до того, как отдавать проекту реальную работу. Логика простая: если контекст, окружение и коннекторы настроены правильно, потоки не дергают вас вопросами, ответы на которые у них уже должны быть. Пересказываем главное.

Контекст решает всё

При создании проекта вы задаете имя, цель и контекст. Контекстом могут быть репозитории GitHub, файлы, папки и даже папки Google Drive. Claude сам решает, какие источники открыть под конкретную задачу, поэтому главное правило: не сваливайте туда сотни таблиц, PDF и markdown-файлов. Чистый и аккуратно оформленный контекст дает модели уверенность, что всё в нем относится к делу.

С репозиториями то же самое. Добавьте один или два, которые затрагивает почти каждая задача, а остальные просто перечислите в инструкциях проекта. Поток может склонировать нужный репозиторий прямо по ходу работы.

Если GitHub не подключается, переподключите аккаунт: потокам нужен Claude GitHub App на каждом репозитории и новые права, которых у старого подключения может не быть. Сделать это можно здесь: https://claude.ai/customize/connectors/integration-github.

При первом запуске Claude сам проводит начальную настройку: изучает репозиторий, ничего в нем не меняя, и предлагает, какие репозитории добавить, какие рутины создать и какие потоки запустить. На момент публикации первые 25 долларов токенов на этот этап оплачивает Anthropic.

Цель и модели

В разделе General задаются цвет и иконка проекта, а главное, цель. Лимит 8000 символов, и автор советует использовать их по максимуму: вступление с метриками, описание проблемы, что делает продукт.

Дальше модели. Отдельно выбирается модель координатора и модель потоков, у каждой свой уровень effort. По умолчанию везде стоит Opus: высокий effort у потоков и низкий у координатора. Именно высокий effort на каждом потоке быстрее всего съедает лимиты. Автор использует Opus 5.5 на обеих ролях со средним effort, а для простых проектов советует связку Opus 5.5 в роли координатора и Sonnet 5 в роли исполнителя. Там же стоит включить Auto-continue, чтобы работа продолжалась после сброса лимитов.

Память проекта

Project instructions в разделе Memory по сути аналог CLAUDE.md для всего проекта: их получает координатор и каждый новый поток. Лимит 16 000 символов. Дублировать CLAUDE.md из репозиториев не нужно, потоки прочитают их сами при клонировании. Здесь место для карты проекта: где фронтенд, где бэкенд, какой репозиторий главный, какие папки к чему относятся, что считать источником истины при конфликте, какие правила нельзя нарушать ни в одной задаче и с чего начинать работу.

Отдельно есть Auto Memory: файлы, которые Claude пишет сам по ходу работы, с индексом MEMORY.md. Их стоит периодически чистить, потому что проект меняется, а устаревшие записи добавляют шум в рассуждения модели. Уборку можно поручить отдельному потоку.

Окружение и секреты

В Environment выбирается облачное окружение, в котором запускаются все потоки. Каждый поток клонирует репозитории заново и начинает новую ветку от основной. Сетевой доступ автор рекомендует оставить в режиме Trusted: реестры пакетов, GitHub, облачные SDK и разрешенные домены Anthropic. Если нужен внутренний API, добавьте его через Custom, а не открывайте полный доступ.

Самое важное здесь различие между переменными окружения и API credentials. Переменные окружения видны Claude, его командам и всем, кто пользуется окружением, так что это место для конфигурации: регионы, ID проектов, feature-флаги, URL сервисов. Секреты кладутся в API credentials: вы указываете ключ и хосты, а прокси Anthropic подставляет его в запросы уже после выхода из сессии. Ключ не попадает ни к модели, ни в переменные. Функция доступна на планах Pro и Max.

Setup script запускается при первом старте сессии. Если он укладывается в пять минут, файловая система кэшируется примерно на неделю. Кэшируются файлы, а не процессы, поэтому базу данных придется поднимать в каждой сессии.

Коннекторы и плагины

MCP-серверы подтягиваются из аккаунта claude.ai и подключаются один раз на странице https://claude.ai/customize/connectors. Проверьте, что все они реально подключены: каждая попытка вызвать неподключенный MCP сжигает токены и засоряет сессию. Нюанс: у самого координатора коннекторов нет, ими пользуются только потоки.

Плагины для облачных потоков добавляются только в разделе Plugins проекта. Плагины из .claude/settings.json репозитория там не загружаются. Сам автор держит свои наработки в aitmpl.com.

Во вкладке Usage видно, сколько токенов ушло на каждый поток и модель, сколько съел координатор, как работает кэш и какие сессии обошлись дороже всего.

Как с этим работать

Дальше всё просто: один основной диалог, в который вы отдаете законченные куски работы. Например, тикет из Linear с просьбой задать вопросы, если что-то непонятно. Координатор пишет бриф, поток получает всё необходимое и выполняет задачу.

Потоки в панели Overview группируются по статусам: готов к ревью, ждет вас, в работе, мержится, простаивает, решен. У каждого потока есть свой пулл-реквест, и автор советует держаться правила один PR на один поток: так проще потом понять, почему было принято то или иное решение. Во вкладке Library лежат файлы проекта и всё, что произвели потоки, включая отчеты и аналитику, а в Routines живут задачи по расписанию вроде еженедельного отчета по зависимостям.

Лимит составляет 200 новых потоков в день на все проекты, но, по словам автора, он к нему даже близко не подбирался.

Главный вывод: Claude Projects превращает работу с ИИ из диалога в управление командой агентов. И как с живой командой, результат зависит от того, насколько хорошо вы ее онбордили.

Оригинал: https://x.com/dani_avila7/status/2104356640749187329