Карта и территория: как находить свои «неизвестные» при работе с Claude

Работа с Claude Fable 5 раз за разом напоминает автору старый урок: карта — не территория.

Карта — это представление о работе: промпты, скиллы, контекст — всё, что вы отдаёте Claude. Территория — то, где работа реально происходит: кодовая база, реальный мир, его настоящие ограничения.

Разница между картой и территорией — это ваши неизвестные. Натыкаясь на неизвестное, Claude вынужден принимать решение на основе догадки о том, чего вы хотите. Чем больше объём работы, тем больше таких развилок.

Fable — первая модель, где качество результата упирается уже не в модель, а в способность человека прояснять её неизвестные. Причём планирование «наперёд» не всегда спасает: неизвестные вскрываются глубоко в реализации, а иногда показывают, что задачу вообще стоит решать иначе. Работа с Fable — это итеративный процесс обнаружения своих неизвестных до, во время и после реализации.

Какие бывают неизвестные

Приходя к Claude с задачей, автор раскладывает её по четырём квадрантам:

• Известные известные — то, что уже в промпте. Что я прямо говорю агенту?
• Известные неизвестные — что я ещё не решил, но знаю об этом?
• Неизвестные известные — что настолько очевидно, что я не стал бы записывать, но узнаю с первого взгляда?
• Неизвестные неизвестные — о чём я вообще не подумал? Знаю ли я, насколько хорошим может быть результат?

Лучшие «агентные» разработчики отличаются тем, что неизвестных у них мало: они глубоко синхронизированы и с кодовой базой, и с поведением модели. Но они ещё и закладываются на неизвестные. Умение сокращать их и планировать с их учётом — и есть навык агентной разработки. Хорошая новость: он тренируется, причём вместе с Claude.

Помогите Claude помочь вам

Инструктировать Claude — тонкий баланс. Слишком конкретно — и он будет следовать инструкции даже там, где уместнее развернуться. Слишком расплывчато — и он начнёт принимать решения по «лучшим отраслевым практикам», которые вашей задаче не подходят.

Claude сам умеет ускорять поиск ваших неизвестных: он мгновенно прочёсывает кодовую базу и интернет и об усреднённой теме знает больше вас. Главное — дать ему контекст вашей стартовой точки: где вы в своих размышлениях, какой у вас опыт с проблемой и кодовой базой. Пусть работает как партнёр по мышлению.

Ниже — паттерны, которые автор использует для вскрытия неизвестных. Не все сразу в каждой задаче — это коллекция приёмов.

Какой приём выбирать — зависит от того, с каким типом неизвестных вы имеете дело:

flowchart TD
  Q["С чем вы столкнулись?"] --> KU["Известные неизвестные<br/>(вопросы, которые вы знаете заранее)"]
  Q --> UK["Неизвестные известные<br/>(«пойму, когда увижу»)"]
  Q --> UU["Неизвестные неизвестные<br/>(о чём вы даже не думали)"]
  KU --> I["Интервью"]
  KU --> P["План реализации"]
  UK --> B["Брейншторм и прототипы"]
  UK --> R["Референсы"]
  UU --> BS["Проход по слепым зонам"]
  UU --> QZ["Квизы после работы"]

До реализации

Проход по слепым зонам

Если вы пишете фичу в незнакомой части кода или делаете непривычную работу (например, итерируете дизайн), у вас много неизвестных неизвестных: вы не знаете, какие вопросы задавать, как выглядит «хорошо», что уже делалось и где ямы.

Попросите Claude найти ваши слепые зоны и объяснить их. Автор использует буквальные слова «blindspot pass» и «unknown unknowns» и обязательно даёт контекст о себе:

Я добавляю новый auth-провайдер, но ничего не знаю про модули
авторизации в этом коде. Сделай проход по моим слепым зонам:
помоги найти мои неизвестные неизвестные и промптить тебя лучше.

Брейншторм и прототипы

Там, где много «неизвестных известных» — критериев, которые вы сформулируете только увидев, — просите Claude брейнштормить и прототипировать. Выловить их на прототипе дёшево, во время реализации — дорого: небольшое изменение спеки может радикально поменять код.

Мне нужен дашборд для этих данных, но у меня нет визуального вкуса
и я не знаю, что возможно. Сделай HTML-страницу с 4 радикально
разными дизайн-направлениями — я отреагирую на них.

Вот моя проблема: пользователи уходят после онбординга. Изучи код
и набросай 10 мест, где можно вмешаться, — от самого дешёвого
до самого амбициозного. Я скажу, что откликается.

Интервью

После брейншторма неизвестные всё равно остаются. Попросите Claude взять у вас интервью:

Интервьюируй меня по одному вопросу за раз обо всём неоднозначном.
Приоритет — вопросам, где мой ответ изменит архитектуру.

Референсы

Иногда описать желаемое словами не получается. Лучший референс — исходный код: библиотека с нужным поведением или компонент, который нравится, — даже на другом языке:

Этот Rust-крейт в vendor/rate-limiter реализует ровно тот backoff,
что мне нужен. Прочитай его и повтори ту же семантику
в нашем TypeScript API-клиенте.

План реализации

Перед стартом попросите план, который выпячивает то, что вероятнее всего придётся менять:

Напиши план реализации, но начни с решений, которые я вероятнее
всего захочу поправить: изменения моделей данных, новые интерфейсы
типов, всё пользовательское. Механический рефакторинг — в конец,
там я тебе доверяю.

Во время реализации

Сколько ни планируй, неизвестные неизвестные всё равно прячутся в коде. Пусть агент ведёт временный файл заметок:

Веди файл implementation-notes.md. Если краевой случай заставит
отклониться от плана — выбери консервативный вариант, запиши его
в раздел «Отклонения» и продолжай.

После реализации

Питчи и объяснения

Чтобы получить одобрение коллег и экспертов, соберите артефакты в один документ: ревьюеры начинают с теми же неизвестными, с которых начинали вы, — ответьте на них заранее.

Упакуй прототип, спеку и заметки по реализации в один документ,
который я кину в Slack для одобрения. Начни с демо-гифки.

Квизы

После долгой сессии Claude мог сделать больше, чем вы заметили. Диффы дают лишь поверхностное понимание. Автор мержит код только после того, как идеально сдаст квиз:

Хочу убедиться, что понимаю всё, что произошло в этом изменении.
Сделай HTML-отчёт с контекстом и интуицией, а внизу — квиз
по изменениям, который я должен сдать.

Как это сработало на запуске Fable

Ролик к запуску Fable был полностью смонтирован в Claude Code — в домене, где автор не эксперт. Он начал с того, что знал: Claude умеет резать видео кодом и транскрибировать. Попросил объяснить, как работает транскрипция, и проверить на прототипе в Remotion, получится ли синхронизировать UI со словами. А когда картинка вышла блёклой, он не стал перебирать варианты цветокоррекции — сначала попросил Claude научить его цветокоррекции, чтобы обнаружить свои неизвестные.

Сводя карту с территорией

Чем лучше модели, тем больше даёт правильный подход. Если длинная задача вернулась не той — скорее всего, нужно было больше времени потратить на определение своих неизвестных. Каждый брейншторм, интервью, прототип и референс — дешёвый способ узнать то, чего вы не знали, пока это не стало дорогим.

Что с этим делать

От себя. Заметьте: все приёмы автора — это не «магические промпты», а процесс снятия неопределённости, знакомый любому маркетологу по брифам с клиентами. Я делаю ровно это на 15-минутных разборах: вскрываю «неизвестные неизвестные» в маркетинге — места, где теряются заявки, о которых владелец даже не думал спросить. И в AI-системах, которые я строю, первый этап всегда такой же: интервью и слепые зоны, а уже потом — автоматизация.

Хотите найти слепые зоны своего маркетинга? Напишите «система» в Telegram — разберём за 15 минут.