← все видео

800+ hours of Learning Claude Code in 8 minutes (2026 tutorial / unknown tricks / newest model)

Edmund Yong · 2025-10-27 · 8м 1с · 900 184 просмотров · YouTube ↗

Топики: ai-loop-engineering

🎧 Аудио

📝 Summary

model=deepseek-v4-flash · prompt=summary-v7 · 3 898→2 632 tokens · 2026-07-20 12:09:39

🎯 Главная суть

Claude Code — мощный инструмент для solo-разработчика, но без правильной настройки он кажется «тупым» и тратит ваше время. За 800+ часов работы автор выработал систему из четырёх компонентов: память (CLAUDE.md), кастомные команды, MCP-серверы и саб-агенты. Их комбинация позволяет распараллеливать задачи, не засорять контекст и обращаться к актуальной документации — в результате фичи собираются в разы быстрее.

Три базовые фичи, экономящие часы повторений

Первое — память. Нажав клавишу # во время сессии, можно добавить инструкцию, которая сохраняется в файл claude.md. Инструкции бывают локальными (для текущего проекта) и глобальными (для всех проектов). Файл можно редактировать вручную, убирая устаревшие правила.

Второе — кастомные команды. Повторяющиеся действия вроде «создать API-эндпоинт с middleware, обработкой ошибок и типами» или «прогнать линтер по всему проекту» можно вынести в отдельные команды. Для этого в папке claude создаётся директория commands, а внутри неё — markdown-файл с описанием команды. Команды поддерживают аргументы, что делает их гибкими. Со временем набирается библиотека, которую можно сортировать по поддиректориям. Готовые команды уже есть в публичных репозиториях (например, на GitHub).

Третье — MCP-серверы (Model Context Protocol). Это мост между ИИ и внешними инструментами (базы данных, API, браузер). Один из самых полезных — Context7: он даёт Claude доступ к самой свежей документации популярных библиотек. Достаточно добавить в промпт фразу «use context7», и AI сам подтянет нужные доки. Раньше это приходилось делать вручную через Google + копипаст.

Кастомные команды: автоматизация повторяющихся задач

Автор рекомендует не пытаться спроектировать идеальную библиотеку команд с нуля, а нарабатывать её постепенно: как только замечаешь, что пишешь один и тот же промпт в третий раз — оформляешь его как команду. Команды пишутся в markdown-файлах с именем, отражающим суть. Например, команда «fix-ts-errors» может запускать npx tsc --noEmit и последовательно исправлять найденные ошибки. Благодаря аргументам одна и та же команда может работать для разных контекстов (например, «create-endpoint users» vs «create-endpoint orders»). Файлы команд хранятся в проекте и могут быть расшарены через Git.

MCP-серверы: доступ к актуальной документации и инструментам

Кроме Context7 автор регулярно использует:

Всё это подключается через единый протокол MCP; репозитории с готовыми серверами перечислены в транскрипте (например, на GitHub).

Саб-агенты: параллельная работа без засорения контекста

У Claude Code есть возможность создавать саб-агентов — изолированные экземпляры с собственным контекстным окном, системным промптом и набором разрешённых инструментов. Это решает главную проблему: основной агент не тратит драгоценные токены на подзадачи.

Главное правило — саб-агентам нужно назначать задачи, а не роли. Попытки дать им роль «фронтенд-разработчика» или «дизайнера» и ждать самостоятельной работы по решению проблем — проваливаются. Работают только конкретные поручения: «проверить UI-компоненты на соответствие дизайну», «сгенерировать документацию к новым функциям», «собрать исследовательские данные из интернета».

Пример работающего саб-агента: он подключается к Playwright MCP, открывает веб-приложение в браузере, осматривает UI-компоненты и выдаёт рекомендации по дизайну и юзабилити. Весь этот процесс раньше занимал место в контексте основного агента — теперь уходит в изолированную сессию.

Создать саб-агента можно через команду /agents → «Create new agent» → описать задачу на естественном языке → настроить разрешения для инструментов → сохранить. Вызывается саб-агент через @имя_агента в промпте или просто естественным языком.

Плагины: готовые воркфлоу для быстрого старта

Чтобы не настраивать всё вручную на каждом проекте, Anthropic выпустила функцию Plugins — она позволяет упаковать весь набор конфигураций (память, команды, MCP, саб-агенты) в один пакет. Можно буквально скопировать чужой workflow одной командой. Автор опубликовал свой собственный плагин; чтобы установить его, достаточно выполнить команду, указанную в видео, и затем выбрать нужные компоненты. Это даёт возможность начать работу с продвинутым инструментарием за минуту, не проходя весь процесс настройки заново.

Ментальная модель: промпт-инжиниринг и ответственность за код

Автор подчёркивает: AI — это усилитель, а не замена мышления. Правило «garbage in, garbage out» работает на 100%. Если не можете чётко сформулировать промпт — значит, вы сами не понимаете задачу. В таких случаях стоит использовать plan mode: Claude задаёт уточняющие вопросы, помогает разбить задачу на шаги, и только потом пишет код.

Второй принцип — AI генерирует код, но человек отвечает за результат. Перед отправкой в продакшен нужно открыть новую сессию и попросить AI провести code review тех файлов, которые он недавно менял. Нельзя полагаться на AI в вопросах безопасности, производительности или обработки ошибок — со временем это приведёт к уязвимостям. Скорость бесполезна, если приложение бажное или небезопасное.

📜 Transcript

en · 1 632 слов · 22 сегментов · clean

Показать текст транскрипта
After spending over 800 hours in Claude code, I've discovered ways to actually make this thing work for me, not against me. Especially at times when I need to move fast as a solo developer. Whether you're churning through tickets at a corporate tech job or attempting to vibe code your next 10k a month app, if Claude has ever felt dumb to you at times, then it's likely you're just missing critical parts of the setup. In this video, I'll walk you through my private workflows, essential resources, and teach you the 6 core features that most developers are unaware of. Claude code. So by the end, you'll be shipping faster with Claude instead of wasting time fighting it. Before we dive into the advanced workflows and hidden tricks, let's make sure we quickly cover the foundations. These three features have saved me hours of repeating myself to Claude every single session. When I first started using Claude code, I found myself repeating the same instructions over and over again. The easy solution is to make use of Claude's memory feature. Press the hash key to quickly add some instruction snippets to Claude's memory. You can decide whether you want to apply these instructions locally to the project or globally across all Claude sessions, and you will see these instructions. get saved to the claw.md file, so if you ever change your mind, you can easily edit or remove them. I also found myself typing the same prompts to perform small, repetitive tasks, like creating a new API endpoint that correctly includes my custom middleware with error handling and type interfaces, or running the TypeScript linter command. and fixing all errors around the codebase. This led me to build my own library of custom commands that I can easily call with a few keystrokes. To create your first command, just add a new commands directory within your clawed folder, and then write out your command in a markdown file. And as your command library grows, you can sort them into subdirectories to keep them organized and easier to find. You can also make commands accept arguments. This is what allows commands to be more flexible. and reusable in different scenarios. So just be conscious of what you are prompting to Claude over and over again. Then slowly build up your own command library as you go. I've also used this GitHub repo which has a bunch of useful commands that I use every day for building. In the early days of building with Claude code, one of my biggest frustrations was making sure it references the latest documentation when building new features or debugging errors, especially with frameworks and libraries that are constantly being updated. But as you know, AI assistants are only as good as their training data, and forcing it to use Websearch to fetch the latest data wasn't reliable either. This is where MCP servers come in, specifically one that I use every day called Context 7. It's essentially a service that allows Claude to reference the most up-to-date documentation for the most popular coding libraries. And this alone has saved me hours constantly having to Google search and copy and paste the latest docs into my prompts. Now, I can just rely on context 7 as a centralized source for when I need the AI to reference any kind of documentation. And to use it, you just have to add two words into your prompt. Use context 7. and Claude will automatically call the server to fetch the latest docs whenever it needs to. And you might be asking, what exactly are MCP servers? To explain it simply, just think of it as a way to connect AI agents to external tools and services. And this just gives the AI more capabilities for its tasks, like connecting to a database, calling a custom API, or... executing code on some remote server. If you would like to know where I browse for MCP servers, here are some great repos that I recommend checking out. Some other MCP servers that I use regularly are Superbase to allow Claude to query data directly from my app's database, apply migrations, or create new tables for any new features I am building. The Chrome DevTools and Playwright MCP, which gives Claude the ability to autonomously debug and test issues on the front end. by letting it control the browser and inspect the DOM and console logs. I also use the Strap MCP for when I build something that touches the payment side of my app and also the Vercel MCP for when I need to look up the latest documentation or make changes to my project settings. As a solo developer, my process for building new features used to look something like this. create the front-end UI components, write the API endpoints, and run some database migrations. This approach wasn't bad, but it just meant I had to do things in a very sequential order, which wasn't very efficient. But ever since I discovered how to properly use clawed sub-agents to do work in parallel, I've been able to build and ship features in a fraction of the time. Firstly, what are sub-agents? They are isolated clawed instances that can work in parallel with each other and feed crucial information back to the main orchestrator agent once it has finished the task. In simple terms, Using sub-agents will greatly help reduce any pollution to the main context window. Because each sub-agent will get its own context window. System prompt. and tool use permissions. So they are great for offloading smaller and more specific tasks. But what I see people doing with sub-agents is they assign them to act as specific roles like a front-end developer, a UI UX designer, or a product manager. And I can tell you, I spent a good couple of hours trying to work with agents this way, and the results were pretty bad compared to just using Claude code with no agent-specific instructions. Personally, I don't think sub-agents are at a point yet where you can assign them specific roles and rely on them to brainstorm and work autonomously. like a real human would, but that's okay. They still saved me a lot of time and effort on tasks it's actually good at. What has worked really well for me is to define sub-agents for tasks. not roles, like cleaning up and optimizing the code it has just written, generating documentation, or gathering research data from the web. For example, one of the sub-agents I use regularly is this one that reviews the UI UX of my app. It connects to the Playwright MCP server and inspects the UI components of my web app in the browser, and it gives feedback based on the design and usability of the UI components. I think this is the best way to make use of sub-agents because it handles work that would have previously taken up precious context tokens from the main agent and it just helps to maintain a higher quality of the overall output. To create a subagent, use the slash agents command. Select create a new agent, choose project or personal, select generate with Claude, then describe the subagent's task in natural language. Customize the tool use permissions and then save. And to invoke a subagent, just use natural language or the add symbol to directly call the subagent within your prompt. Now that I've told you all about slash commands, sub-agents, and MCP servers, you might be put off by the thought of having to set up all these tools manually. your own projects. Well luckily, Anthropic recently released a new feature called Plugins, which allows users to bundle up their setups into a single package. So you can literally clone a clawed power user's entire workflow with a single command. And if you're curious about my personal setup, I've published my own plugin marketplace, which you can add by running this command. From there, just pick and choose which plugins you would like to install. Feel free to add only what you need. I want to talk about the mindset and expectations I've adopted when working with AI to build apps. because after spending hundreds of hours of trial and error using AI to help with coding tests, I've found these are the things that have given me the biggest productivity boost. Garbage in equals garbage out. If you can't write a prompt that clearly instructs the AI on what to do, then you don't actually know what you want, and the AI definitely won't either. I've found learning some basic prompt engineering has forced me to break down my problems into smaller pieces, which also clarifies my own thoughts in the process. Or, if the idea is still vague in my mind, I will use Claude's plan mode. to have a quick Q&A session and make it ask me clarifying questions so we can be on the same page before I let it write any code. AI generates code, but humans own it. Before pushing to production, just start a new session with the AI asking it to review the code on the files it's recently touched. Don't let the AI make you lazy about the fundamentals like security, performance or error handling, because given enough time, if you keep ignoring these things, it will eventually lead to vulnerabilities and bugs if you don't constantly review it. Speed means nothing if your app is buggy or insecure. So, these have been my top tips for getting the most out of Claude Code when building apps as a solo developer. Let me know what you think and I'll see you in the next one. Bye-bye.

⚙️ Pipeline jobs

StageStatusAtt.UpdatedError
download done 1/3 2026-07-20 12:09:04
transcribe done 1/3 2026-07-20 12:09:12
summarize done 1/3 2026-07-20 12:09:39
embed done 1/3 2026-07-20 12:09:40

📄 Описание YouTube

Показать
Stop Building Apps That Make $0 - Join Startup Club:
https://www.startupclub.community/

Try my startup:
https://www.transcribr.io/

Try my other startup (Easy Folders):
https://chromewebstore.google.com/detail/chatgpt-folders-search-pr/gdocioajfidpnaejbgmbnkflgmppibfe?utm_source=youtube

Scrimba - Learn to code (20% off Pro):
https://scrimba.com/courses?via=edmundyong

Mobbin - Instant design inspiration for your apps:
https://mobbin.com/?via=edmund

Socials:
https://www.instagram.com/edmundbuilds
https://www.twitter.com/edmundyong/

=====

Try out Claude Code on the Max plan: http://clau.de/edmund

@anthropic-ai #ClaudePartner

This video is sponsored by Anthropic.

Resources:
My Claude Code setup repo: https://github.com/edmund-io/edmunds-claude-code

=====

00:00 - 800 Hours Later...
00:38 - D.R.Y. (Don't Repeat Yourself)
02:04 - My favorite MCP servers
03:52 - Build & ship features in PARALLEL
06:06 - Clone CRACKED setups
06:38 - How to EXCEL at coding with AI

=====

#KLVlog #dayinthelife #malaysia #malaysiavlog #startups #indiehackers #DigitalNomad #softwareengineer #softwaredeveloper #codingvlog #solotravel #solopreneur #startupvlog