AI-разработка: создаём приложения и код

Jev — модель TypeSafe, которая вместо свободного текста возвращает выбранные варианты, оценки и вероятности «да»/«нет». Разбираем различия Choice, Score и Noul, смысл confidence и устройство API-запроса для распределения обращений в поддержку. Гарантия типа не гарантирует правильность решения. В статье рассмотрены документированные ограничения при вычислениях, работе с датами и вводом, навязывающим ответ, а также цены, оба ограничения ввода и проверка перед применением на японском языке. Материал основан на официальных источниках, а не на практических замерах API.

Хочется, чтобы план составляла умная модель, а реализацию брала на себя модель побыстрее и подешевле. opusplan в Claude Code — это указание модели, которое делает это автоматически. В plan mode работает Opus, всё остальное время — Sonnet; включается он через /model opusplan или через model в settings.json. Но в списке /model его нет, а поскольку модель переключается при каждом входе в plan mode и выходе из него, при каждом переключении весь диалог читается заново без кэша. В статье по официальной документации, журналу изменений и issue на GitHub на 15 сентября 2026 года разобрано, как его настроить (включая закрепление версий и контекст 1M), как проходит работа от plan mode через одобрение к реализации, как в v2.0.0 его убрали из экрана выбора и что об этом сказал сотрудник Anthropic, сколько стоит кэш при переключении и как это сократить, чем он отличается от инструмента advisor и субагентов и для какой работы он подходит, а для какой нет.

Можно ли оставить основную сессию Claude Code на Opus 5 и отдавать субагентам на Sonnet или Haiku только такую работу, как переводы или массовые проверки? Можно. Модель субагента определяется в таком порядке: указание при вызове, model в файле определения, переменная окружения CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL и, наконец, модель основной сессии; effort тоже можно задать для каждого субагента отдельно. В статье по официальной документации на 15 сентября 2026 года разобрано, чем этот порядок отличается в разных версиях, как CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE закрепляет одну модель за всеми субагентами, куда ведут псевдонимы у разных провайдеров и то, что встроенный Explore с v2.1.198 наследует модель основной сессии. Затем — результаты, которые я получил, запустив субагентов на других моделях и проверив логи диалогов: они работали на указанных моделях, каждый только на запуск читал десятки тысяч токенов, кэш субагентов даже по подписке живёт 5 минут, а один и тот же перевод, порученный Opus 5, Sonnet 5 и Haiku 4.5 по два раза, различался по времени, стоимости и качеству. В конце — как это сказывается на стоимости и лимитах и что учитывать, решая, какую работу отдать модели попроще.

Когда несколько сессий работают параллельно, хочется понять, какая из них съедает недельный лимит. Однако /usage в Claude Code показывает только цифры текущей сессии и расход по всему тарифу в разбивке по навыкам, субагентам, плагинам и серверам MCP, а долю каждой сессии не видно ни в кольце расхода десктопного приложения, ни на странице настроек claude.ai (по состоянию на сентябрь 2026 года). Ответ лежит в логах диалогов на вашем компьютере (файлы JSONL в ~/.claude/projects), но если сложить их как есть, результат выйдет неверным: один ответ записывается в несколько строк, по одной на каждый блок содержимого, а записи субагентов хранятся в отдельных файлах. По замерам на моём компьютере простая сумма оказалась примерно вдвое больше правильного значения, а поскольку величина ошибки в каждой сессии была своей, поменялся даже порядок мест. В статье разобрано, что официальные экраны показывают и чего не показывают, как правильно подсчитать логи скриптом примерно на 50 строк, результат замеров, в котором одна сессия взяла почти треть всего расхода, пределы того, что могут сказать эти цифры, и как настроить OpenTelemetry, если нужно следить за расходом постоянно.

Поставите слишком много навыков — они съедят контекст: наполовину это верно, наполовину нет. Согласно документации Claude Code, список навыков расходует фиксированный бюджет в 1% контекстного окна модели, и сколько навыков вы ни добавьте, дальше он не растёт. Вместо того чтобы раздуваться, список начинает убирать описания, начиная с самых редко вызываемых навыков, и оставляет только имена. Навык, потерявший описание, больше не связывается с тем, о чём вы просите, но при этом не появляется ни ошибки, ни замедления. В статье разобраны разные роли трёх инструментов измерения (/context, /usage и /skill-doctor), определение промаха кэша как 5% и 2000 токенов, падение времени жизни кэша с одного часа до пяти минут в зависимости от формы подписки, причина, по которой CLI по-прежнему легче MCP теперь, когда определения инструментов грузятся лениво по умолчанию, обоснование правила держать CLAUDE.md в пределах 200 строк, а также то, что урезать первым после измерения, — и всё это в пределах того, что удалось подтвердить по официальной документации.

Бывают строки, по которым поиск не находит ничего: работа с Claude встала, вы копируете текст ошибки как есть — и тишина. Пять примеров: The model returned no content because the response was blocked by content filtering, The response was blocked by the provider's content filter, Streaming response ended before any complete data was received, Could not locate the Claude CLI on PATH и Connection to Claude's response was lost. Claude may still be working. Общее у них одно: появилось при работе с Claude, но в материалах Claude этого будто бы нет. Причина простая — строку на экране написала не обязательно та программа, о которой вы думаете. Статья не разбирает каждую причину с нуля, а служит входом: определить, кто написал строку, и направить читателя к нужному разбору. Сначала место, где рождается текст ошибки, делится на четыре слоя: бэкенд поставщика модели, сам Claude Code, запускающая программа вроде расширения IDE или обёртки, сторонний клиент. Сверка показала, что две строки из пяти присутствуют пунктами в официальном справочнике ошибок Claude Code. Официальное определение Streaming response ended… — заголовки вернулись, но в теле нет сообщения Claude API, то есть речь не об обрыве на середине. Could not locate the Claude CLI on PATH официальная документация выносит в отдельную главу Wrapper and IDE errors, то есть печатает эту строку запускающая программа. Обе строки про content filter принадлежат сторонней стороне, и issue #35736 в OpenCode сообщает, что три разных сбоя — 404 Vertex, обрыв сокета и настоящий отказ — показываются одной и той же фразой про блокировку фильтром. Верна она лишь в одном случае из трёх. Официальная документация GitHub тоже прямо пишет, что при работе с Claude вход и выход проходят контентные фильтры GitHub Copilot, так что остановить мог и не фильтр Anthropic. Оставшаяся строка не нашлась ни в официальном справочнике, ни в документации Remote Control, поэтому её источник не назван, а вместо этого даны 4 шага, чтобы установить его самому. Подтверждённое и неподтверждённое разделено метками.

В Claude Code посреди ответа появляется «API Error: Connection lost mid-response. The response above may be incomplete.», и работа останавливается. Материалов по этой строке находится мало, и причина простая: название сравнительно новое. Официальный справочник ошибок прямо пишет, что до v2.1.227 Connection lost mid-response отображалось как Connection closed mid-response, а вместе с этим Response stalled mid-stream заменили на The response stopped arriving и Connection closed while thinking, before producing a response — на Connection lost before a response was produced. То есть явление прежнее, поменялись только слова. Статья отталкивается от переименования и опирается только на официальную документацию и публичные issue. Сначала разобраны официальные определения четырёх сообщений об обрыве (Server error, Connection lost, computer went to sleep, The response stopped arriving) и причина, по которой уже выведенный текст сохраняется намеренно: повторная отправка грозит выполнить тот же вызов инструмента дважды, а процедура восстановления сводится к ответу continue. Дальше объясняется, почему повтор не идёт автоматически, через развилку Automatic retries: обрыв до того, как что-либо завершено, повторяется с экспоненциальной задержкой до десяти раз; после размышления, но до вывода — не более двух раз, после чего ход закрывается сообщением Connection lost before a response was produced; а после завершённого блока повтора нет, есть только пометка. Затем идут три слоя, на которых может рваться связь (машина и канал, маршрут с прокси и шлюзами, сторона сервиса и переиспользование соединений), перечитывание материала mTLS при ротации сертификатов начиная с v2.1.232, чек-лист из девяти шагов, умолчания четырёх сторожевых таймеров потока (first-byte 180 секунд, event 300 секунд, byte 180 секунд, body idle 5 минут) и переменные CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES, CLAUDE_CODE_RETRY_WATCHDOG, API_TIMEOUT_MS, таблица отличий от восьми похожих сообщений и реальные отчёты, где обычный HTTPS исправен, а по ECONNRESET падает только CLI (#86473 и #85979). В конце всё разделено по достоверности: симптом и процедура восстановления задокументированы официально, официального объяснения причины нет, а упоминания о смене формулировки в CHANGELOG не найдено.

Миграция на Claude Fable 5.1 не сводится к замене идентификатора модели и отметке о выполнении. Anthropic называет три изменения ломающими, и два из них проявляются далеко от того места, где возникают. Первое падает сразу: передача type any или type tool в tool_choice возвращает 400 invalid_request_error, потому что принудительный вызов пропускает рассуждение, которое эта модель ведёт постоянно, и качество аргументов падает вместе с ним. Второе — тихое. Блоки размышления теперь хранят отметку о породившей их модели и переносятся только в одну сторону, поэтому разговор, переходящий на Fable 5.1, сохраняет рассуждения, а маршрутизатор или откат, возвращающий его на прошлое поколение, теряет этот ход целиком. По умолчанию API отбрасывает нечитаемые блоки ещё до того, как модель их увидит, а поскольку отброшенные токены не попадают ни в input_tokens, ни в счёт, в биллинге не видно ничего. Чтобы это стало заметно, нужен бета-заголовок thinking-binding-controls-2026-08-01. Третье изменение самое широкое: правка чего угодно перед блоком размышления Fable 5.1, включая промпт system, массив tools и любое более раннее сообщение, обнуляет его и все блоки после него. Применяется ли проверка принудительно, зависит от даты создания аккаунта, поэтому свежесозданный тестовый контур может падать там, где продакшен работает. В статье разобрано и то, что не стало хуже: вход остаётся по $10, выход по $50 за миллион токенов, а чтение кэша падает до $0.25, то есть 0.025x базового входа против 0.1x у всех остальных моделей Claude. Anthropic называет экономию примерно 25% на типичных нагрузках и до 45% на задачах с выраженной агентной частью. Семь особенностей поведения меняются без единой правки кода, включая сокращение параллельных вызовов инструментов, меньше рассказа о ходе работы на высоком effort и ответы по памяти на низком, а среди пяти добавлений одно — то самое удешевление чтения кэша, вынесенное в отдельную пятую главу, тогда как среди остальных четырёх есть бета-функции, существующие именно для того, чтобы заменить приёмы, которые ломающие изменения запрещают.

Заставить модель на собственном ПК писать код можно было и раньше, но возможным было именно автодополнение, то есть дописать продолжение начатой строки. Агентный сценарий, когда модель читает репозиторий, правит несколько файлов и запускает тесты, для локального железа был слишком тяжёлым. С конца 2025 года это сдвинулось. В официальной карточке модели Qwen прямо названы Qwen Code и CLINE, а Mistral AI 9 декабря 2025 года представила Devstral 2 и выпустила младшую Devstral Small 2 (24B) под Apache 2.0. Статья опирается только на первоисточники и разбирает, до чего реально можно дойти сегодня и где вы застрянете. Главный барьер это длина контекста Ollama по умолчанию: она не фиксирована, а выбирается по объёму VRAM, менее 24 GiB даёт 4k, от 24 до 48 GiB даёт 32k, 48 GiB и выше даёт 256k. Обычный игровой ПК попадает в первую строку, агент легко перешагивает 4k из-за системного промпта, содержимого файлов и обмена вызовами инструментов, и начало диалога тихо срезается. Ошибки при этом нет, поэтому кажется, что модель глупая, хотя контекст выбрасывается прямо на входе. Официальная документация Ollama требует не менее 64000 токенов для инструментов программирования и советует после увеличения проверять командой ollama ps, целиком ли модель на GPU. Модели сравниваются только по публикациям разработчиков: Qwen3.6-35B-A3B (активных 3B, контекст 262 144, Apache 2.0, SWE-bench Verified 73.4) и Devstral Small 2 (24B, 256K, Apache 2.0, 68.0%). Разобраны разница между Continue с отдельной моделью на каждую роль и автономным агентом Cline, а также причина, по которой сравнение вида «сколько процентов от облака» больше не держится: в объявлении Anthropic о Claude Opus 5 значения SWE-bench Verified нет вовсе, фронтирная сторона отходит от этой метрики.

Remote Control соединяет мобильное приложение Claude или claude.ai/code с сессией Claude Code, которая уже работает на вашей собственной машине, и главное, что упускают почти все объяснения: в облако не переезжает ничего. Выполнение кода и доступ к файлам всё время остаются локальными, а смартфон служит лишь окном в эту сессию. Статья разбирает, что такая конструкция даёт и чего стоит. Локальная файловая система, MCP-серверы, инструменты и настройки проекта остаются доступными (набранный символ @ дополняет пути из локального проекта), диалог и прогресс субагентов синхронизируются между терминалом, браузером и телефоном, а уснувший ноутбук или оборвавшаяся связь переживаются спокойно, потому что Claude Code переподключается и доставляет накопившиеся обновления. Требования строже, чем кажется: Pro, Max, Team или Enterprise (ключи API не поддерживаются), вход в claude.ai вместо setup-token, прямое соединение с api.anthropic.com и ни одной из четырёх переменных окружения, отключающих телеметрию, из-за чего заботящиеся о приватности пользователи с DO_NOT_TRACK получают сообщение, что функция для их аккаунта не включена. Разобраны три точки входа (/remote-control для переноса текущего диалога, claude --remote-control и режим сервера с флагами --spawn, --capacity 32 и --continue), граница между слеш-командами, работающими удалённо, и локальными вроде /resume, пятиминутный срок жизни диалогов, который не распространяется на запросы разрешений, и два переключателя push-уведомлений. Раздел о безопасности написан осознанно: входящий порт не открывается никогда, поэтому сетевая поверхность атаки почти исчезает, а риск переезжает на аккаунт; QR-код является коротким путём, а не аутентификацией; воротами по умолчанию служит ровно один аккаунт, в который выполнен вход, что делает passkey самым ценным шагом. Дополняют картину сроки хранения стенограмм (5 лет или 30 дней), порядок действий при потере смартфона, Trusted Devices с окном входа в 18 часов, десятиминутный тайм-аут режима сервера, четырёхчасовое окно возврата сессий, обязательный tmux на удалённых машинах, таблица диагностики по реальным сообщениям об ошибках и сравнение с Dispatch.

То, как думает Claude, пережило смену поколений. Старое расширенное мышление требовало указывать бюджет токенов в каждом запросе — thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": N}, — но правильный бюджет зависит от задачи и заранее не угадывается, а его изменение инвалидирует кеш промптов. Текущее адаптивное мышление — одна строка, type: "adaptive": думать ли и насколько глубоко, модель решает сама, исходя из сложности запроса. Миграция шла поэтапно: budget_tokens объявлен устаревшим на Opus 4.6 / Sonnet 4.6, а начиная с Opus 4.7 отклоняется с ошибкой 400. В статье правила по моделям сведены в одну таблицу: Fable 5 думает всегда (отключить нельзя), у Opus 5 и Sonnet 5 мышление включено по умолчанию (на Opus 5 отключение допускается только при effort high и ниже), Opus 4.8 / 4.7 требуют явной настройки adaptive, а для устаревших моделей вроде Sonnet 4.5 / Haiku 4.5 budget_tokens остаётся единственным режимом. Управление глубиной переехало в output_config: {"effort": ...} с пятью уровнями (по умолчанию high), и смена effort сбрасывает кеш так же, как раньше смена бюджета. Видимость определяется полем display: умолчание нового поколения — "omitted" (пустые блоки мышления), при этом полный объём токенов мышления оплачивается в любом случае — измеряйте через usage.output_tokens_details.thinking_tokens; сырую цепочку рассуждений не возвращает ни одна настройка. У отключения мышления на Opus 5 есть задокументированные побочные эффекты (вызовы инструментов обычным текстом, утечка внутренних тегов), поэтому более безопасный рычаг экономии — снижение effort. Чередующееся мышление — рассуждения между вызовами инструментов — при adaptive работает автоматически, старый бета-заголовок больше не нужен. А когда нужна скорость, fast mode запускает тот же Opus примерно в 2.5 раза быстрее за двойную цену (только Opus 5/4.8, в Claude Code переключается через /fast). Всё опирается на официальную документацию Anthropic: Thinking, Extended thinking и Fast mode.

Во время работы Claude Desktop внезапно зависает, и все открытые сессии Claude Code останавливаются разом; после принудительного завершения приложение иногда уже не запускается, а в последней строке лога стоит одна и та же фраза — «GPU process gone: { type: GPU, reason: crashed, exitCode: 101457950 }». Статья разбирает, что означает этот exitCode 101457950 (он же 0x060C201E). Падает не Claude Code (CLI), а процесс GPU той десктопной оболочки на Electron, внутри которой он работает. Проверяется это по концу файла main.log: если строка непосредственно перед перезапуском — GPU process gone, случай тот самый; а если в каталоге Crashpad не прибавилось дампов, значит нативного падения на стороне CLI не было. На вопрос, почему вместе с ним встают посторонние сессии, отвечает устройство самого Chromium: процесс GPU существует в единственном экземпляре на приложение, и все окна, вкладки и сессии пользуются им сообща, поэтому одна тяжёлая страница, открытая во встроенном браузере, останавливает сессии, не имеющие к ней никакого отношения, — развести их настройками на стороне пользователя невозможно. Самый частый спусковой крючок в опубликованных issue — встроенный браузер: в #80444 записано, как процесс GPU умирает через 15–36 секунд после определения возможностей WebGL/WebGPU, причём все четыре раза с одним и тем же кодом, а в #82967 крючок сведён к снятию скриншота для предпросмотра (capturePreviewScreenshotIfChanged). Но браузер не единственный источник: в #68049 сообщают о падении с тем же кодом прямо при запуске в среде ARM64. Восстановление обычно сводится к принудительному завершению и повторному запуску, однако после аварии GPU Windows иногда считает пакет MSIX изменённым (appxState=2) и отказывается его запускать — тогда нужно завершить фоновые процессы и нажать «Восстановить». Есть и сообщение (#82967) о том, что восстановление отказывало всегда и помогли только полное удаление и установка заново. Сохранённые данные остаются, а работа, которая выполнялась в момент аварии, не возвращается: в #81698 вместе с ней исчезли и результаты параллельно запущенных субагентов. Сделать можно лишь одно — реже нажимать на спусковой крючок: флаг --disable-gpu в сборке MSIX отклоняется с отказом в доступе, а обновление приложения помогает не всегда. Anthropic не публиковала по этому симптому ни официального объяснения причины, ни сообщения об исправлении.