Claude агенты без фреймворков: 600 строк Python закрыли 954 задачи за 60 дней
Агенты Claude (ИИ-агенты, программы, которые сами выполняют задачи и передают работу друг другу) звучат как сложная инженерная история, но один разработчик из России показал, что координация дюжины таких агентов укладывается в 600 строк Python и один текстовый файл.

Автор SKUmind, аналитического сервиса для продавцов на Ozon, за 60 дней закрыл 954 из 1002 задач с медианным временем 47 минут на задачу, причём без единого модного фреймворка для агентов, только стандартная библиотека Python и markdown-файл.
Материал основан на публикации разработчика SKUmind, который ведёт весь продукт в одиночку через Claude Code, инструмент Anthropic для работы с кодом. Он перепробовал три способа координации агентов Claude, все провалились, и нашёл четвёртый, который работает. Ниже его опыт переложен в пошаговую инструкцию.
Что понадобится?
- Claude Code с подпиской, поддерживающей несколько окон (сессий)
- Python 3 со стандартной библиотекой, без сторонних пакетов
- Текстовый редактор или IDE (автор использует VS Code)
- Один markdown-файл для доски задач
- Примерно 2 часа на первичную настройку ролей и хука
- Базовое понимание, что такое системный промпт (системный промпт, стартовая инструкция, которую модель получает перед каждым ответом и которая задаёт поведение)
Как собрать координацию агентов Claude шаг за шагом?
1. Определите роли и границы каждого агента
Создайте JSON-конфиг, где у каждой роли есть поле boundaries, жёсткое описание того, что роль делает и чего не делает. Автор использовал четыре роли:
{
"id": "coder-tl",
"name": "Техлид",
"boundaries": "Архитектура, ревью, код. Деплой на прод только ты."
},
{
"id": "ba",
"name": "Бизнес-аналитик",
"boundaries": "ЧТО строить: требования, ТЗ, спеки. Не кодишь: код передаёшь техлиду."
},
{
"id": "mediabuyer",
"name": "Медиабайер",
"boundaries": "Платный трафик, ключи, брифы для Директа и РСЯ. Не кодишь."
},
{
"id": "qa",
"name": "QA-инженер",
"boundaries": "Находишь, репортишь и верифицируешь баги. Не чинишь код, фикс передаёшь техлиду."
}
Эти границы подставляются в системный промпт агента при каждом ходе. Без них модель «вежливо помогает» за пределами роли: тестировщик начинает чинить баг, аналитик пишет код. По отдельности выглядит полезно, в сумме ломает разделение труда.
2. Создайте доску задач как обычный markdown-файл
Паттерн называется blackboard (общая доска). Файл разбит на секции по ролям, внутри каждой секции строки задач:
## coder-tl
- [open] 2026-07-10 (from ba): уточнить контракт эндпоинта /v1/pnl
- [done] 2026-07-09 (from qa): баг в пересчёте комиссии при возврате
## qa
- [open] 2026-07-10 (from coder-tl): проверить миграцию после фикса
Файл хранится локально, не в облачной синхронизируемой папке. Автор отдельно подчёркивает: параллельная запись из нескольких окон в синхронизируемую директорию даёт конфликтующие копии и потерянные задачи.
3. Решите проблему идентификации окна
Переменные окружения не подходят: панели VS Code делят одно окружение процесса. Все окна считают себя последним объявленным агентом.
Рабочее решение: Claude Code передаёт хукам параметр session_id, уникальный идентификатор сессии окна. Он стабилен, пока окно живо. При первом запуске окна привяжите session_id к конкретной роли из конфига, и дальше хук при каждом вызове знает, «кто» это окно.
4. Вынесите протокол координации в хук, а не в конфиг проекта
Автор отказался от записи правил координации в CLAUDE.md (файл, который Claude Code читает автоматически). Причины две:
- Файл лежит в репозитории и виден всем, кто откроет проект
- Файл один, а проектов несколько, роли в них разные
Протокол живёт в хуке: скрипт на Python, который вызывается при каждом ходе агента, подставляет в промпт роль, границы и текущие задачи с доски.
5. Запустите цикл: агент читает доску, берёт задачу, пишет результат
Каждое окно Claude Code при каждом ходе:
- получает через хук свою роль и границы
- видит свою секцию доски с открытыми задачами
- выполняет задачу и помечает её как закрытую
- при необходимости создаёт новую задачу в секции другой роли
Вы как человек вмешиваетесь только когда задача эскалирована на роль «основатель».
Бизнес-аналитик уточнил требование к расчёту прибыли и записал на доску задачу для техлида: [open] (from ba): уточнить контракт эндпоинта /v1/pnl. Техлид взял задачу, написал код, закрыл свою строку, добавил задачу для QA: [open] (from coder-tl): проверить миграцию после фикса. QA нашёл баг и вернул задачу техлиду, не починив сам, потому что в его границах написано: «Не чинишь код, фикс передаёшь техлиду». Вся цепочка прошла без участия человека. Автор описывает, что из 1002 задач 954 были закрыты именно так, с медианой 47 минут от постановки до закрытия.
Что делать с этим прямо сейчас?
Автору Дзена. Модель с ролями применима к контент-производству: один агент пишет черновик, второй проверяет факты, третий адаптирует под площадку. Границы не дают агентам «помогать» друг другу и путать результат. Начните с двух ролей и текстовой доски, даже без кода.
Маркетологу. Роль «медиабайер» из примера собирала ключевые слова и брифы для Директа и РСЯ. Если вы управляете платным трафиком и контентом одновременно, разделение через доску снимает нагрузку «маршрутизатора», того, кто носит информацию между задачами.
Предпринимателю в РФ. SKUmind работает на Ozon, автор пишет из российского контекста. Claude Code доступен по подписке Anthropic, из РФ потребуется VPN и оплата через зарубежную карту. Альтернатива: тот же паттерн доски применим к любой рассуждающей модели с API, включая доступные в России YandexGPT или GigaChat, хотя возможности кодогенерации у них на данный момент скромнее.
Облачная синхронизация доски. Dropbox, iCloud, «Яндекс Диск» при параллельной записи из нескольких процессов создают конфликтующие копии. Доска должна лежать локально.
Отсутствие границ в промпте. Без строки boundaries модель начинает «помогать» за пределами роли. Тестировщик правит код, аналитик деплоит. Каждый случай по отдельности выглядит разумно, в сумме это хаос.
Попытка использовать переменные окружения для идентификации. В VS Code панели делят один процесс. Переменная, выставленная для одного окна, видна всем.
Сложный транспорт вместо простого файла. Автор пробовал Telegram-бота и остановился: проблема была не в доставке сообщений (окна на одной машине), а в отсутствии структуры. Бот превращает координацию в чат, где «всё написано и ничего не найдено».
Самое ценное в этом кейсе не технология, а отказ от технологий. Автор перебрал переменные окружения, Telegram-бота, инъекцию в конфиг и остановился на текстовом файле и 600 строках Python без единой внешней зависимости. По моим наблюдениям, большинство тех, кто пробует агентов Claude, застревают именно на этапе «какой фреймворк взять», хотя реальное узкое место не инструмент, а структура: кто кому что должен, что висит, что закрыто. Честная оговорка: автор не выложил код в открытый доступ, это внутренний инструмент. Но механику он показал снипетами (фрагментами кода), и её достаточно, чтобы собрать свою версию. Начните с двух ролей и одной доски, не с двенадцати окон.
Паттерн blackboard существует десятилетия, задолго до нейросетей. То, что он оказался лучшим решением для координации агентов Claude в 2025 году, говорит о простой вещи: прежде чем искать модный фреймворк, стоит проверить, не решит ли задачу текстовый файл.
Попробуйте промпт-конструктор dzen.guru
Соберите системный промпт для своих агентов с готовыми шаблонами ролей и границ
Попробовать бесплатно
Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

VK заменила ручную разметку 500 млн роликов нейросетью для поиска видео по описанию
Разметка видео вручную при базе в 500 миллионов роликов превращается в бутылочное горлышко: инструкции разрастаются, асессоры не успевают, а пики нагрузки…

Кризис в журналистике США оставил инструкцию: как побеждать при 100 заявках на слот
Российские авторы массово выходят на фриланс, и конкуренция за заказы растёт каждый месяц, а в 2013 году американская журналистика уже прошла через точно такой…

Четыре новые модели ИИ за четыре дня: впервые можно сравнить всех лидеров напрямую
Компания OpenAI, Anthropic, SpaceXAI и Meta с 7 по 10 июля выпустили новые модели ИИ почти одновременно, и эта синхронность впервые позволяет сравнить цены,…
Комментарии