Лекції

Розбираємо, як зібрати для Claude Code не «усе підряд», а корисний набір фактів: чим контекст відрізняється від evidence, що таке шум, як вести EVIDENCE_LOG.md і коли вже можна переходити до TASK_SPEC.md.

У цій лекції розбираємо, як перетворювати розпливчасті прохання на перевірювані умови успіху: що вважати готовим результатом, як не переплутати поведінку з реалізацією, які типи критеріїв варто фіксувати і як оформлювати це в TASK_SPEC.md, щоб Claude Code працював точніше й не породжував зайвий diff.

Лекція про те, чому слово "готово" від Claude ще не означає завершення задачі, як заздалегідь спроєктувати план перевірки й готовність задачі, та як використовувати ці артефакти для надійного task-level приймання в AI-native розробці.

Практична лекція про те, як працювати з Claude Code через послідовність Explore → Plan → Implement → Verify → Review → Commit / PR. Розбираємо, чому пауза до редагування знижує ризик, як обмежувати обсяг, чим відрізняються Verify і Review, і коли plan-first є обовʼязковим.

У цій лекції розбираємо, чому хороша постановка завдання майже ніколи не народжується з першої спроби, як працює Claude interview pattern, навіщо розділяти збір TASK_SPEC.md та implementation на різні сесії, а також які антипатерни prompting найчастіше призводять до розмитого scope, слабкої перевірки результату й забрудненого контексту.