С помощью навыков вы учите ИИ вести себя в соответствии с вашим проектом, исходным кодом и вашим рабочим процессом. Давайте посмотрим, как это работает в Claude и Cursor.

Изображение сгенерировано с помощью ИИ

В этой статье я хочу рассказать об эволюции моего опыта работы с ИИ за последние шесть месяцев — о том, что кардинально изменило мой подход к использованию генеративного ИИ: о навыках.

Я говорю не о человеческих навыках. Я говорю о файлах с инструкциями. Многие разработчики, использующие Cursor, Claude и другие инструменты, уже знакомы с этой концепцией. Суть в том, чтобы научить ИИ действовать в соответствии с вашим проектом, исходным кодом и стилем работы.

В январе 2026 года началась новая глава. Я уже знал о существовании Cursor. Я пользовался Claude с 2025 года. Но я понятия не имел, что произойдет, когда я решу использовать их вместе, и тем более не думал, что спустя шесть месяцев буду создавать целые слои инструкций, чтобы ИИ понимал меня как инженера-программиста.

Отправная точка: январь 2026 года

Когда я впервые воспользовался Cursor, меня больше всего поразила способность ИИ-агента ориентироваться по проектам в рабочем пространстве. Эта часть хорошо известна, тут нет ничего нового. Но были вещи, которых он просто не знал.

Он не знал, что в моей системе не используется Entity Framework Core. Он не знал, что файлы .tsx внутри нее являются шаблонами, а не финальными компонентами. Он не знал, что метод C#, генерирующий строки, на самом деле является генератором кода React. И главное — он не знал, когда ничего не нужно трогать.

Я осознал истинный потенциал этих двух инструментов, когда составил промпт в Claude для отправки в Cursor. Но Claude запутался, и поскольку файлы, сгенерированные системой, содержали класс генерации прямо внутри самого генератора, был отправлен запрос на изменение генератора через Cursor. До этого момента только я прикасался к этим файлам, причем с величайшей осторожностью.

Но Cursor справился с задачей. И с этого момента я начал настраивать и Claude, и Cursor так, чтобы команды выполнялись корректно. Результат: всего за четыре дня покрытие ветвей автоматическими тестами выросло с 28% до 79%. Скачок с 8 000 до 17 000 тестов в одном проекте — тестов, достаточных для того, чтобы выявить скрытые проблемы качества, от структуры базы данных до безопасности (например, использование типа int вместо long в кодовой базе).

В то же время я начал использовать Claude в качестве партнера для размышлений. Я советовался по поводу архитектуры, просил провести ревью шаблонов и обсуждал стратегию продукта. И я заметил, что у Claude была та же проблема: в каждом новом диалоге мне приходилось заново все объяснять: стек, правила шаблонов, контекст.

Тогда я понял: узким местом был не ИИ. Отсутствовал постоянный контекст.

Это не новое открытие. Но важен именно тот путь, которым я к нему пришел.

Что такое навык?

Навык в контексте Claude — это файл в формате Markdown, который автоматически сохраняется и загружается в каждом релевантном диалоге. Он работает как структурированная память: вы определяете, кто вы, как работаете, каковы правила вашего проекта и когда этот навык должен активироваться.

В Cursor аналогом являются файлы .mdc внутри каталога .cursor/rules. Это поведенческие правила, которые ИИ-агент считывает перед выполнением любой задачи.

Принципиальная разница между использованием ИИ с навыками и без них такая же, как между наймом консультанта и подробным брифингом для него.

Без брифинга ИИ импровизирует. С брифингом — выполняет задачу.

Первый навык: системная идентичность

Первый созданный мной навык был самым очевидным и самым революционным. Это было описание системы для Cursor: что это такое, как оно работает, что категорически запрещено менять.

Я определил, что это платформа-генератор SaaS на базе C# .NET 10. Что она не использует Dapper или EF Core. Шаблоны представляют собой методы C#, которые генерируют строки на выходе для файлов .tsx, .cs, .css и .ps1. Эти два репозитория всегда открыты параллельно с проектом MDS, который выступает канонической эталонной моделью. Эта конфигурация берется из внутренних файлов .env для каждой платформы.

В результате Cursor перестал предлагать Entity Framework и пытаться создавать миграции. Когда я просил написать тесты, он уже знал, что стандартом являются FluentAssertions с Moq и xUnit, а моки должны соответствовать системным интерфейсам. Один-единственный навык устранил недели трений.

Стратегия: навыки как уровни интеллекта

После первого навыка они начали размножаться органически. Каждый раз, когда я выявлял повторяющийся паттерн обработки, я создавал навык для его дальнейшего использования.

Ключевым осознанием стало то, что навыки не статичны. Они эволюционируют. Когда Cursor совершал новую ошибку, в соответствующий навык добавлялось новое правило.

Навыки — это живой код. Они документируют опыт, полученный в ходе партнерства между человеком и машиной.

Что я рекомендую тем, кто только начинает

Если вы планируете использовать Cursor или любой другой редактор кода на базе ИИ, не начинайте с промптов. Начинайте с навыков.

Прежде чем просить ИИ о чем-либо, задокументируйте, кто вы как разработчик. Задокументируйте свой проект: что он делает, как организован, каковы незыблемые правила, которые никто не имеет права нарушать. Задокументируйте свои паттерны: как вы называете переменные, как структурируете таблицы, как организуете папки.

Затем итерируйте. Каждый раз, когда ИИ совершает ошибку определенного типа, обновляйте навык. Каждый раз, когда он делает что-то правильно и полезно, закрепляйте этот паттерн.

Через несколько недель у вас появится агент, который знает ваш код практически так же хорошо, как вы сами.