Claude Code для введения в кодовую базу: подсказки, которые картируют ваше приложение

Что вы пытаетесь узнать (и что может подождать)

Чтение файлов по‑одному кажется медленным, потому что большинство кодовых баз не устроены как связная история. Вы открываете папку, видите десять названий, которые кажутся важными, кликаете по одному и оказываетесь в хелперах, конфигурциях и краевых случаях. Через час у вас много деталей, но вы всё ещё не можете объяснить, как работает приложение.

Лучше цель для Claude Code при онбординге — построить простую ментальную карту. Эта карта должна отвечать на три вопроса:

• Какие основные модули?
• Какие ключевые пользовательские потоки запускаются?
• Где находятся рискованные зоны, которые могут сломать продакшен или привести к багам?

«Достаточно хороший» онбординг за 1–2 дня — это не «я могу объяснить каждый класс». Это ближе к такому уровню:

• Вы можете назвать 5–8 модулей, которые имеют значение, и сказать, за что отвечает каждый.
• Вы можете проследить 2–3 реальных пользовательских потока от начала до конца (от UI или точки входа API до базы и обратно).
• Вы знаете главные риски (платежи, аутентификация, записи данных, фоновые джобы) и где они находятся.
• Вы можете внести небольшое изменение безопасно, потому что знаете, что тестировать и к кому обратиться.

Некоторые вещи могут подождать. Глубокие рефакторы, идеальное понимание каждой абстракции и чтение старого кода, которым никто не пользуется, редко дают самый быстрый полезный результат.

Думайте об онбординге как о построении карты, а не заучивании улиц. Ваши подсказки должны постоянно возвращать вас к вопросу: «Где я в системе, что происходит дальше и что здесь может пойти не так?» Как только карта есть, детали проще осваивать по мере надобности.

Подготовительная работа: получите контекст, не охватывая океан

Прежде чем задавать вопросы, соберите базовые вещи, которые вам обычно нужны в первый день. Claude Code лучше работает, когда может оперировать реальными файлами, реальным конфигом и реальным поведением, которое вы можете воспроизвести.

Начните с доступа и рабочей среды. Убедитесь, что вы можете клонировать репозиторий, установить зависимости и запустить приложение (или хотя бы маленький фрагмент) локально. Если локальная настройка сложна, получите доступ к staging‑среде и к тому месту, где хранятся логи, чтобы вы могли верифицировать, что код действительно делает.

Далее найдите «источник правды» — документы, которые команда реально обновляет, когда что‑то меняется: README, короткая архитектурная заметка, папка с ADR, runbook или заметка по деплою. Даже если они не аккуратны, они дают названия модулей и потоков, что делает Q&A намного точнее.

Определите границы сферы изучения заранее. Во многих репозиториях есть несколько приложений, сервисов и общих пакетов. Выберите границы вроде «только API и воркер биллинга» или «только веб‑приложение и его поток аутентификации». Чёткий scope предотвращает бесконечные отвлечения.

Запишите допущения, которые вы не хотите, чтобы ассистент сам додумывал. Это кажется мелочью, но предотвращает ошибочные ментальные модели, которые потом отнимают часы.

Вот простой чек‑лист подготовки:

• Подтвердить доступ к репозиторию, необходимые права и как запускать тесты.
• Собрать заметки по окружению (env vars, сиды, feature flags) и где смотреть логи и метрики.
• Выявить текущие файлы‑источники правды (README, архитектурные заметки, ADR, runbooks).
• Определить, что входит в область изучения и что явно исключено для этого прохода онбординга.
• Установить правила безопасности: никогда не вставлять секреты, API‑ключи, токены, приватные данные клиентов или продовые логи с чувствительными деталями.

Если чего‑то не хватает, зафиксируйте это как вопрос к коллеге. Не «обходите» отсутствующий контекст догадками.

Ментальная карта: что фиксировать в ходе исследования

Ментальная карта — это небольшой набор заметок, который отвечает на вопрос: какие основные части у приложения, как они общаются между собой и где что может пойти не так. При хорошем подходе онбординг перестаёт быть просто просматриванием файлов и превращается в построение картины, которой можно пользоваться.

Начните с определения выходных артефактов. Вам нужен список модулей практичного уровня, а не идеальный. Для каждого модуля зафиксируйте, что он делает, кто его владеет (команда или человек, если известно) и ключевые зависимости (другие модули, сервисы, базы данных, внешние API). Также отметьте основные точки входа: UI‑маршруты, API‑эндпоинты, фоновые джобы и планировщики задач.

Далее выберите несколько пользовательских сценариев. Достаточно трёх‑пяти. Выбирайте потоки, которые связаны с деньгами, правами доступа или изменением данных. Примеры: регистрация и подтверждение email, создание платного плана или покупка, действие администратора, меняющее доступ пользователя, и критичный поток, которым пользуется большинство.

Решите заранее, как вы будете маркировать риск. Держите категории простыми, чтобы можно было быстро просмотреть позже. Полезный набор: безопасность, целостность данных, доступность и стоимость. Когда помечаете что‑то как риск, добавьте одно предложение, объясняющее почему, и что подтвердит безопасность (тест, лог, проверка прав).

Используйте единый формат, чтобы потом можно было превратить заметки в онбординг‑док без переписывания всего:

• Модули: назначение, точки входа, зависимости, владелец
• Ключевые потоки: триггер, шаги, записанные данные, точки отказа
• Данные: таблицы или коллекции, важные поля, ограничения
• Риски: категория, наихудший сценарий, как мониторить, как откатить
• Открытые вопросы: что вы ещё не знаете, кого спросить

Пример: если Checkout вызывает Billing, который пишет в payments и invoices, пометьте это как риск целостности данных и расходов. Затем укажите, где происходят ретраи и что предотвращает двойное списание.

Пошаговые Q&A‑подсказки для исследования кодовой базы

Когда вы приходите в новый репозиторий, вам нужно быстро сориентироваться, а не получить идеальное понимание. Эти подсказки помогут вам построить ментальную карту маленькими, безопасными шагами.

Начните с того, что дайте ассистенту дерево репозитория (или вставленную его часть) и попросите дать обзор. Держите каждый раунд вопросов сфокусированным, а в конце спросите, что читать дальше.

1) Repo tour
"Here is the top-level folder list: \u003cpaste\u003e. Explain what each folder likely contains and which ones matter for core product behavior."

2) Entry points
"Find the app entry points and boot process. What files start the app, set up routing, configure DI/env, and start background jobs? Name the exact files and what they do."

3) Module index
"Create a module index: module name, purpose, key files, and important external dependencies. Keep it to the modules that affect user-facing behavior."

4) Data model hints
"Based on migrations/models, list the key tables/entities, critical fields, and relationships. Call out fields that look security-sensitive or used for billing/permissions."

5) Flow trace
"Trace this flow end-to-end: \u003cflow\u003e. Where does the request/event start, where does it end, and what does it call in between? List the main functions/files in order."

6) Next inspection
"What should I inspect next and why? Give me 3 options: fastest clarity, riskiest area, and best long-term payoff."

Конкретный пример: если вы картируете «пользователь регистрируется и создаёт первый проект», попросите указать API‑хендлер, валидацию, запись в БД и любую асинхронную джобу, которая отправляет письма или выделяет ресурсы. Затем прогоните трассировку потока для «удаление проекта пользователем», чтобы обнаружить пробелы в очистке ресурсов.

Чтобы ответы были прикладными, просите конкретные артефакты, а не только сводки:

• Пути к файлам и имена функций
• Явно выделенные допущения и неизвестные
• Зависимости, сформулированные как «Если я изменю X, что сломается?»
• Одно небольшое задание для чтения на 10 минут

Как фиксировать ответы, чтобы они оставались полезными

Главная победа при онбординге — превратить разрозненные Q&A в заметки, которыми сможет пользоваться другой разработчик. Если заметки понятны только вам, вы будете повторять ту же работу снова.

Простая структура лучше длинных страниц. После каждой сессии исследований сохраняйте ответы в пяти небольших артефактах (один файл или документ подойдёт): таблица модулей, глоссарий, ключевые потоки, неизвестные и реестр рисков.

Вот компактный шаблон, который можно вставлять в заметки и заполнять по ходу:

Module table
- Module:
  Owns:
  Touches:
  Entry points:

Glossary
- Term:
  Meaning:
  Code name(s):

Key flow (name)
1.
2.
3.

Unknowns
- Question:
  Best person to ask:
  Where to look next:

Risk register
- Risk:
  Location:
  Why it matters:
  How to verify:

Держите ключевые потоки короткими специально. Пример: 1) пользователь входит в систему, 2) бэкенд создаёт сессию, 3) клиент загружает dashboard, 4) API запрашивает данные, 5) UI рендерит и обрабатывает ошибки. Если поток не влезает в пять шагов, разделите его (логин vs загрузка dashboard).

При использовании Claude Code добавляйте в каждый ответ одну строку: «Как я это протестирую?» Эта строка превращает пассивные заметки в чек‑лист, который вы можете прогнать позже, особенно когда неизвестности и риски пересекаются.

Если вы работаете в vibe‑coding платформе вроде Koder.ai, такой подход к заметкам также поможет заметить, где сгенерированные изменения могут иметь побочные эффекты. Модули с большим количеством точек пересечения часто становятся «магнитами изменений».

Как быстро найти рискованные места (не читая каждый файл)

Риск в кодовой базе редко раскидан случайно. Он концентрируется там, где приложение решает, кто вы, меняет данные, общается с другими системами или выполняет работу в фоне. Вы можете обнаружить большую часть рисков с помощью целевых запросов и нескольких фокусных поисков.

Начните с идентичности. Спросите, где происходит аутентификация (логин, сессии, токены) и где принимаются решения об авторизации (проверки ролей, фич‑флаги, правила владения). Обычная ловушка — разбросанные проверки в UI, обработчиках API и запросах к базе без единого источника правды.

Далее картируйте пути записи. Найдите эндпоинты или функции, которые создают, обновляют или удаляют записи, а также миграции, которые изменяют структуру данных со временем. Включите фоновые джобы: многие загадочные баги приходят от асинхронных воркеров, которые пишут неожиданные значения после завершения запроса.

Подсказки, которые быстро выявляют риски:

• "List every place that enforces permissions for [resource X]. Which one is the final gate?"
• "Show the full path for writing [table/entity X]: API handler -> service -> DB call. Where are validations?"
• "What external integrations exist (payments, email, webhooks, third-party APIs)? Where are retries and timeouts set?"
• "Where can work run twice (queues, goroutines, cron)? What makes it idempotent?"
• "What can break silently, and how would we notice (logs, metrics, alerts, dashboards)?"

Затем проверьте обработку конфигурации и секретов. Ищите env vars, runtime‑файлы конфигурации и значения по‑умолчанию. Значения по‑умолчанию полезны, но рискованны, если они скрывают неверную конфигурацию (например, использование dev‑ключа в проде из‑за отсутствия значения).

Быстрый пример: в Go‑бэкенде с PostgreSQL вы можете найти джобу «send email», которая делает ретраи при ошибках. Если ретраи проходят без идемпотентного ключа, пользователи могут получить дублирующие письма. Если при ошибках логируется только предупреждение и нет алерта, проблема будет ломаться тихо. Это место стоит задокументировать и протестировать в первую очередь.

Пример разбора: картирование одного реального пользовательского потока

Возьмите один реальный поток, чтобы построить первый сквозной сценарий через систему. Логин — хорошее начало, потому что он задействует маршрутизацию, валидацию, сессии или токены и чтение из базы.

Сценарий: React‑веб‑приложение вызывает Go API, а API читает и пишет в PostgreSQL. Ваша цель не понять каждый файл. Вопрос: «Когда пользователь нажимает Login, какой код выполняется дальше, какие данные перемещаются и что может пойти не так?» Так онбординг остаётся конкретным.

Картируйте поток от браузера до базы

Начните с UI и двигайтесь вперёд, по одному шагу. Просите конкретные имена файлов, функции и форму запроса/ответа.

• "Найдите React‑маршрут или страницу для экрана логина. Какой компонент её рендерит и какое действие срабатывает при submit?"
• "Где выполняется вызов API клиента (fetch/axios/etc.)? Какой точный путь URL, метод, заголовки и тело запроса?"
• "На стороне Go, где зарегистрирован обработчик для этого пути? Покажите настройку роутера и функцию‑обработчик."
• "Где происходит валидация входных данных (frontend, backend, или оба)? Какие правила есть и где форматируются ошибки?"
• "Какой SQL‑запрос выполняется для логина? Укажите репозиторий/SQL‑файл, перечислите таблицы/колонки и отметьте транзакции или блокировки."

После каждого ответа запишите одну короткую строку в ментальной карте: "UI component -> API endpoint -> handler -> service -> DB query -> response." Включайте имена, а не просто «какая‑то функция».

Подтвердите прогоном

Когда дорожка получена, проверьте её простым прогоном. Вы убеждаетесь, что путь, который вы описали, — тот, что реально используется.

Отслеживайте сетевые запросы в devtools (путь, код ответа, тело). Добавьте или включите логи на сервере вокруг обработчика и DB‑вызова (если есть request ID). Запросите PostgreSQL на предмет ожидаемых изменений (для логина это может быть last_login_at, сессии или audit‑записи). Сымитируйте один провал (неверный пароль, отсутствующее поле) и посмотрите, где формируется сообщение об ошибке и где оно отображается. Запишите ожидаемые ответы для успеха и ошибки (коды статуса и ключевые поля), чтобы следующий разработчик мог быстро сделать санити‑чек.

Этот один поток часто выявляет границы владения: чему доверяет UI, что проверяет API, и где ошибки пропадают или обрабатываются несколько раз.

Превратите ментальную карту в короткий онбординг‑док

Когда ментальная карта готова, зафиксируйте её в 1–2‑страничной заметке. Цель — не полный документ. Цель — помочь следующему разработчику ответить: что это за приложение, куда смотреть в первую очередь и что скорее всего сломается.

Если вы используете Claude Code, рассматривайте документ как результат вашего Q&A: ясный, конкретный и удобный для быстрого просмотра.

Простая структура на 1–2 страницы

Сделайте документ предсказуемым, чтобы в нём быстро находили нужное:

• Назначение: что делает приложение, кто его использует и что означает «готово»
• Краткая архитектура: основные сервисы, хранилища данных и как запросы проходят через систему
• Как запустить: предпосылки, одна команда для старта и одна команда для запуска тестов
• Где что лежит: папки, которые важны, и 5–10 файлов, которые являются точками входа
• Ключевые потоки и риски: короткие трассировки важных маршрутов и что проверять после изменений

Делайте документ прикладным, а не академичным

Для раздела «Где что лежит» давайте указатели вроде «Auth начинается в X, логика сессий в Y, UI‑маршруты в Z.» Не дампьте полное дерево, выбирайте только то, с чем люди будут взаимодействовать.

Для «Ключевых потоков» пишите 4–7 шагов: триггер, контроллер/хендлер, ключевой модуль, DB‑вызов и внешний эффект (отправка письма, изменение состояния, постановка джобы в очередь). Указывайте имя файла на каждом шаге.

Для «Рискованных зон» укажите режим отказа и самый быстрый чек безопасности (конкретный тест, smoke‑прогон или лог для наблюдения).

Завершите небольшим списком первых задач, чтобы кто‑то мог безопасно внести вклад:

• Обновить текст в одном месте или правило валидации на одном экране
• Добавить небольшой unit‑тест вокруг хитрой вспомогательной функции
• Исправить некритичный баг с явным repro и ожидаемым результатом
• Добавить страховку: лучшее сообщение об ошибке, проверку входа или таймаут
• Узнать, кто владеет продакшен‑деплоем и кого пинговать по вопросам домена

Распространённые ошибки и как их избегать

Самый быстрый способ потратить впустую помощника — попросить «полное объяснение всего репозитория». Вы получите длинную сводку, которая звучит уверенно, но остаётся расплывчатой. Вместо этого выберите маленький релевантный фрагмент (один модуль + один поток), затем расширяйтесь.

Чуть менее вредная ошибка — не указать, какие именно маршруты важны. Если вы не скажете «checkout», «login» или «admin edit», ответы скатятся к общей архитектурной болтовне. Начинайте каждую сессию с конкретной цели: «Помоги мне понять signup‑поток от и до, включая валидацию, состояния ошибок и где хранятся данные.»

Ещё одна ловушка — позволить ассистенту делать допущения. Когда что‑то неясно, требуйте, чтобы он пометил неопределённость. Попросите разделять то, что подтверждено кодом, и то, что выводится по косвенным признакам.

Держите неизвестности видимыми (чтобы их разрешать)

Используйте простое правило в заметках: каждое утверждение должно иметь одну из меток:

• Подтверждено в коде
• Подтверждено при прогоне приложения
• Допущение (нужно проверить)
• Неизвестно (нет контекста)

Заметки также теряют ценность, если их собирают без структуры. Горка чата с обрывками ответа — бесполезна. Держите шаблон: какие модули задействованы, точка входа, ключевые функции и файлы, данные, побочные эффекты, пути ошибок и тесты для проверки.

Не принимайте выводы за факты

Даже с Claude Code относитесь к результату как к черновику. Проверяйте ключевые потоки прогоном, особенно части, которые могут сломать продакшен: аутентификация, платежи, права, фоновые джобы и миграции.

Практический пример: если ассистент говорит «сброс пароля отправляет письмо через X», подтвердите это, вызвав сброс в dev‑окружении и проверив логи или песочницу для почты. Такая проверка не допустит, чтобы вы онбордили себя в неверную историю.

Быстрый чек‑лист перед тем, как заявить «я онбордился»

Вам не нужно запомнить весь репозиторий. Нужно иметь достаточно уверенности, чтобы внести безопасное изменение, разбираться в реальной проблеме и объяснить систему следующему человеку.

Перед тем как считать себя онбордированным, убедитесь, что вы можете ответить на эти вопросы без догадок:

• Можете ли вы объяснить пять самых важных областей кода и что каждая из них владеет (например: UI, слой API, фоновые джобы, доступ к данным, интеграции)?
• Можете ли вы пройти по двум важным пользовательским сценариям от и до и указать первый файл/функцию, где они начинаются?
• Можете ли вы показать, где проверяется аутентификация, и где определяются и проверяются роли/права?
• Можете ли вы назвать самые рискованные записи в БД (деньги, права, удаление, переходы состояний) и описать, как вы бы безопасно протестировали каждое изменение?
• Можете ли вы дать новому разработчику короткую заметку для чтения за 10 минут, после которой он будет знать, с чего начать?

Если чего‑то не хватает, сделайте небольшой целенаправленный проход вместо широкого серфинга. Выберите один поток, проследите его до границы базы данных, затем остановитесь и запишите, что узнали. Если что‑то непонятно, зафиксируйте это как вопрос, а не как абзац: «Где создаётся роль X?» полезнее, чем «auth запутан».

Хороший финальный тест: представьте, что вам нужно добавить небольшую фичу под флагом. Если вы можете назвать файлы, которые нужно править, тесты, которые запускать, и режимы отказа, за которыми следить — вы достаточно онбордились, чтобы вносить вклад ответственно.

Следующие шаги: держите карту актуальной и упрощайте передачи

Ментальная карта полезна только пока соответствует реальности. Относитесь к ней как к живому артефакту, а не к разовой задаче. Проще всего поддерживать её актуальной, обновляя прямо после изменений, которые влияют на поведение.

Лёгкая рутина лучше больших переработок. Привяжите обновления к тому, что вы уже делаете:

• После каждой фичи: обновляйте список модулей и основные потоки, которые она затронула
• После инцидента: добавляйте триггер, влияние и точное место фикса
• После рискованного рефактора: отметьте, что поменялось и что осталось совместимым
• Перед релизом: перепроверьте топ‑3 рискованных места и тестовые пути
• Раз в месяц: удаляйте устаревшие заметки и подтверждайте владельцев ключевых модулей

Держите документ онбординга рядом с кодом и версионируйте его так же строго, как кодовую базу. Малые диффы читают. Большие переписывания обычно игнорируют.

Когда деплой рискован, запишите, что поможет следующему человеку быстро восстановиться: что изменилось, что смотреть и как откатить. Если платформа поддерживает снимки и откат, добавьте имя снимка, причину и что считается «хорошим» после фикса.

Если вы пользуетесь Koder.ai (koder.ai), режим планирования поможет составить единообразную карту модулей и заметку для онбординга на основе Q&A, а экспорт исходников даст ревьюерам удобный способ проверить результат.

Наконец, определите чек‑лист передачи следующему разработчику, чтобы ему не приходилось гадать:

• Что читать сначала (2–3 файла или документа) и почему
• Что запускать локально (команды, env vars, seed‑данные)
• Что проверять (один «happy path» и один кейс ошибки)
• Где острые углы (рискованные модули, нестабильные тесты, хитрые конфиги)
• Кого спрашивать по какому вопросу (владельцы для ключевых потоков)

При правильном подходе Claude Code для онбординга кодовой базы превращается в привычку: каждое изменение оставляет за собой ясную карту для следующего человека.