Claude/Cursor

Руководство по программированию с Claude через Cursor

Опубликовано Автор: admin

Содержание

1. Введение

Cursor — это редактор кода, интегрирующий возможности искусственного интеллекта Claude от Anthropic. Эта комбинация позволяет эффективно разрабатывать крупные многомодульные проекты, используя преимущества AI-ассистента для написания, рефакторинга и тестирования кода.

Ключевые преимущества использования Claude через Cursor:

  • Генерация кода на основе естественных описаний
  • Автоматическое документирование кода
  • Рефакторинг и оптимизация существующего кода
  • Генерация тестов и выявление потенциальных ошибок
  • Работа с несколькими файлами и модулями одновременно
  • Понимание зависимостей между компонентами проекта

2. Настройка среды

Для начала работы с Claude через Cursor необходимо выполнить следующие шаги:

Установка Cursor

  1. Скачайте Cursor с официального сайта https://cursor.sh
  2. Установите приложение, следуя инструкциям установщика
  3. Запустите Cursor и войдите в аккаунт или создайте новый

Настройка интеграции с Claude

  1. Откройте настройки Cursor (File > Settings или Ctrl+,)
  2. Перейдите в раздел «AI»
  3. Выберите Claude в качестве основной модели
  4. Введите API-ключ, если необходимо
  5. Настройте параметры контекста и памяти под ваш проект

Совет: Увеличьте размер контекста для работы с большими проектами. Это позволит Claude лучше понимать структуру вашего многомодульного проекта.

3. Структура многомодульного проекта

Эффективная организация проекта крайне важна для работы с Claude через Cursor:

Рекомендуемая структура файлов:

project-root/
├── .cursor/              # Конфигурационные файлы Cursor
│   └── settings.json     # Настройки проекта
├── docs/                 # Документация проекта
│   └── prompts/          # Библиотека промптов
│       └── templates/    # Шаблоны промптов для различных задач
├── src/                  # Исходный код проекта
│   ├── module1/          # Первый модуль
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── core.py
│   ├── module2/          # Второй модуль
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── core.py
│   └── common/           # Общие компоненты
│       └── utils.py
├── tests/                # Тесты
│   ├── unit/             # Модульные тесты
│   └── integration/      # Интеграционные тесты
├── .gitignore            # Игнорируемые Git-файлы
├── requirements.txt      # Зависимости проекта
└── README.md             # Описание проекта

Создание базовой структуры с помощью Claude

Вы можете быстро создать основу проекта, используя следующий промпт:

Создай базовую структуру для многомодульного проекта со следующими модулями:
1. Модуль авторизации
2. Модуль управления данными
3. Модуль пользовательского интерфейса

Организуй файлы согласно лучшим практикам, создай необходимые конфигурационные файлы
и подготовь шаблоны для основных компонентов.

Совет: Создайте файл README.md в корне проекта с описанием архитектуры и инструкциями по работе с проектом. Это поможет Claude лучше понимать концепцию и назначение вашего проекта.

4. Написание эффективных промптов

Качество и эффективность работы Claude напрямую зависят от того, насколько хорошо составлены промпты. При работе с многомодульным проектом важно формулировать четкие и информативные запросы.

4.1. Шаблоны промптов

Общая структура эффективного промпта:

# [Задача]
Опиши задачу кратко и конкретно

## Контекст
- Что нужно знать о проекте для выполнения задачи
- Какие модули и компоненты затрагиваются
- Существующие ограничения и требования

## Действие
Конкретное действие, которое нужно выполнить:
- Создать новый модуль
- Изменить существующий код
- Исправить ошибку
- Оптимизировать производительность

## Файлы
- src/module1/core.py - изменить функцию X
- src/module2/helper.py - создать новую функцию Y

## Результат
Опиши ожидаемый результат и критерии успеха

Примеры промптов для различных задач:

Тип задачиПример промпта
Создание нового модуляСоздай новый модуль для обработки платежей в директории src/payment/ с следующими компонентами: 1. Класс PaymentProcessor с методами: — process_payment(amount, method) — verify_transaction(transaction_id) — generate_receipt(transaction_id) 2. Интерфейс для подключения разных платежных систем 3. Реализации для PayPal и Stripe Также создай необходимые тесты в директории tests/unit/payment/
Изменение существующего кодаИзмени функцию authenticate_user в файле src/auth/user.py, чтобы добавить двухфакторную аутентификацию. Текущая реализация проверяет только логин и пароль. Нужно: 1. Добавить проверку кода из authenticator_app 2. Ограничить количество попыток входа до 3 3. Добавить журналирование неудачных попыток Не изменяй сигнатуру функции, она должна остаться совместимой с существующим кодом.
РефакторингПроведи рефакторинг модуля src/data/processor.py для улучшения производительности и читаемости. Основные проблемы: 1. Дублирование кода в методах process_batch и process_single 2. Слишком длинные функции (больше 50 строк) 3. Неэффективное использование памяти при обработке больших файлов Сохрани все публичные API и функциональность, но улучши внутреннюю структуру.

4.2. Предоставление контекста

При работе с многомодульным проектом крайне важно предоставлять достаточный контекст, чтобы Claude мог понимать взаимосвязи между компонентами:

  1. Используйте команду /show для отображения содержимого связанных файлов:/show src/auth/user.py
  2. Описывайте зависимости между модулями:Модуль authentication зависит от модуля database для хранения учетных данных, а модуль api использует authentication для проверки доступа к конечным точкам.
  3. Объясняйте архитектурные решения:Проект использует шаблон Repository для доступа к данным и CQRS для разделения операций чтения и записи. Изменяемый модуль должен соответствовать этой архитектуре.

Важно: Избегайте слишком длинных промптов, которые могут запутать Claude. Лучше разделить сложную задачу на несколько более простых шагов.

5. Управление файлами

5.1. Внесение точечных изменений

Для внесения изменений только в определенные файлы или части кода:

Указание конкретных файлов

Измени только следующие файлы:
1. src/auth/validator.py - добавь проверку сложности пароля
2. src/auth/tests/test_validator.py - добавь тесты для новой функциональности

Не меняй другие файлы в модуле auth.

Определение точных участков кода

В файле src/data/processor.py найди функцию parse_data() и измени только 
блок обработки JSON-данных (строки 45-67).

Оставь остальные части функции без изменений.

Использование маркеров комментариев

Добавьте в код специальные маркеры для обозначения областей, которые Claude может изменять:

# CLAUDE-EDITABLE-START
def calculate_total(items):
    # Эту функцию можно оптимизировать
    total = 0
    for item in items:
        total += item.price * item.quantity
    return total
# CLAUDE-EDITABLE-END

Затем в промпте укажите:

Оптимизируй только код между маркерами CLAUDE-EDITABLE-START и CLAUDE-EDITABLE-END
в файле src/orders/calculator.py. Остальной код не трогай.

5.2. Защита существующих файлов

Создание списка защищенных файлов

Создайте файл .cursor/protected_files.txt со списком файлов, которые не должны изменяться:

src/core/database.py
src/config/settings.py
src/auth/password_hasher.py

В промптах упоминайте этот список:

Не меняй файлы, перечисленные в .cursor/protected_files.txt.
Они содержат критичный для работы системы код.

Предупреждения о последствиях изменений

Перед изменением файла src/api/endpoints.py учти, что этот файл
используется модулями auth и user. Любые изменения в сигнатурах
функций могут повлиять на совместимость.

Совет: Перед внесением изменений попросите Claude показать предварительный план действий. Это поможет убедиться, что изменения затронут только нужные файлы:

Перед внесением изменений покажи план действий с указанием:
1. Какие файлы будут изменены
2. Какие функции будут изменены
3. Влияние на другие части кода

6. Тестирование кода

6.1. Генерация тестов

Claude может автоматически создавать различные типы тестов для вашего кода:

Модульные тесты

Создай модульные тесты для класса PaymentProcessor в src/payment/processor.py.
Необходимо проверить:
1. Успешную обработку платежа
2. Обработку отклоненного платежа
3. Генерацию корректного чека
4. Поведение при ошибках соединения

Используй unittest или pytest, в соответствии с существующими тестами в проекте.

Интеграционные тесты

Создай интеграционные тесты для взаимодействия модулей auth и api.
Тесты должны проверять:
1. Корректную аутентификацию через API
2. Отказ доступа при недействительном токене
3. Обработку истекших сессий
4. Проверку разных уровней доступа

Используй фикстуры и мок-объекты для имитации базы данных.

Тесты производительности

Создай тесты производительности для модуля data_processor.
Проверь:
1. Время обработки набора из 10,000 записей
2. Использование памяти при работе с большими файлами
3. Эффективность кэширования

Включи бенчмарки и профилирование в тесты.

6.2. Выполнение тестов

После создания тестов вы можете попросить Claude проанализировать результаты их выполнения:

Я запустил тесты и получил следующие результаты:
```
test_authentication_success ✓
test_authentication_failure ✓
test_token_expiration ✓
test_admin_access ✗ AssertionError: 403 не равно 401
test_rate_limiting ✓
```

Проанализируй причину ошибки в тесте test_admin_access и предложи исправление.

Совет: Для повышения качества кода попросите Claude провести TDD (разработку через тестирование), сначала создав тесты, а затем реализовав функциональность, которая их проходит.

7. Отладка и исправление ошибок

Claude может помочь в отладке и исправлении ошибок в многомодульном проекте:

Анализ ошибок

При выполнении модуля auth получаю следующую ошибку:
```
TypeError: authenticate_user() missing 1 required positional argument: 'token_type'
```

Вот стек вызовов:
```
File "src/api/endpoints.py", line 45, in login
    user = authenticate_user(username, password)
File "src/auth/user.py", line 78, in authenticate_user
    return _verify_credentials(username, password, token_type)
```

Проанализируй проблему и предложи исправление, учитывая, что
функция authenticate_user раньше принимала два параметра,
но была изменена для поддержки разных типов токенов.

Исправление регрессий

После добавления функциональности двухфакторной аутентификации
перестали работать существующие интеграции с внешними системами.

Ошибка:
```
AuthenticationError: 2FA required but not supported by client
```

Нужно модифицировать код так, чтобы сохранить обратную совместимость
для определенных типов клиентов, указанных в config.LEGACY_CLIENTS.

Оптимизация производительности

Профилирование показало, что функция process_large_dataset в src/data/processor.py
потребляет слишком много памяти и работает медленно с большими наборами данных.

Результаты профилирования:
```
Line #   Memory usage  % Time
125      456 MB        45%   - создание промежуточного списка
143      789 MB        30%   - сортировка данных
157      245 MB        15%   - группировка результатов
```

Оптимизируй код, чтобы уменьшить использование памяти и улучшить производительность.
Используй генераторы и поточную обработку данных.

Важно: При исправлении ошибок всегда предоставляйте Claude полный стек вызовов и сообщение об ошибке. Это значительно повышает точность предлагаемых решений.

8. Лучшие практики

Для эффективной работы с Claude через Cursor в многомодульном проекте рекомендуется следовать этим лучшим практикам:

Организация проекта

  • Используйте четкую и согласованную структуру каталогов
  • Документируйте архитектуру в файле README.md
  • Создавайте диаграммы взаимодействия модулей
  • Поддерживайте актуальность документации

Управление зависимостями

  • Явно указывайте версии зависимостей
  • Используйте виртуальные окружения
  • Документируйте назначение каждой зависимости

Работа с кодом

  • Следуйте единому стилю кодирования
  • Используйте типизацию (аннотации типов)
  • Разбивайте сложные функции на более простые
  • Пишите документацию и комментарии

Взаимодействие с Claude

  • Начинайте с создания общего плана проекта
  • Разбивайте сложные задачи на подзадачи
  • Проверяйте предложенный код перед интеграцией
  • Явно указывайте ограничения и требования
  • Используйте итеративный подход к разработке

Совет: Создайте файл CONTRIBUTING.md с описанием стиля кодирования, процесса тестирования и других стандартов проекта. Это поможет Claude генерировать код, соответствующий вашим требованиям.

9. Примеры использования

Создание нового микросервиса

Мне нужно создать новый микросервис для обработки уведомлений.

Требования:
1. Сервис должен получать запросы через REST API и очередь RabbitMQ
2. Поддерживать отправку уведомлений через email, SMS и push
3. Иметь механизм ретраев при неудачной отправке
4. Хранить историю уведомлений в базе данных

Создай структуру проекта и базовые компоненты для этого микросервиса.
Используй архитектурный стиль, аналогичный существующим сервисам.

Рефакторинг устаревшего модуля

Модуль src/legacy/data_handler.py написан 5 лет назад и имеет множество проблем:
1. Использует устаревшие библиотеки
2. Содержит дублирующийся код
3. Не имеет тестов
4. Не следует современным стандартам кодирования

/show src/legacy/data_handler.py

Проведи рефакторинг этого модуля:
1. Обнови используемые библиотеки
2. Устрани дублирование кода
3. Добавь аннотации типов
4. Создай тесты для основной функциональности
5. Улучши структуру модуля

Сохрани обратную совместимость публичного API.

Интеграция новой функциональности

Нужно добавить поддержку OAuth2 в существующую систему аутентификации.

Текущая реализация использует только базовую аутентификацию и JWT.
Необходимо:
1. Добавить поддержку OAuth2 с провайдерами Google, GitHub и Facebook
2. Интегрировать новую функциональность в существующий модуль auth
3. Обновить API и UI для поддержки новых методов аутентификации
4. Сохранить обратную совместимость с существующими клиентами
5. Добавить тесты для новой функциональности

/show src/auth/authenticator.py
/show src/api/endpoints.py

Создай план интеграции и реализуй необходимые изменения поэтапно.

10. Часто задаваемые вопросы

Как обеспечить постоянство стиля кода во всем проекте?

Создайте файл с описанием стиля кодирования и ссылайтесь на него в промптах. Также можно использовать линтеры и форматтеры кода, например, flake8, black или prettier, в зависимости от языка программирования.

Как Claude справляется с большими проектами?

Claude имеет ограничения на размер контекста, поэтому для больших проектов рекомендуется:

  • Разбивать проект на логические части
  • Предоставлять только релевантный контекст для конкретной задачи
  • Использовать пошаговый подход к разработке
  • Создать и поддерживать документацию архитектуры

Как избежать противоречивых изменений при работе с несколькими файлами?

Для избегания противоречий при изменении нескольких файлов:

  • Работайте с логически связанными файлами в одном промпте
  • Используйте план изменений с указанием последовательности действий
  • Проверяйте зависимости между компонентами перед внесением изменений
  • Используйте систему контроля версий для отслеживания изменений

Как эффективно использовать память Claude?

Claude имеет ограниченную «память» в рамках одной сессии, поэтому:

  • Начинайте с общего описания проекта и архитектуры
  • Периодически напоминайте о ключевых деталях и требованиях
  • Ссылайтесь на предыдущие решения и обсуждения
  • Сохраняйте важные промпты и ответы в отдельных файлах

Как использовать Claude для создания документации?

Claude может генерировать различные типы документации:

  • Документацию API (например, в формате OpenAPI/Swagger)
  • Документацию кода (docstrings, JSDoc и т.д.)
  • Руководства пользователя
  • Архитектурные обзоры

Пример промпта для создания документации:

Создай документацию API для модуля payment в формате OpenAPI 3.0.
Модуль содержит следующие конечные точки:
1. POST /payments/create - создание нового платежа
2. GET /payments/{id} - получение информации о платеже
3. PUT /payments/{id}/status - обновление статуса платежа

Включи описание параметров, тела запросов и ответов, коды ошибок.

11. Работа с ветками и контроль версий

При разработке многомодульного проекта с использованием Claude через Cursor важно правильно организовать процесс контроля версий:

Создание веток для новых функций

Я создаю новую ветку feature/oauth-integration для работы над OAuth-аутентификацией.
Помоги мне разработать план изменений, которые нужно будет внести в эту ветку,
с учетом необходимости последующего слияния в main.

Анализ различий между ветками

Вот различия между веткой feature/payment-gateway и main:
```
git diff main feature/payment-gateway
```

[Вывод git diff]

Проанализируй эти изменения и укажи потенциальные проблемы при слиянии.

Разрешение конфликтов

При попытке слияния ветки feature/user-profiles в main возникли следующие конфликты:
```
CONFLICT (content): Merge conflict in src/users/profile.py
CONFLICT (content): Merge conflict in src/api/user_endpoints.py
```

Вот содержимое конфликтующих файлов с маркерами конфликтов:

/show src/users/profile.py
/show src/api/user_endpoints.py

Помоги разрешить эти конфликты, учитывая, что нужно сохранить:
1. Новую функциональность расширенных профилей из ветки feature/user-profiles
2. Исправления безопасности из ветки main

12. Оптимизация производительности проекта

Claude может помочь оптимизировать производительность многомодульного проекта:

Профилирование и анализ

Я провел профилирование проекта и обнаружил следующие проблемы производительности:
1. Модуль data_processor потребляет слишком много памяти при обработке больших файлов
2. API-запросы к эндпоинту /users/search выполняются слишком долго
3. База данных испытывает высокую нагрузку при генерации отчетов

Результаты профилирования:
[Результаты профилирования]

Проанализируй эти данные и предложи стратегии оптимизации.

Оптимизация запросов к базе данных

Вот текущий запрос к базе данных, который выполняется медленно:
```python
def get_user_report(user_id):
    return db.session.query(User)\
        .join(Order)\
        .join(OrderItem)\
        .join(Product)\
        .filter(User.id == user_id)\
        .all()
```

Проблемы:
1. Запрос получает все данные вместо только необходимых
2. Отсутствуют индексы для связанных таблиц
3. Запрос выполняется каждый раз, даже если данные не изменились

Оптимизируй этот запрос и предложи изменения в структуре базы данных.

Кэширование и асинхронная обработка

Мы хотим улучшить производительность API путем внедрения кэширования
и асинхронной обработки долгих операций. 

Текущая реализация:
/show src/api/endpoints.py

Модифицируй код, чтобы:
1. Добавить кэширование частых запросов с использованием Redis
2. Перевести длительные операции на асинхронное выполнение с Celery
3. Реализовать механизм инвалидации кэша при изменении данных

13. Интеграция с CI/CD

Для автоматизации процесса разработки многомодульного проекта важно настроить интеграцию с системами непрерывной интеграции и доставки:

Настройка GitHub Actions

Создай файл GitHub Actions для автоматизации тестирования и развертывания нашего проекта.
Необходимо:
1. Запускать модульные и интеграционные тесты при каждом пуше
2. Проверять стиль кода с помощью линтеров
3. Строить и публиковать Docker-образ при создании тега
4. Развертывать на тестовом окружении при пуше в ветку develop
5. Развертывать на продакшене при пуше в ветку main

Используй кэширование зависимостей для ускорения сборки.

Настройка CodeQuality

Настрой инструменты контроля качества кода для нашего проекта:
1. SonarQube для анализа кода
2. Black и isort для форматирования Python-кода
3. MyPy для статической типизации
4. Pytest с плагинами для покрытия кода

Создай соответствующие конфигурационные файлы и интегрируй эти инструменты
в наш процесс CI/CD.

14. Работа с microservices

Для многомодульных проектов на основе микросервисной архитектуры особое внимание следует уделить взаимодействию между сервисами:

Проектирование API Gateway

Разработай API Gateway для нашей микросервисной архитектуры.
Gateway должен:
1. Маршрутизировать запросы к соответствующим микросервисам
2. Обеспечивать аутентификацию и авторизацию
3. Ограничивать частоту запросов (rate limiting)
4. Агрегировать ответы от нескольких сервисов
5. Логировать запросы и ответы

Используй технологии, совместимые с нашим текущим стеком (Python/FastAPI).

Настройка service discovery

Настрой систему обнаружения сервисов для нашей микросервисной архитектуры.
Требования:
1. Автоматическая регистрация новых экземпляров сервисов
2. Мониторинг состояния сервисов
3. Балансировка нагрузки между экземплярами
4. Отказоустойчивость при недоступности сервисов

Рассмотри варианты: Consul, etcd, Zookeeper или встроенные механизмы Kubernetes.

15. Заключение и дополнительные ресурсы

Использование Claude через Cursor для разработки многомодульных проектов открывает новые возможности для повышения продуктивности и качества кода. Следуя рекомендациям из этого руководства, вы сможете эффективно взаимодействовать с AI-ассистентом и получать максимальную пользу от его возможностей.

Ключевые выводы

  • Структурируйте проект логично и последовательно
  • Пишите четкие и информативные промпты
  • Указывайте конкретные файлы и области для изменений
  • Используйте тестирование для проверки корректности работы
  • Итеративно улучшайте код с помощью рефакторинга
  • Документируйте архитектуру и зависимости между модулями

Полезные ресурсы

admin