Я уже давно занимаюсь созданием инструментов для клод кода – SkillLayer, это локальные рабочие процессы с нулевым вызовом LLM, которые дают Claude Code то, что он не может сделать сам по себе: постоянную память для разных сеансов, отслеживание изменений файлов между сеансами, журналы архитектурных решений с возможностью поиска, список задач для разных сеансов, а также обычные функции повышения эффективности (git, тесты, зависимости, проверка секретов). делается детерминистически, а не путем многократных рассуждений. на этой неделе я только что прошел раунд внешнего тестирования, в ходе которого кто-то обнаружил реальные ошибки, я исправил их все, и второй раунд подтвердил, что исправления остаются в силе. Так что сейчас он находится в действительно хорошем состоянии, это не черновик.

Если вы готовы к этому, вот что помогло бы мне больше всего: не следуйте сценарию. Клонируйте его, подключайте к Claude Code через MCP и используйте для того, чем вы обычно занимаетесь, — в течение нескольких дней, если сможете, а не только одного сеанса. Меня гораздо больше волнует вопрос "было ли это полезно на третий день", чем "сработала ли установка".

Репозиторий: github.com/NickGBar/Skilllayer Setup: docs/CLAUDE_CODE_SETUP.md

Честно говоря, есть несколько вещей, о которых стоит знать: - 42 рабочих процесса - git, тесты, окружение, проверка секретов и уровень памяти, который сохраняется во всех системах. (больше всего я бы хотел, чтобы вы честно прочитали эту последнюю часть) - Экономия токенов еще не доказана — появился новый рабочий процесс, который сообщает о реальном использовании, но пока не говорит об экономии, а только о честных цифрах - Это сольный проект, который активно поддерживается, и я серьезно отношусь к сообщениям об ошибках — если что-то сломается, скажите мне точно, что произошло, и я быстро это исправлю