Написал скилл для аудита продукта в Claude Code
Скилл в Claude Code — зашитая методология: один вызов запускает 12-секционный аудит бизнеса с интерактивным HTML-отчётом. 5 файлов, 480 строк. Агент сам читает проект, собирает данные из восьми категорий, проверяет 18 операционных артефактов и открывает результат в браузере. Процесс, который раньше занимал полстраницы ручного промпта, превратился в две команды.
Проблема: аудит с чистого листа
Раз в месяц мне нужно понять, что происходит с продуктом. Где деньги, где узкие места, какие данные устарели. Раньше я каждый раз писал агенту заново: «прочитай data.md, product.md, посмотри issues, проверь метрики, напиши отчёт». Полстраницы промпта.
Агент что-то делал. Но каждый раз по-разному. Одну секцию забудет. Другую раздует на три экрана. Третью заполнит общими словами вместо цифр — «самый маржинальный канал» вместо «$350/сессия, ~$175/час».
Модель не виновата. Промпт одноразовый — нет архитектуры, нет воспроизводимости. С третьего потока Кружка этот аудит повторялся стабильно раз в месяц. Если процесс повторяется больше двух раз — делегировать. Значит, пора зашивать в скилл.
Скилл — не длинный промпт
Промпт — текст, который копируешь из заметок. Скилл — архитектура с тремя уровнями:
- SKILL.md — входная точка: что делать, в каком порядке, куда складывать
- references/ — справочники, которые агент подтягивает по мере необходимости
- Progressive disclosure — агент не читает 480 строк сразу, а открывает нужный reference на нужном шаге
Как технологическая карта в ресторане вместо рецепта на салфетке. По салфетке приготовишь, но каждый раз немного по-другому. По техкарте — одинаково, кто бы ни готовил.
~/.claude/skills/product-data-audit/
│
├── SKILL.md ← процесс: 3 шага
│ ├── определить объект аудита
│ ├── собрать данные (8 категорий)
│ └── сгенерировать HTML (12 секций)
│
└── references/
├── report-structure.md ← 12 секций + intro
├── html-design-spec.md ← Swiss Precision тема
├── missing-artifacts-checklist.md ← 18 артефактов
└── terminology.md ← 35+ замен англ→рус
Установка
Попросил Claude Code:
Агент клонирует, кладёт в ~/.claude/skills/, готово. Работает в любом проекте — агент адаптируется к структуре: ищет CLAUDE.md, README, канонические файлы с данными. Писал про то, как синхронизирую скиллы на четырёх машинах — этот встаёт тем же путём.
Запуск
Захожу в проект. Пишу:
Агент подтягивает SKILL.md и начинает. Если объект аудита неочевиден — спросит: одного продукта или всей экосистемы. У меня семь продуктов, обычно отвечаю «всё».
Дальше сбор данных. Восемь категорий: архитектура проекта, канонические файлы, стратегия, операционные правила, рабочие документы, задачи из GitHub Issues, конфиги систем, свежие метрики через CLI. Каждый источник — с датой snapshot и оценкой качества.
Потом генерация HTML. 12 секций. Каждая цифра протегирована:
- ФАКТ — подтверждено данными, ссылка на файл и строку
- ГИПОТЕЗА — логичный вывод, нужна проверка
- НЕИЗВЕСТНО — слепое пятно, данных нет
Агент открывает отчёт в браузере.
12 секций внутри
Отчёт начинается не с «Раздел 1: Введение», а с диаграммы экосистемы — SVG в четыре слоя:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 01 ЯДРО ВЫРУЧКИ │
│ продукты с ценами и числом оплат │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 02 УДЕРЖАНИЕ И РОСТ │
│ комьюнити, повторные покупки, партнёрства │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 03 ПРИВЛЕЧЕНИЕ И ДОВЕРИЕ │
│ собственные каналы, медиа, репутация │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 04 ОПЕРАЦИОННЫЙ КОНТУР │
│ боты, CRM, базы, мониторинг │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Под диаграммой — блок «РАЗРЫВЫ»: главные дефициты данных между слоями. Дальше 11 секций текстом: резюме, что компания делает на самом деле (две версии — как зарабатывает и чем пытается стать), карта решений, карта систем, узкие места с конкретными числами.
Отдельная секция — «Что уже есть, но называется по-другому». Агент берёт внутреннее название и даёт профессиональный термин. Оказывается, data.md — это по сути единый источник правды. А .claude/rules/ — операционный runbook. Помогает увидеть зрелость того, что уже построено.
Под конец — контуры внедрения. Агент проверяет 18 артефактов по чеклисту: есть North Star Metric? Квартальные OKR? Журнал решений? Определения метрик? Правила эскалации? Чего нет — попадает в рекомендации с приоритетом и минимальной версией. Подробнее про параллельные субагенты для анализа — тот же паттерн, когда один скилл оркестрирует глубокий разбор.
Swiss Precision
Отчёт — не markdown, а полноценная HTML-страница. Тема Swiss Precision: светлая, бруталистская, редакционная. IBM Plex Mono для чисел и тегов, Cormorant Garamond для заголовков, Instrument Sans для текста. Навигация — чёрная полоса с номерами 00–11.
Дизайн-спецификация зашита в скилл. Агент не выбирает тему при запуске — он генерирует отчёт в этом стиле каждый раз. По тому же принципу я делал интерактивные HTML-артефакты из терминала: агент получает спецификацию и рендерит, не импровизируя.
Факты внутри отчёта тоже структурированы. Не стена текста, а три уровня: тезис → пилюли с метриками → ссылка на источник. Тезис читается отдельно. Числа сканируются визуально. Источник не мешает.
Два раунда рефакторинга
Первая версия работала, но рыхло. «Самый маржинальный канал» — какой? Сколько приносит? Откуда число? Я добавил правило числовой конкретики: каждый ФАКТ содержит конкретное число, после числа — ссылка на файл. Если число можно получить запросом — получить, а не оставлять голое утверждение.
Второй раунд — тестирование субагентами. Шесть агентов проверяли разные аспекты: применимость к незнакомому проекту, поиск гэпов в инструкциях, терминологическое соответствие. Нашли 11 проблем — от противоречия «11 vs 12 секций» в разных файлах до привязки к конкретному проекту в примерах. Писал про выбор модели для субагентов — тот же подход: Sonnet для проверки, Haiku для рутины, Opus для генерации.
После двух раундов скилл вышел в релизе v1.15.0.
Executable knowledge
Идея «методология живёт в файле» не моя. Sahil Lavingia, основатель Gumroad, превратил книгу The Minimalist Entrepreneur в 9 скиллов для Claude Code — 459 тысяч просмотров и 4 800+ звёзд на GitHub за первую неделю. Люди устанавливают книгу как набор инструкций для агента.
Та же логика. Методология продуктового аудита — не текст для чтения. Это executable knowledge: файл, который агент исполняет. Каталог awesome-claude-skills перевалил за 25 700 звёзд. Скиллы — способ упаковки экспертизы, который масштабируется через git clone.
Для контекста: консалтинговая фирма RSM US берёт десятки тысяч долларов за operational audit. Это не сравнение «скилл заменяет McKinsey» — у консалтеров другая глубина. Но для основателя, которому нужно понять состояние продукта раз в месяц без найма аналитика, скилл закрывает основную потребность. И каждый следующий прогон стоит одинаково: токены Claude Code.
Подробнее про единый data layer как основу для таких отчётов — без канонических файлов с данными аудит не будет конкретным.
Зачем это вайбкодеру
У меня 40 скиллов. Product-data-audit — один из них. Не самый сложный. Но показательный: методология из 12 секций и 18 артефактов живёт в пяти файлах, и агент не импровизирует — исполняет.
Попросить агента сделать аудит — один промпт и один результат. Установить скилл — один промпт и бесконечное число одинаковых результатов.
Если процесс повторяется больше двух раз — делегировать. А если делегируешь — сделай так, чтобы результат не зависел от формулировки промпта в конкретный день.
Подписаться на обновления — @sereja_tech