Claude Code dla opornych: Moje doświadczenia

Po miesiącach spędzonych w kartonach JB w końcu mógł wrócić przed swój wielki ekran i znów zacząć kodować. Był tak pochłonięty Claude Code, że poprosiłam go o demo (stworzenie i opublikowanie strony w mniej niż 3 minuty), a ja też się w to wciągnęłam.

Nie jestem deweloperką, ale trochę umiem kodować. Wiem, co to algorytm, pisałam już sporo skryptów automatyzujących i korzystam z API (czyli „bramek”, które pozwalają programowi rozmawiać z innym programem) takich jak te od Google czy Binga.

Mój główny projekt: tłumaczenie starych książek

Od lat tłumaczę wolontariacko stare książki. Do tego używałam API Claude’a (= płaciłam za tłumaczenia w miarę zużycia). To kosztowne, więc moje skrypty nie były zbyt wymagające i nie szło mi szybko. Doszłam jednak do 1800 przetłumaczonych stron, które wszystkie sama redagowałam i poprawiałam. Gdy zrozumiałam, co naprawdę potrafi Claude Code, zabrałam się z powrotem do pracy.

Claude Code a ChatGPT: jaka jest różnica?

Gdy używasz ChatGPT lub Claude.ai w przeglądarce, jesteś w interfejsie czatu : zadajesz pytanie, AI odpowiada, i tyle. Nie widzi niczego, co jest na twoim komputerze. Nie może otwierać twoich plików, uruchamiać programów, edytować dokumentów. Odpowiada w polu tekstowym, a potem musisz wszystko robić sam. Ma też ograniczoną pamięć i kontekst tego, co robiłeś wcześniej.

Claude Code, to coś zupełnie innego. Działa bezpośrednio na twoim komputerze, w terminalu (= czarnym oknie z tekstem, którego używają deweloperzy)I tam ma ręce w błocie: potrafi czytać i modyfikować twoje pliki (w dozwolonym folderze), wykonywać kod, uruchamiać polecenia, tworzyć foldery, wywoływać API, przeprowadzać testy, … Naprawdę działa na twojej maszynie, nie tylko w oknie dialogowym.

To różnica między kimś, kto doradza ci z kanapy przez telefon, a kimś, kto jest naprawdę obok ciebie, może otworzyć twoje szuflady, przeczytać twoje dokumenty i zrobić rzeczy za ciebie.

Dlatego nazywa się to agentem : nie tylko odpowiada, ale działa.

Rady, które mi pomogły

Znajomy, Kevin (gorąco polecam przeczytanie jego prezentacji), powiedział mi, że trzeba

1. rzucać AI wyzwania
2. i kazać jej weryfikować swoją pracę na każdym kroku.

JB powiedział mi, żebym regularnie przypominała AI o dokumentowaniu procesu w pliku o nazwie CLAUDE.md, pytać, czy AI ma pytania, i wymagać, aby zawsze podawała mi szczegółowy plan przed wykonaniem czegokolwiek (w Claude nazywa się to „tryb planowania„).

Czym jest CLAUDE.md?
Wiesz, jak to jest z nowym pracownikiem w firmie? Pierwszego dnia nic nie wie: jak działa zespół, jakie są zwyczaje, niepisane zasady, trwające projekty. Trzeba mu wszystko tłumaczyć od zera.
Z Claude Code jest podobnie. Domyślnie przy każdej nowej sesji niczego nie pamięta. Wszystko, co razem zrobiliście, wszystkie decyzje, wszystkie preferencje, które mu wyjaśniłaś… znika.
Rozdział CLAUDE.md to jest plik, który rozwiązuje ten problem. To zwykły plik tekstowy, który znajduje się w twoim projekcie i który Claude automatycznie czyta przy każdym uruchomieniu. To jego stała pamięć. Jego książka powitalna. Jego dziennik pokładowy.

Natomiast w ~/.claude/settings.json, trzeba wyłączyć memory, bo memory zawiera wszystko i nic, i niepotrzebnie obciąża kontekst.

"autoMemoryEnabled":false

Dlaczego Claude Code zmienia wszystko w moich tłumaczeniach

Wcześniej używałem samego API, z ograniczonymi narzędziami. Teraz z Claude Code mogę dać mu dostęp do wielu plików jednocześnie: glosariusza, przykładów tłumaczeń, książek .epub na ten sam temat. To znacznie wygodniejsze niż wcześniej, a tłumaczenie jest znacznie lepszej jakości. Czytałem przypadkowe fragmenty tłumaczeń i z Claude Code nie znalazłem błędów.

Problem: tokeny

Tokeny to jednostka, która mierzy, co AI czyta i pisze. To jak wynajmowanie czasu mózgu. Im więcej tekstu mu dajemy, tym więcej zużywamy, a zatem tym drożej kosztuje. A ja wyczerpuję je bardzo szybko.

Do mniej złożonych zadań Kevin i JB poradzili mi użyć Deepseek (chińskiego modelu) z Claude Code (interfejsem, który rozmawia z modelem, nazywa się to harness, zobacz wyjaśnienie poniżej). Model Deepseek jest nieco gorszy niż modele Claude’a, ale jest nieskończenie tańszy (podział przez około 25). Stosunek jakości do ceny jest wyjątkowy. JB i ja dzielimy konto za 25/30$ miesięcznie, co pozwala nam zużywać miliardy tokenów, co byłoby nieosiągalne z modelami Claude’a.

I właśnie, nie brakuje nam tokenów, co czyni nas całkowicie nieodpowiedzialnymi ! Na Deepseek nie sprzątamy w rozmowach (/clear, /compact), niczego nie optymalizujemy. Na Claude natomiast, ponieważ mamy tylko abonament po 20$/mies. każdy i szybko się zużywa, bardzo uważamy: regularnie optymalizujemy, audytujemy nasze procesy, aby oszczędzać tokeny. Ludzie tacy jak my zanieczyszczają planetę, nieładnie !!!

Claude Code to, co nazywamy „harness” (= interfejs, powłoka). Wyobraź sobie robota z ramionami. Ramiona, chwytaki, to, że chwyta przedmioty, przenosi je, otwiera szuflady, naciska przyciski… to jest harness. To on wykonuje konkretne rzeczy w świecie rzeczywistym. Ale głowę, tę, która myśli i decyduje, co robić z tymi ramionami, można zmienić. Zakładamy bardzo inteligentną głowę do złożonych zadań, bardziej podstawową do prostych. Ciało robota pozostaje dokładnie takie samo, zmieniamy tylko to, co jest na ramionach.

Claude Code jest taki sam. harness to ramiona: czyta twoje pliki, uruchamia polecenia, modyfikuje dokumenty, zarządza krokami jeden po drugim. To jest stałe, nie zmienia się. Ale głowę wewnątrz, tę, która myśli i pisze, można zmienić! Przy odrobinie konfiguracji technicznej można wstawić Claude Opus, Sonnet lub Haiku oczywiście, ale także Deepseek, GPT Sol lub Gemini. Ramiona pozostają te same, zmieniamy tylko głowę. To bardzo praktyczne: zakładamy mocną głowę do złożonych zadań (Claude Fable 5), tańszą do prostych (Deepseek).

Czytanie dokumentacji technicznej zmienia wszystko

JB zawsze mówi, że ten, kto czyta dokumentację techniczną, ma przewagę nad innymi. A ponieważ uwielbiam czytać dokumentacje techniczne, czytam je za nas obu! To w ten sposób odkryłem funkcje, których Claude nie oferuje domyślnie (/skill, sub agents, agent teams) : trzeba poprosić go o audyt procesu, a on wtedy optymalizuje wszystko.

Czym są skille i sub-agenci?

Domyślnie, gdy pracujesz z Claude Code, robi on wszystko sam, krok po kroku. To dobrze, ale nie jest optymalne.
Skille (= umiejętności), to jak karty pracy, które przygotowujesz z wyprzedzeniem. Na przykład: „kiedy tłumaczysz, oto dokładnie, jak masz się zachować, oto glosariusz, którego masz przestrzegać, oto oczekiwany styl”. Zamiast tłumaczyć mu za każdym razem, sięga po swoją kartę i od razu zaczyna od dobrych podstaw. To pozwala uniknąć powtarzania tych samych instrukcji i poprawia jakość wyniku.

Sub-agenci (= pod-agenci), to jest jeszcze potężniejsze. Zamiast jednego Claude’a, który robi wszystko, masz kilku, którzy pracują równolegle, każdy nad konkretnym zadaniem. Trochę jak zespół. W moim przypadku przy tłumaczeniach to ogromna różnica: zamiast jednego agenta, który tłumaczy, potem sprawdza i poprawia, mam agenta „tłumacza”, który tłumaczy, i drugiego „edytora”, który czyta i kwestionuje pracę pierwszego. Efekt jest znacznie lepszy i jest szybciej.

Różne modele

Do tłumaczeń zawsze lubiłam jakość Claude Sonnet 4.6.

Do dużych weryfikacji odkryłam Claude Fable 5 ostatnio i jestem bardzo zadowolona. Jest szybki, ma chirurgiczną precyzję i widzi więcej, niż się go prosi. Zużywa ogromną ilość tokenów na sesję (każda sesja kosztuje mnie równowartość 25$, gdyby korzystać z API), ale ostatecznie rozwiązuje złożone zadania w mniejszej liczbie sesji niż inne modele (wrzuciłam mu całą książkę i zauważył niespójności w tłumaczeniu i potrafi zacytować 3 różne miejsca w książce, aby uzasadnić wybór słowa w 4. miejscu). Cieszę się, że mam go w moim abonamencie Claude Pro do 22 czerwca.

Deepseek V4 Pro myśli zbyt szybko i pisze skrypty o wątpliwej jakości. Trzeba go zmuszać do myślenia i proponowania rozwiązań przed kodowaniem, inaczej pędzi na oślep, wszystko psuje, a debugowanie staje się koszmarem. Używam go do podstawowych zadań (tworzenie prostych stron internetowych, skrypty do robienia epubów).

Moje wnioski

Praca z AI wymaga przełączenia się w tryb menedżera a nie wykonawcy. Zamiast myśleć „jak to zrobimy”, muszę przełączyć myślenie i pomyśleć „jaki wynik chcę osiągnąć, niezależnie od tego, jak on do niego dojdzie”. Na przykład w przypadku tłumaczenia: nie obchodzi mnie, czy podzieli mój tekst na 2 czy na 4 części, to jego problem. Moim problemem jest uzyskanie jak najlepszego tłumaczenia, o spójnym stylu od początku do końca. To on ma się z tym uporać. Te nieliczne sytuacje, gdy mówię mu, co ma zrobić („napisz skrypt w Pythonie”, „wyślij to w partiach”), to mikrozarządzanie, które przekłada się bezpośrednio na nieefektywność. Zamiast znaleźć najlepsze rozwiązanie techniczne, idzie za MOIM rozwiązaniem technicznym, które niekoniecznie jest właściwe. To tak, jakbyś zatrudnił eksperta i dyktował mu każdy ruch, zamiast wyjaśnić, co chcesz osiągnąć. Na pewno będzie gorszy, niż gdybyś po prostu podał mu cel. Można też pomyśleć w kategoriach procesu i zespołów: chcę tłumacza, drugiego, który sprawdzi jakość tłumaczenia, webdesignera, …

Wciąż zdarza mi się sama siebie ograniczać myśląc: „ojej, to wygląda skomplikowanie, nie poproszę go o to”. Duży błąd. Muszę pamiętać, że nie ma absolutnie żadnych ograniczeń. Konkretny przykład: chcę oferować .epub (czyli e-booki) dostępne dla wszystkich. Ale na moim czytniku reMarkable 2 (czyli tablecie specjalnie do czytania i robienia notatek)potrzebuję epub w nieco specyficznym formacie. Gdyby to człowiek wykonywał tę pracę, czułabym się winna, prosząc go o dodatkowy wysiłek tylko dla 0,5% czytelników. Więc autocenzurowałabym się. Ale to jest AI. Ona się nie męczy, nie wzdycha, nie patrzy na zegarek. Poproszenie jej o wygenerowanie dwóch wersji zamiast jednej nic jej nie kosztuje. Moja ogromna przyjemność z czytania e-booka idealnie dopasowanego do mojego czytnika nie jest wcale kaprysem, to po prostu dodatkowy rezultat, którego nie prosić byłoby błędem. Zasada, którą muszę stosować: jeśli waham się, czy o coś poprosić, bo „to dużo”, i tak proszę. Z AI można żądać doskonałości, w przeciwieństwie do człowieka.

Aktualizacja: zdałam sobie sprawę, że mniej się ograniczam, gdy mam niemal nieograniczoną liczbę tokenów. Więc jeśli myślisz, że możesz sięgnąć dalej, weź pakiet ++ za 200$ tylko na miesiąc, żeby się nie ograniczać i nauczyć się maksymalnie, a potem wróć do pakietu za 20$.

Odkryłam, że można przejąć kontrolę nad programami już zainstalowanymi na moim komputerze za pomocą wiersza poleceń. W ten sposób, zamiast robić OCR (rozpoznawanie znaków) przez AI (i spalać tokeny), mogłam uruchomić OCR przez wiersz poleceń, aby sterować programem ABBYY. I aktualizować fiszki za pomocą mojego programu ANKI. Więc to nie tak, że jeśli narzędzie nie ma API/MCP, nie można z nim współpracować. Nie wahaj się powiedzieć mu, żeby przeskanował programy, które już masz, aby oszczędzać tokeny.

Ostatnia rzecz, którą naprawdę polecam każdemu: znajdź sobie kumpla, z którym pogadasz o Claude Code. Stajemy się totalnie szaleni na punkcie tego narzędzia, w dobrym tego słowa znaczeniu. Mamy nieodpartą chęć, żeby o tym komuś opowiedzieć. Jeśli ten ktoś ma już doświadczenie, to jeszcze lepiej: możesz zadawać mu pytania o dobre praktyki, pokazywać, co odpowiedział ci Claude, pytać, czy to normalne. Jestem przekonana, że godzina rozmowy z kimś, kto ma rok z Claude Code za sobą, oszczędza ci łatwo 3 miesiące samodzielnego testowania i uczenia się. A poza tym pozwala też dzielić frustrację związaną z brakiem tokenów. Między uzależnionymito bardzo ważne, żeby spędzać czas z innymi uzależnionymi! ahahah

Poważnie, to też bardzo przydatne do śledzenia nowości. Wychodzi tak wiele rzeczy każdego dnia, że nie da się wszystkiego przetestować samemu. Jeśli każdy przetestuje coś po swojej stronie i opowie o tym innym, razem pokrywacie dużo więcej terenu.

I wreszcie, jest FOMO (= Fear Of Missing Out, strach przed przegapieniem czegoś, przed spóźnieniem się). To FOMO jest bardzo realne. Kiedy widzisz, jak szybko AI pozwala się rozwijać, masz tylko jedną obawę: że twój konkurent rozwija się szybciej. I ten niepokój, naprawdę mogą go zrozumieć tylko ci, którzy używają tych narzędzi na co dzień. Więc tak, znajdź swojego kumpla.

Jeśli potrzebujesz prezentacji i konkretnych, bardziej złożonych przykładów, oto prezentacja hojnie udostępniona przez Kevina Richarda (naszego przyjaciela, którego gorąco polecam śledzić na YouTube i X). Ta prezentacja jest ważna, bo obudzi wiele osób (w każdym razie mnie obudziła!).