Борис Черни: как Claude Code переписывает правила разработки
Создатель Claude Code Борис Черни рассказал, почему с каждым новым поколением модели приходится «удалять и строить заново», как Opus 5 запускает тысячи агентов неделями без остановки и что на самом деле нужно уметь современному разработчику.
С каждым новым поколением модели приходится удалять большую часть системы, которую вы строили, и начинать с чистого листа — потому что модель уже умеет то, для чего вы писали инструкции.
Anthropic выпустила Opus 5 — и, судя по выступлению Бориса Черни на Startup School 2026, это не просто обновление, а настоящая смена парадигмы. Черни — создатель Claude Code, одного из самых продвинутых инструментов для ИИ-программирования — рассказал о вещах, которые звучат почти фантастически: модель работает неделями без остановки, не поддаётся prompt-инъекциям и переписывает целые проекты с одного промпта. Но за этим стоят не маркетинговые обещания, а вполне конкретные инженерные практики, которые меняют представление о том, как строить продукты на базе ИИ.
Opus 5: что изменилось на практике
Главное отличие Opus 5 от предыдущих моделей — способность работать автономно на протяжении очень длительного времени. По словам Черни, модель может идти «дни, недели, месяцы» без необходимости в дополнительных инструкциях. Причём для этого не нужна никакая специальная обвязка — никаких промптов-«целей», никаких команд вроде «продолжай, пока не закончишь». Модель сама понимает, что задача не завершена, и продолжает работать.
Это не гипотетическая возможность. Черни привёл реальный пример: команда Bun — альтернативного JavaScript-рантайма, на котором построен Claude Code — попросила модель переписать свой проект с языка Zig на Rust. Работа над крупным проектом на системном языке программирования обычно занимает у команды инженеров больше года. Модель справилась за 11 дней. Причём это не какой-то синтетический бенчмарк — результат используется в продакшене.
Prompt-инъекции: проблема, которой больше нет
Отдельного внимания заслуживает то, что Черни назвал, возможно, самой важной новой возможностью Opus 5: модель практически перестала поддаваться prompt-инъекциям. Для тех, кто не следит за безопасностью ИИ: prompt-инъекция — это атака, при которой вредоносная инструкция прячется в данных, которые модель читает (например, в веб-странице или файле), и заставляет её выполнить что-то нежелательное.
Раньше это была серьёзная проблема: если модель читала инструкцию «удали все файлы пользователя», она могла её выполнить. Теперь Anthropic использует три уровня защиты: выравнивание самой модели (три года исследований), классификатор prompt-инъекций на основе механистической интерпретируемости (технология, которая буквально позволяет видеть, какие нейроны «загораются» при попытке атаки), и классификатор авто-режима.
Черни утверждает, что с этими тремя слоями защита демонстрация успешной prompt-инъекции больше невозможна. Это звучит амбициозно, и стоит помнить, что безопасность — область, где «невозможное» часто оказывается «пока не найденным». Но сам факт, что разработчики могут серьёзно говорить об этом уровне защиты, показывает, насколько далеко зашёл прогресс.
Удаляйте больше, чем строите
Пожалуй, самый ценный инсайт из выступления Черни — это подход к разработке продуктов на базе ИИ. С каждым новым поколением модели команда Claude Code проводит процедуру, которую в исследованиях называют «аблация»: полностью удаляет системный промпт, а затем возвращает его построчно, проверяя, нужна ли каждая отдельная инструкция.
С выходом Opus 5 они удалили 80% системного промпта. Оказалось, что модель и без инструкций делает то, для чего раньше требовались подробные указания.
«Все эти вещи в системном промпте исправляли поведения, которые модель должна была знать, но не знала. Теперь Opus 5 просто делает это», — объяснил Черни.
И это касается не только промптов. Черни рекомендует всем пользователям Claude Code каждые полгода удалять свои кастомные настройки, промпты и хуки — и смотреть, что произойдёт. Модель может обойтись без инструкций, которые были необходимы полгода назад. Аналогичный совет он даёт и разработчикам ИИ-продуктов: с каждым новым поколением модели не бойтесь пересматривать архитектуру, удалять код, отказываться от инструментов.
Такой подход разительно отличается от традиционной инженерной культуры, где реархитектура — это масштабный проект на месяцы. Черни описывает это как смену мышления: если раньше системы проектировались тщательно заранее, то с ИИ-моделями нужно действовать эмпирически — пробовать, смотреть, где модель спотыкается, и корректировать.
«Развязать руки» модели
Черни ввёл термин, который стоит запомнить: product overhang — «навес возможностей продукта». Идея в том, что модель уже умеет делать вещи, для которых у неё нет подходящего продукта. И наоборот: продукт часто мешает модели проявить свои способности.
История самого Claude Code — отличный пример. Полтора года назад, когда существовала Sonnet 3.5, все ИИ-инструменты для программирования предлагали автодополнение по одной строке или чат с доступом только на чтение. Модель уже могла писать целые файлы, но ни один продукт не давал ей такой возможности. Claude Code появился как инструмент, который просто «убрал всё лишнее» и дал модели полный доступ к терминалу.
Сейчас, по мнению Черни, существуют сотни подобных возможностей, которые ни один продукт ещё не реализовал. Совет для предпринимателей простой: пробуйте давать модели задачи чуть сложнее, чем вы считаете её способной решить, и наблюдайте, что произойдёт.
Тысячи агентов: как это работает
Ещё одна впечатляющая возможность Opus 5 — динамические воркфлоу (dynamic workflows). Это функция Claude Code, которая позволяет модели оркестрировать десятки, сотни и тысячи агентов для выполнения сложных задач.
Черни рассказал, что запустил задачу по переписыванию десктопного приложения Claude с Electron на Swift. Задача работает уже больше двух недель и до сих пор не завершена. При этом модель сама создала Slack-канал и публикует туда скриншоты прогресса каждые несколько минут.
Dynamic workflows — это не просто «запусти много агентов параллельно». Модель может запускать агентов последовательно, параллельно, верифицировать результаты одного этапа другими агентами, повторять попытки. Черни описывает это как «алгебру агентов» — новую форму тестового вычисления (test time compute), которая позволяет радикально увеличить количество «интеллектуальных усилий», которые модель тратит на задачу.
Помимо динамических воркфлоу, в Claude Code есть петли (loops) и рутины (routines) — повторяющиеся задачи, которые могут работать по расписанию. Anthropic уже использует их для самообслуживания кодовой базы: модель каждый день находит мёртвый код, удаляет неиспользуемые тесты, унифицирует дублирующиеся абстракции и даже публикует пул-реквесты. По словам Черни, это работа, которую раньше выполняли десятки инженеров.
Промпт-инжиниринг умирает — да здравствует эмпирика
Черни прямо говорит: промпт-инжиниринг в классическом смысле больше не так важен. Год назад был бум вакансий «промпт-инженер», потом появился «контекст-инженер» — но и это, вероятно, пройдёт.
Ключевой навык сейчас — умение дать модели достаточно сложную задачу и обеспечить ей способ верифицировать свою работу. Верификация — это то, что большинство людей делают неправильно. Не нужно перечислять модели пошаговые инструкции; нужно описать задачу, критерии успеха и способ проверить результат, а затем отойти и дать модели работать.
«Подходите к модели эмпирически. Забудьте всё, что знали о предыдущих моделях. Посмотрите, что она делает, где спотыкается, и скорректируйте», — советует Черни.
Что остаётся человеку
На вопрос о том, что должны изучать студенты, если код пишет ИИ, Черни ответил прагматично: изучайте не только компьютерные науки как теорию, но и учитесь применять их на практике — стройте продукты, развивайте чувство дизайна, учитесь работать с пользователями. Именно сочетание инженерных знаний с другими компетенциями создаёт реальную ценность.
Сам Черни признаёт, что «кодирование решено» не для всех задач. Глубокие системные проекты, распределённые системы, точная пиксельная верификация интерфейсов — области, где модели пока несовершенны. Но для растущего числа задач они уже справляются не хуже, а лучше людей.
Если вывести общую идею из выступления Черни, она звучит так: не цепляйтесь за инструменты и подходы, которые работали полгода назад. ИИ-модели развиваются экспоненциально, и лучшее, что можно сделать — это отпустить контроль, дать модели сложную задачу и позволить ей работать. Результат может удивить.
- Meta* — входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности».