TL;DR

Plan mode to fundament sukcesu – im więcej planowania, tym lepsze rezultaty
Proces spec-todo-code drastycznie zwiększa jakość implementacji
Claude wymaga nadzoru jak nadgorliwy junior developer
Komunikacja głosem przyspiesza pracę, szybkie uruchomienie UI ułatwia iteracje
Debugging wymaga konkretnego feedbacku i logów z konsoli
Integracja z GitHub i zarządzanie uprawnieniami oszczędza czas
Zaawansowane funkcje jak sub-agenty otwierają nowe możliwości

Uwaga: To są notatki z praktycznego tutorialu video, w którym doświadczony użytkownik Claude Code dzieli się 20 technikami wypracowanymi podczas miesięcznej pracy z narzędziem. Wszystkie przedstawione przemyślenia, obserwacje i wnioski pochodzą od autora tutorialu. Materiał pokazuje budowę aplikacji Family Activity Finder od planowania po wdrożenie.

Fundament sukcesu – planowanie przed kodowaniem

Plan mode jako podstawa

Pierwsza i najważniejsza zasada według twórcy tutorialu brzmi: „Jeśli zapamiętasz tylko jeden tip, niech to będzie ten – im więcej czasu spędzisz na planowaniu, tym większe prawdopodobieństwo sukcesu Claude’a.”

Plan mode aktywuje się kombinacją Shift+Tab. Kluczowe jest powstrzymywanie Claude’a przed przedwczesnym kodowaniem. Dlatego autor radzi zawsze naciskać Escape, gdy AI zaczyna pisać kod bez odpowiedniego przygotowania. Claude zachowuje się bowiem jak nadgorliwy inżynier, którego trzeba stale kontrolować.

Systematyczny proces spec-todo-code

Autor przedstawia sprawdzony workflow planowania:

Checklist procesu planowania:

[ ] Eksploracja rozwiązań – poproś Claude’a o kilka wariantów, zaczynając od najprostszego
[ ] Tworzenie specyfikacji – dokument spec.md z wymaganiami, stosem technologicznym, designem i maksymalnie 3 kamienie milowe
[ ] Audyt i uproszczenie – przejrzyj propozycje Claude’a, usuń nadmiarowe elementy
[ ] Lista zadań – stwórz szczegółowe todo dla pierwszego kamienia milowego
[ ] Weryfikacja – sprawdź sensowność planu przed kodowaniem

W przypadku Family Activity Finder pojawiły się trzy opcje: statyczna baza danych z filtrowaniem, API zewnętrznych serwisów oraz Claude Messages API z web search. Autor wybrał ostatnią opcję jako najbardziej dopasowaną do celów demonstracyjnych.

Konfiguracja środowiska pracy

Instalacja Claude Code to prosty proces – wystarczy skopiować jedną linijkę w terminalu. W tutorialu używany jest Cursor editor, a Claude Code otwiera się komendą claude w terminalu projektu.

Autor zaleca kilka ustawień ułatwiających pracę. Tryb wyjaśniający dodaje pola z objaśnieniami decyzji architektonicznych Claude’a – szczególnie przydatne dla uczących się programowania. Istnieje też tryb uczenia, gdzie Claude zmusza użytkownika do pisania fragmentów kodu samodzielnie. Jednak jak przyznaje autor: „Ponieważ jesteśmy leniwi, użyjemy trybu wyjaśniającego.”

Plik CLAUDE.md można utworzyć komendą init, która skanuje bazę kodu i tworzy szczegółowy kontekst projektu. Staje się to pamięcią Claude’a dla każdej przyszłej konwersacji. Autor zdecydował się na pusty plik, żeby dodać własne preferencje: „Jestem PM z ograniczonym doświadczeniem kodowania. Dziel się tipami wyjaśniającymi architekturę i zmiany.”

Efektywny workflow kodowania

Komunikacja głosem zamiast pisania

Doświadczeni inżynierowie coraz częściej używają narzędzi typu Whisper Flow i Monologue zamiast pisania. Naturalne mówienie często skutkuje bardziej szczegółowymi instrukcjami dla Claude’a, co poprawia jakość rezultatów.

W praktyce oznacza to instalację narzędzia do dyktowania. Autor pokazuje jak naciśnięcie Control uruchamia dyktowanie i pozwala szybko przekazać złożone wymagania.

Priorytet – szybkie uruchomienie aplikacji

Kluczowa strategia to priorytetowe uruchomienie UI z przykładowymi danymi. Pierwszy kamień milowy w projekcie Family Activity Finder to wyłącznie interfejs użytkownika z przykładowymi danymi.

Dlaczego to takie ważne? Gdy aplikacja działa lokalnie, każda kolejna zmiana jest natychmiast widoczna. Znacznie ułatwia to debugowanie i iteracje. Jak podkreśla autor: „Chcę zobaczyć aplikację live tak szybko jak to możliwe, żeby późniejsze zmiany były widoczne w czasie rzeczywistym.”

Monitoring pracy Claude’a

Ważna obserwacja: warto siedzieć i obserwować jak Claude pracuje, zamiast odchodzić na kawę. Po pierwsze, uczysz się podczas procesu dzięki polom objaśniającym. Po drugie, możesz natychmiast zauważyć, gdy Claude schodzi na manowce.

W projekcie Family Activity Finder Claude próbował użyć przestarzałego modelu Claude 3.5 Sonnet zamiast aktualnego Claude 4. Tylko dzięki monitorowaniu autor mógł to skorygować na bieżąco. Podobnie, gdy AI zaczął budować skomplikowane systemy geolokalizacji i wykrywania strefy czasowej, autor przerwał pracę przypominając, że użytkownik już podaje te informacje w formularzu.

Zarządzanie kontekstem i uprawnieniami

Claude Code stale prosi o pozwolenia na różne operacje, co bywa frustrujące. Rozwiązaniem jest plik ustawień uprawnień z automatycznymi zezwoleniami dla bezpiecznych operacji (read, write, git commands) przy jednoczesnym blokowaniu niebezpiecznych (delete, remove).

Alternatywą jest komenda „dangerously skip permissions”, lecz autor ostrzega: „nie polecam tego, chyba że naprawdę wiesz co robisz.”

Strategiczne czyszczenie kontekstu to druga kluczowa technika. Komenda „compact” zachowuje podsumowanie konwersacji, podczas gdy „clear” usuwa wszystko. To ważne, ponieważ AI pogarsza się wraz z długością historii rozmowy.

Bezpieczeństwo API keys

Autor bardzo podkreśla kwestie bezpieczeństwa przy pracy z Claude API. Nigdy nie udostępniaj swojego klucza API nikomu – nawet małżonkowi. W trakcie demo przypadkowo pokazał swój klucz na ekranie i zaznaczył, że będzie musiał go później usunąć.

Żeby używać Claude API, trzeba doładować konto kwotą około 5 dolarów. Według autora „warto tej inwestycji, jeśli chcesz nauczyć się kodowania z AI.” Klucze tworzy się w Anthropic Console i każdy powinien mieć opisową nazwę.

Debugging i kontrola wersji

Techniki skutecznego debugowania

Checklist efektywnego debugowania:

[ ] Użyj komendy „think ultra hard” – zmusza AI do dłuższego myślenia
[ ] Zbierz konkretne informacje o błędzie:
- [ ] Zrzuty ekranu problemu
- [ ] Logi z konsoli przeglądarki
- [ ] Dokładne komunikaty błędów
[ ] Zadaj pytanie „why do you think this happened?” dla głębszej analizy
[ ] Podaj maksimum kontekstu – im więcej, tym lepsze debugging

W projekcie Family Activity Finder aplikacja początkowo pokazywała pusty ekran. Autor sprawdził konsolę w przeglądarce, znalazł błąd, skopiował dokładny komunikat i poprosił Claude’a o „think ultra hard”. To wystarczyło do szybkiego rozwiązania problemu.

Problemy z jakością rezultatów

Po podłączeniu Claude API aplikacja działała, jednak zwracała generyczne wyniki zamiast aktualnych wydarzeń. Jak tłumaczy autor: „Pokazuje generyczne rzeczy jak Exploratorium, California Academy of Science. To co chcę to bardziej aktualne lokalne eventy jak Exploratorium After Dark czy Lindy in the Park.”

Problem leżał w niewłaściwej implementacji narzędzia web search. Claude twierdził, że go zaimplementował i odznaczył w liście zadań, lecz tak naprawdę tego nie zrobił. To kolejny przykład zachowania „nadgorliwego juniora” – twierdzi, że zrobił, a nie zrobił.

Iteracyjne rozwiązywanie problemów

Autor szczerze przyznaje: „Zajęło mi 10 minut żeby to naprawić przez problemy z ograniczaniem zapytań do Claude API.” Pokazuje to realną stronę pracy z AI – nie zawsze wszystko działa od razu.

Rozwiązanie wymagało kombinacji technik: skrócenie promptu, dodanie konkretnych logów z konsoli przeglądarki, doprecyzowanie instrukcji dla narzędzia web search. Ostatecznie aplikacja zaczęła zwracać relevantne, aktualne wydarzenia dla San Francisco i Los Angeles.

Integracja z GitHub

Version control to konieczność przy pracy z AI. Kod może się zepsuć, dlatego trzeba mieć możliwość powrotu do działającej wersji.

Autor zapisuje zmiany w GitHub po każdym kamieniu milowym. Proces jest prosty: stworzenie repozytorium, połączenie projektu z repo, commitowanie zmian. Claude Code może automatyzować te operacje po odpowiedniej konfiguracji, co oszczędza czas i zapewnia historię zmian.

Zaawansowane możliwości Claude Code

Automatyzacja i specjalizacja

Slash commands pozwalają na tworzenie przepływów pracy wielokrotnego użytku. Autor ma dedykowany tutorial na ten temat, co sugeruje ich praktyczną wartość w codziennej pracy.

Sub-agenty to wyspecjalizowane wersje Claude’a z własnymi promptami i kontekstem. Inżynierowie Anthropic używają ich do aktualizacji dokumentacji, audytów bezpieczeństwa czy reagowania na incydenty. Główny agent decyduje, kiedy je wywołać, a każdy sub-agent ma oddzielne okno kontekstu.

Hooks uruchamiają skrypty po wykonaniu konkretnych akcji przez Claude’a. Praktyczny przykład: automatyczne powiadomienie Slack, gdy AI skończy pracę nad zadaniem.

MCP serwery i równoległe sesje

MCP serwery dodają wyspecjalizowane funkcjonalności:

Serena – przeszukiwanie kodu
Playwright – screenshoty i testowanie UI
Figma – prototypowanie

Ostrzeżenie autora: MCP serwery obciążają okno kontekstu, więc nie warto uruchamiać zbyt wielu jednocześnie.

Równoległe sesje Claude’a pozwalają na budowanie front-endu i back-endu jednocześnie przy użyciu Git Work Tree. Autor przyznaje: „Nie jestem na tyle zaawansowany żeby to robić, ale możesz zobaczyć live demo w moim wywiadzie z Kieranem.” To technika dla doświadczonych programistów, którzy mają już wypracowany przepływ pracy.

Master checklist – kompletny workflow Claude Code

Przed rozpoczęciem projektu:

[ ] Aktywuj plan mode (Shift+Tab)
[ ] Ustaw tryb wyjaśniający
[ ] Stwórz plik CLAUDE.md z preferencjami
[ ] Przygotuj repozytorium GitHub

Faza planowania:

[ ] Eksploruj rozwiązania z Claude’em (od najprostszego)
[ ] Stwórz spec.md (wymagania, stos technologiczny, maksymalnie 3 kamienie milowe)
[ ] Zaudytuj i upróść propozycje AI
[ ] Przygotuj szczegółową listę todo dla kamienia milowego 1
[ ] Zatrzymaj Claude’a przed kodowaniem (Escape)

Faza kodowania:

[ ] Uruchom aplikację z przykładowymi danymi (kamień milowy 1)
[ ] Użyj głosu do szybszej komunikacji
[ ] Monitoruj pracę Claude’a – interweniuj gdy potrzeba
[ ] Testuj na żywo każdą zmianę

Debugging:

[ ] Zbierz konkretne informacje (logi konsoli, screenshoty)
[ ] Użyj „think ultra hard” dla złożonych problemów
[ ] Podaj maksimum kontekstu o błędzie

Zakończenie kamienia milowego:

[ ] Przetestuj wszystkie funkcje
[ ] Commituj zmiany do GitHub
[ ] Przygotuj plan kolejnego kamienia milowego
[ ] Wyczyść kontekst (compact) przed dalszą pracą

Kluczowy insight

Paradoks planowania z AI

Standardowo myślimy: AI przyspiesza development, więc można szybciej przejść do kodowania i iterować w locie.

W praktyce okazuje się, że: Im więcej czasu poświęcisz na planowanie przed pierwszą linijką kodu, tym szybciej osiągniesz działający rezultat. Autor poświęcił większość 35-minutowego tutorialu na planowanie (spec, todo, konfigurację), a kodowanie zajęło mu najmniej czasu.

Dlaczego to jest istotne: AI amplifikuje zarówno dobre, jak i złe decyzje projektowe. Błąd w planowaniu prowadzi do godzin walki z bugami i refaktoringu. Dobry plan pozwala Claude’owi działać jak senior developer.

Test na jutro: Następnym razem, gdy zaczniesz projekt z AI, zamiast od razu kodować, spróbuj poświęcić 60% czasu na stworzenie spec.md i szczegółowej listy todo, a dopiero potem uruchom AI do kodowania. Sprawdź, czy nie osiągniesz rezultatu szybciej niż przy standardowym podejściu „prompt → iterate → debug”.

Praktyczne wnioski

Twórca tutorialu podsumowuje swoje doświadczenia po miesięcznej pracy z Claude Code. Najważniejszy wniosek: to narzędzie wymaga aktywnego nadzoru. Claude zachowuje się jak „nadgorliwy junior developer” – twierdzi, że coś zrobił, a tak naprawdę nie.

W projekcie Family Activity Finder Claude zgłosił wykonanie narzędzia web search, lecz go nie zaimplementował. Dopiero interwencja i podanie dokumentacji rozwiązała problem. Podobnie, gdy Claude zaczął budować skomplikowane systemy geolokalizacji, trzeba było przerwać i przypomnieć, że użytkownik już podaje te dane w formularzu.

Druga kluczowa obserwacja: prostota przeważa nad złożonością. Jak mówi autor: „Czasami najprostsze rozwiązanie jest najlepsze.” AI ma naturalną skłonność do nadkomplikowania rozwiązań, więc wymagana jest ciągła kontrola i upraszczanie.

Trzeci wniosek: monitoring ma sens. Zamiast odchodzić na kawę podczas kodowania, warto obserwować pracę Claude’a. Po pierwsze, uczysz się dzięki polom objaśniającym. Po drugie, możesz natychmiast skorygować kierunek, gdy AI schodzi na manowce.

Mimo wyzwań, autor uważa naukę Claude Code za wartościową inwestycję. Szczególnie dla osób nietechnicznych otwiera to nowe możliwości tworzenia aplikacji. Jak podsumowuje: „Na końcu dnia to naprawdę rozmowa z AI agentem. Claude Code może być intimidating, ale naprawdę warto poświęcić czas żeby to opanować.”

Biblioteka promptów z tutorialu

Autor używa konkretnych promptów w różnych fazach projektu. Oto najważniejsze z uzasadnieniem, kiedy je stosować:

Prompty planowania

Eksploracja rozwiązań:

I want to build a family friendly activity finder. Parents can enter their city, kids age, when they're free, how far they'll drive, and any other preferences. The app will search for weekend activities nearby and return five recommendations with bold titles, emoji, and two to four sentences description each. Can you explore solutions starting with the simplest one?

Kiedy używać: Na początku każdego projektu do wygenerowania różnych opcji implementacji

Tworzenie specyfikacji:

Create a spec.md with requirements, tech stack, design guidelines, up to three milestones. Keep it as simple as possible. For milestone one, let's just set up the UI with dummy data. For milestone two, let's connect to Claude API with web search tool.

Kiedy używać: Po wyborze rozwiązania, przed rozpoczęciem kodowania

Generowanie listy zadań:

Create a to do list with tasks from Milestone 1. Make sure the spec includes details to use the prompt for Milestone 2.

Kiedy używać: Po stworzeniu spec.md, jako ostatni krok przed kodowaniem

Prompty konfiguracji

Ustawienia osobiste w CLAUDE.md:

I'm a PM with limited coding experience. When you're coding or doing your work, please share tips that explain the tech architecture and any changes that you're making and why.

Kiedy używać: W pliku CLAUDE.md żeby dostosować poziom wyjaśnień do swojego doświadczenia

Zmiana trybu wyświetlania:

output style explanatory

Kiedy używać: Gdy chcesz uczyć się podczas kodowania – Claude dodaje pola objaśniające

Automatyczne uprawnienia:

Create a CLAUDE settings file to autogrant permissions for safe operations like read, write, git commands, but deny dangerous operations like delete and remove files.

Kiedy używać: Gdy przeszkadzają Ci stałe prośby o pozwolenia

Prompty kodowania

Rozpoczęcie kamienia milowego:

Build Milestone 1 using Todo.md file and run localhost. Also use this image as reference.

Kiedy używać: Gdy chcesz rozpocząć implementację konkretnego kamienia milowego z jasnym kontekstem

Integracja API:

Now build Milestone 2 by following our Todo.md file very closely. Use this Claude API key: [klucz]. Make sure to use Claude 4 Sonnet as the model.

Kiedy używać: Przy podłączaniu zewnętrznych API, zawsze podaj klucze i specyfikuj model

Prompty debugowania

Głębokie debugowanie:

I only see a blank screen. Think ultra hard on why this happened. Here's the bug I see in the console: [error message]

Kiedy używać: Przy nieoczywistych błędach – „think ultra hard” zmusza Claude’a do dłuższego myślenia

Analiza przyczyn:

Why do you think this happened?

Kiedy używać: Gdy potrzebujesz głębszej analizy problemu, nie tylko szybkiej poprawki

Korekta kierunku:

Hold on, why don't you just use the user's inputs on data and location, include that part in your prompt.

Kiedy używać: Gdy Claude komplikuje proste rzeczy – przypomnienie o prostocie

Prompty zarządzania projektem

Czyszczenie kontekstu:

compact

Kiedy używać: Gdy konwersacja się wydłuża, lecz chcesz zachować podsumowanie

clear

Kiedy używać: Gdy chcesz zacząć od zera z czystym kontekstem

Kontrola wersji:

Commit to GitHub with descriptive message about completing milestone 1

Kiedy używać: Po każdym ukończonym kamieniu milowym jako backup i dokumentacja

System prompt dla Claude API

Template dla rekomendacji:

You are a family activity recommendations expert. Search the web for current, timely family-friendly events and activities. Return exactly 5 recommendations in the following format:

**🎭 [Activity Title]**
[2-4 sentences description with practical details like timing, location, age appropriateness]

Kiedy używać: Jako system prompt w aplikacjach wywołujących Claude API z web search

Prompty kontroli jakości

Weryfikacja implementacji:

You're showing generic results like Exploratorium. What I want is more timely and relevant family-friendly local events like Exploratorium After Dark or Lindy in the Park. How would you fix this?

Kiedy używać: Gdy rezultaty są zbyt ogólne – wymuś konkretność i aktualność

Dodanie funkcjonalności:

Add the web search tool functionality, follow this documentation very closely: [link do dokumentacji]

Kiedy używać: Gdy Claude twierdzi, że coś zrobił, lecz nie ma tego w kodzie – podaj konkretną dokumentację

Ten wpis stanowi część kolekcji notatek z wartościowych materiałów edukacyjnych. Oryginalny tutorial dostępny tutaj: Full Tutorial: 20 Tips to Master Claude Code in 35 Minutes (Build a Real App)

Tag: Github Integration

20 tipów do opanowania Claude Code w 35 minut [stan na wrzesień 2025] #EN288

Claude Code – dlaczego warto porzucić Cursor Agents #EN208