Claude Code: от установки до продакшен-воркфлоу

В сети полно обрывочных туториалов по Claude Code: от одного npm install до скриншота diff, с MCP и правами в одном абзаце. Для продакшена нужен не «ещё один хоткей», а полный путь от CLI до зелёной CI.

Этот текст — опорное руководство Cloud Mac AI Stack · L6 (L6-Q01): Claude Code как end-to-end coding agent — установка, первый пилот, ежедневная делегация, MCP и продакшен-воркфлоу с GitHub Runner. Пороги решений и прав: вводная L3; MCP по шагам: туториал MCP — здесь только главная линия.

Скелет этого руководства

Это не полный официальный список возможностей, а дерево главной линии L6-Q01 — каждая ветка соответствует разделу (якорь в скобках). Под заголовками — ссылки на скелет, согласованные с таблицей. Hooks, суб-агенты, enterprise-управление и т.д. — отдельные темы или официальная документация.

От установки до продакшен-воркфлоу · июнь 2026

Главная линия (полное руководство Claude Code)
├── Выбор среды (#prereq)
│   ├── macOS / Linux — официальные границы
│   ├── Локальный Mac mini / MacBook vs Cloud Mac
│   └── Node 18+ · сеть · аккаунт Anthropic / API Key
├── Приёмка установки (#install)
│   ├── npm install -g @anthropic-ai/claude-code
│   ├── claude doctor · claude login
│   └── 5 шагов (корень репо · /help · без 401)
├── Первый день (#first-day)
│   ├── Небольшая делегация + все тесты зелёные
│   ├── git diff — проверить объём изменений
│   └── Привычка review (выход за границы → решение L3)
├── Границы проекта (#claude-md)
│   ├── Минимальный шаблон CLAUDE.md (install / test / запреты)
│   └── Исполняемые команды важнее прозы
├── Ежедневный ритм (#daily)
│   ├── Три уровня делегации (высокий / кооп / низкий)
│   └── Цикл из 4 шагов (делегировать → наблюдать → review → merge)
├── Слой подключения (#mcp)
│   ├── ~/.claude.json · mcpServers
│   ├── GitHub / CodeGraph / Fetch — типичный набор
│   └── Приёмка /mcp (детали → туториал MCP)
├── Цепочка CI Fact (#ci)
│   ├── Diff (Claude Code) vs Fact (Runner)
│   ├── Feature-ветка → self-hosted Runner → зелёный PR
│   └── Секреты изолированы от shell агента
├── Продакшен-чеклист (#production)
│   ├── CLAUDE.md / права / MCP / секреты / CI / review / стоимость
│   └── Таблица пилот vs продакшен
└── Позиция в Stack (#stack-map)
    ├── L0–L5 в Cloud Mac AI Stack
    └── Ссылки: решение L3 · туториал MCP · Runner Execution Engine

Среда: Mac или Cloud Mac?

Скелет · #prereq · выбор среды

Claude Code официально поддерживает macOS и Linux. Только web/backend — хватит Linux в облаке; как только нужны xcodebuild, iOS-симулятор или macOS-специфичный toolchain — нужен macOS.

• Локальный Mac mini / MacBook — 24 ГБ RAM стабильнее (Chrome + Docker + Claude Code: на 16 ГБ быстро swap), см. выбор M4/M5
• Cloud Mac — без покупки железа или для изолированной dev/CI-среды, см. купить или арендовать
• Не рекомендуется — продакшен-секреты, неизолированный агент и CI Runner на одном основном ноутбуке (изоляция Runner)

Программные требования: Node.js 18+, доступ к API Anthropic, аккаунт Anthropic (Claude Pro/Max/Team) или API Key.

Установка и логин (5 шагов приёмки)

Скелет · #install · приёмка установки

Команды выполняются в терминале macOS (на Cloud Mac то же самое):

# 1. Глобальная установка CLI
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 2. Самодиагностика (версия Node, PATH…)
claude doctor

# 3. Логин (OAuth в браузере или API Key)
claude login

Первый день: проверить первую делегацию

Скелет · #first-day · первый день

Установка ≠ «умею пользоваться». В первый день одна цель: небольшое изменение + все тесты зелёные — выработать интуицию по поведению агента.

1. Создать или дополнить CLAUDE.md в корне (следующий раздел)
2. Запустить claude, делегировать, напр.: «Добавить в README раздел „Локальная разработка“ — только README, другие файлы не трогать»
3. Наблюдать: сначала читает файлы, потом меняет, выполняет ли ваши команды проверки?
4. git diff — проверить объём, без выхода за границы
5. Перед merge сами ещё раз прогнать тесты (не слепо верить «агент сказал зелёное»)

Цель дня 1 — не скорость, а привычка review. Если агент постоянно правит не те каталоги или выполняет опасные shell-команды — вернуться к решению по правам, не спешить в продакшен-репозиторий.

CLAUDE.md: границы проекта

Скелет · #claude-md · границы проекта

CLAUDE.md — «README for Agent»: больше исполняемых команд и запретов, чем маркетинговой прозы. В продакшен-репозиториях практически обязателен.

# Проект: my-saas

## Установка
pnpm install

## Тесты (после изменений — полный прогон)
pnpm test
pnpm lint

## Не изменять
- Не трогать .env, secrets/
- Без major-апгрейдов зависимостей без явной задачи
- Изменения billing — всегда с соответствующими тестами

## Соглашения по каталогам
- src/app — страницы Next.js
- packages/api — backend-логика

С полным CLAUDE.md обычно падают ошибки по файлам и число раундов тестов — в нашем тесте на workstation примерно на 20 % меньше времени vs пустой шаблон.

Ежедневный dev-воркфлоу

Скелет · #daily · ежедневный ритм

После пилота — рабочий ритм. Три уровня задач вместо «всё агенту»:

Ежедневный цикл из четырёх шагов:

1. Делегировать — объём, критерии приёмки, запрещённые пути
2. Наблюдать — какие файлы читает, какие shell-команды выполняет
3. Review — git diff + свои тесты (как в CLAUDE.md)
4. Merge — PR + code review; не коммитить напрямую в main через агента

Отличие от Cursor: Cursor — автодополнение и мелкие diff в редакторе; Claude Code — несколько файлов + shell + циклы тестов. Оба могут сосуществовать — один инструмент не покрывает всё.

Подключение MCP (слой связи)

Скелет · #mcp · слой связи

Когда агенту нужны GitHub Issues, граф кода или API-документация, grep по репозиторию не хватает — тогда MCP (Model Context Protocol), стандартный «разъём» для Claude Code.

• Конфигурация — секция mcpServers в ~/.claude.json
• Типичный набор — GitHub MCP (Issue/PR), CodeGraph MCP (impact), Fetch MCP (документация)
• Приёмка — в Claude Code ввести /mcp; видны инструменты mcp__github__*

Пошаговая установка: туториал MCP (15 мин); модель прав: MCP с минимальными правами. MCP — ключевой компонент продакшен-воркфлоу, но не весь первый день — сначала базовый поток без MCP, потом GitHub MCP.

CI: Claude Code + Runner

Скелет · #ci · цепочка CI Fact

Зелёные локальные тесты после агента — ещё не продакшен. Нужна цепочка CI Fact, изолированная от dev-машины. Формула Stack:

Claude Code производит Diff, GitHub Runner производит Fact.

Рекомендуемый воркфлоу:

1. Разработчик завершает на Cloud Mac / локальном Mac с Claude Code, пушит feature-ветку
2. Self-hosted Runner (отдельно от агента) запускает xcodebuild test / pnpm test и т.д.
3. Merge PR только при зелёной CI + человеческом review
4. Продакшен-секреты только на Runner или в secret manager — не в shell агента

Регистрация и изоляция Runner: Execution Engine · очередь и TCO · один job — один workspace.

Если Ollama + Claude Code + Runner на одном хосте — планируйте RAM, избегайте swap — параллельное планирование.

Продакшен-чеклист (перед выкладкой)

Скелет · #production · продакшен-чеклист

От «работает» к «можно выкатывать» — пройти эту таблицу:

Полная карта Stack

Скелет · #stack-map · позиция в Stack

Место в Cloud Mac AI Stack:

• L0 Base — Зачем Cloud Mac
• L1 Execution — GitHub Runner (слой Fact)
• L2 Inference — Ollama private inference (опционально, локальные embeddings / малые модели)
• L3 Coding — это руководство · Claude Code полностью (главная линия Diff)
• L4 Connect — MCP Triple Connect
• L5 Automation — платформа агента OpenHands

Общая архитектура Stack + порядок подключения пяти модулей — в опорной карте L6-Q02 · ядро Claude Code и общая карта Stack — это руководство по практике «coding agent».

FAQ

Скелет · #faq · дополнительные ответы

Обязателен ли Mac для Claude Code? Официально macOS и Linux. Для iOS/macOS-сборок нужен Mac — локально или Cloud Mac.

Подписка или API Key? Пилот: Pro/Max проще всего; команда или CI часто API Key с контролем расхода. Стоимость: тарификация моделей.

MCP обязателен в продакшене? Маленькие репозитории — нет; как только нужны GitHub Issues или кросс-сервисная документация — почти стандарт.

Агент что-то сломал? git checkout -- . или git stash; мелкие коммиты, частые ветки — не копить несколько делегаций на грязном working tree.

• Решение L3: когда официально подключать агента
• Туториал установки MCP Claude Code
• Практический тест workstation Mac mini
• GitHub Runner Execution Engine