Промпты для Claude Code: шпаргалка непрограммиста

Готовые промпты для Claude Code: официальная библиотека Anthropic, формула «цель, контекст, проверка» и шаблоны, которые стоит переиспользовать каждый день.

claude-codepromptsprompt-libraryno-code
Обновлено 2026-06-12ЕАЕвгений АрсентьевЕвгений Арсентьев · PhD

Проверено на точность — Евгений Арсентьев, PhD · 2026-06-12

Самый быстрый способ улучшить результаты — перестать выдумывать промпты для Claude Code и начать переиспользовать проверенные. У Anthropic есть официальная библиотека промптов прямо в документации Claude Code: готовые тексты с тегами по задачам и ролям и полями для подстановки — и большинство работает, даже если вы в жизни не написали ни строчки кода.

Этот гайд делает две вещи: показывает, что лежит в библиотеке, и выпаривает формулу хороших промптов, чтобы вы писали свои. Спойлер про формулу: цель, контекст, проверка. Скажите, что хотите, покажите, где это живёт, и объясните, как проверить результат. Именно последняя часть отличает того, кто умеет писать промпты для Claude, от того, кто загадывает желания.

Что такое библиотека промптов Claude Code?

Это страница в официальной документации: около пятидесяти готовых промптов, разложенных по фазам работы — Discover, Design, Build, Ship, Operate — и по категориям, от «разобраться» и «спланировать» через тесты, ревью и отладку до автоматизации. У каждого промпта подсвечены поля для подстановки своих деталей, есть пояснение, почему это работает, а иногда — пометка, что нужно настроить заранее (утилиту gh для промптов про GitHub, MCP-коннектор для трекеров задач, инструмент скриншотов для визуальных). Несколько промптов пронумерованы как стартовые — встроенный маршрут для новичка.

Как писать промпты для Claude Code правильно?

Полистайте библиотеку — и три правила повторяются раз за разом. Первое: описывайте поведение, а не имена файлов — Claude сам найдёт нужные файлы, и это главное спасение непрограммиста. Второе: сообщая о проблеме, давайте симптом, вероятное место и описание того, как выглядит «починено». Третье: встраивайте проверку прямо в промпт, чтобы Claude крутил цикл сам, без вашей няньки. Три примера ниже — всё в духе библиотеки — показывают каждое правило в действии.

Формула промпта на трёх примерах

Сориентироваться в чём угодно (стартовый промпт номер один)
дай обзор этого проекта: архитектура, ключевые папки и как части связаны между собой

Работает в любой папке, не только с кодом: натравите на свой архив документов и смотрите, как Claude рисует карту местности.

Проверить, прежде чем ломать
что сломается, если я удалю блок подписки на рассылку?

Вопрос «по поведению» избавляет от необходимости знать, как называется файл и где он лежит.

Паттерн самопроверяющегося промпта
напиши тесты для формы регистрации, запусти их и почини всё, что упало

Написать, запустить и починить одной фразой — Claude итерируется сам, а не останавливается после первого шага.

С каких промптов начать новичку?

Мой личный топ для тех, кто только учится работать с Claude Code, — всё по мотивам официальной библиотеки. Эти промпты закрывают моменты, где новички буксуют сильнее всего: старт, руление и фиксация правил, чтобы ошибки не повторялись.

Пять промптов на стикер у монитора
я хочу сделать [идея]. интервьюируй меня про реализацию, UX,
  крайние случаи и компромиссы, потом запиши спеку в SPEC.md
спланируй, как поменять [вещь]: перечисли файлы, которые
  тронешь, но пока ничего не правь
это перебор. оставь только изменения в [рамки], остальное
  откати
ты постоянно [ошибка]. добавь правило в CLAUDE.md, чтобы это
  прекратилось
подведи итог сессии и предложи, что добавить в CLAUDE.md
Промпт-интервью — это чит-код

Просьба «проинтервьюируй меня» переворачивает сложную часть: вместо того чтобы вы писали идеальное ТЗ, Claude задаёт структурированные вопросы, пока требования не станут полными, и сам записывает спеку в файл. Стройте по ней уже в новой сессии — чистый контекст, письменный план, минимум сюрпризов.

Как сохранять и переиспользовать промпты в Claude Code?

Три уровня эскалации. Промпт, который пригодился дважды, идёт в заметки. Промпт, который нужен каждую неделю, становится скиллом: скажи Claude — «сделай из этого промпта скилл /spec» — и получится слэш-команда с подставляемым аргументом, ваша личная папка промптов внутри Claude Code. Правила для Claude Code, которые должны действовать всегда, идут в CLAUDE.md — файл, который Claude читает в начале каждой сессии. Вот и вся система шаблонов: заметки для редкого, скиллы для еженедельного, CLAUDE.md для постоянного.

Что делает слово ultrathink в промпте?

Для одного тяжёлого вопроса, где нужен максимум рассуждений, вставьте в промпт слово ultrathink — документированный триггер, дающий Claude больший бюджет на обдумывание на этот ход. Доставайте его на по-настоящему сложных задачах: спорное архитектурное решение, баг, переживший две попытки, план, который хочется проверить на прочность до единой строчки кода. Это то самое волшебное слово, которое стоит держать рядом с сохранёнными промптами на трудные дни.

Лаба: ограбить библиотеку за двадцать минут

0/5

Финальный ход: скажи Claude — «Вот что я делаю каждую неделю: [опиши три задачи]. Напиши мне по переиспользуемому промпту на каждую и преврати лучший в скилл». Библиотека промптов, собранная из вашей собственной недели, бьёт любой чужой список из двухсот штук.

Бесплатный курс

Хватит читать про ИИ — начни строить с ним

Бесплатный курс Claude Code: свой первый сайт, инструмент или игра — без программирования. Без апсейлов и кросс-сейлов — здесь нечего купить.

Начать →

Источники и исследования

Подборка рецензируемых работ и препринтов по научной основе этой темы.

  1. [1]Brown et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv:2005.14165
  2. [2]Wei et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv:2201.11903
  3. [3]Li et al. (2024). Towards Goal-oriented Prompt Engineering for Large Language Models: A Survey. arXiv:2401.14043
  4. [4]Wang et al. (2021). Entailment as Few-Shot Learner. arXiv:2104.14690
  5. [5]Zhang et al. (2021). Differentiable Prompt Makes Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners. arXiv:2108.13161
  6. [6]Hasan et al. (2023). Zero- and Few-Shot Prompting with LLMs: A Comparative Study with Fine-tuned Models for Bangla Sentiment Analysis. arXiv:2308.10783
  7. [7]Wang et al. (2023). Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning by Large Language Models. arXiv:2305.04091
  8. [8]Chia et al. (2023). Contrastive Chain-of-Thought Prompting. arXiv:2311.09277
ЕАЕвгений Арсентьев

Автор

Евгений Арсентьев

PhD · Руководитель ИИ-трансформации

Чтение — это синяя пилюля

Хочешь реально это построить?

Гайды объясняют. Бесплатный курс превращает — персонально, с геймификацией и заточенный на быстрый запуск.

Начать бесплатный курс →