5 проектов одновременно: как работать с AI-оркестратором на практике

Реальные рабочие процессы, ошибки и выводы за 2 года

В первой части я рассказал про главную идею: -80% стоимости, 1-2 недели вместо 2-3 месяцев, 5-7 проектов одновременно.

Во второй части показал техническую архитектуру: оркестраторы + воркеры, meta-agent, health workflows, MCP switcher.

Сегодня — финальная часть: как это работает в реальной жизни. Никакой теории — только практические рабочие процессы, реальные кейсы и уроки, которые я усвоил за 2 года обкатки на клиентских проектах.

Вы узнаете:

Как вести 5 проектов параллельно и не сойти с ума (worktree workflow)
Когда использовать BASE, FRONTEND, SUPABASE или FULL (стратегии MCP)
Как работать в фоне и получать уведомления (webhook integration)
Что сработало, что провалилось, и что меня удивило (lessons learned)
5 типичных ошибок, из-за которых система не работает (и как их избежать)

Погнали.

Worktree Workflow: как вести 5 проектов одновременно

Проблема: традиционный Git = один проект за раз

Вы работаете над фичей A. Клиент звонит: «Нужна срочная правка на продакшене».

Традиционный процесс:

git stash (спрятать текущие изменения фичи A)
git checkout main (переключиться на основную ветку)
Сделать хотфикс
git push
git checkout feature-A (вернуться к фиче A)
git stash pop (вернуть изменения)
Вспомнить, где остановился

Результат: потеря контекста, отвлечение от основной работы, стресс.

Теперь представьте, что одновременно работаете над 3 проектами. Это кошмар.

Наш подход: Git Worktrees + отдельные сессии Claude Code

Git Worktrees — фича Git, которая позволяет держать несколько веток одновременно в разных директориях.

Наша интеграция: добавили команды для автоматического создания worktrees + поддержка множественных сессий Claude Code.

Как это работает: пошаговый сценарий

Начало дня: у меня 5 активных проектов

Основной проект: /home/me/projects/my-app

Основная ветка: main
Здесь мониторю продакшен, делаю хотфиксы

Создаю worktree для Проекта 1 (новая система авторизации)

cd /home/me/projects/my-app
/worktree-create feature/new-auth-system

Система создаёт:

.worktrees/feature-new-auth-system/ — отдельная директория
Ветка feature/new-auth-system — автоматически создана
Изолированное рабочее пространство

Создаю worktree для Проекта 2 (интеграция с Telegram)

/worktree-create feature/telegram-integration

Результат: .worktrees/feature-telegram-integration/

Создаю worktree для Проекта 3 (рефакторинг API)

/worktree-create refactor/api-v2

Результат: .worktrees/refactor-api-v2/

Создаю worktree для Проекта 4 (новый дашборд)

/worktree-create feature/admin-dashboard

Результат: .worktrees/feature-admin-dashboard/

Теперь у меня 5 рабочих пространств одновременно:

Основной проект (main) — хотфиксы и мониторинг
Worktree 1 (feature/new-auth-system) — авторизация
Worktree 2 (feature/telegram-integration) — Telegram
Worktree 3 (refactor/api-v2) — рефакторинг API
Worktree 4 (feature/admin-dashboard) — дашборд

VS Code: открываю все worktrees как отдельные папки

Настройка: добавляю в .vscode/settings.json:

{
  "workbench.folders": [
    { "path": "." },
    { "path": ".worktrees/feature-new-auth-system" },
    { "path": ".worktrees/feature-telegram-integration" },
    { "path": ".worktrees/refactor-api-v2" },
    { "path": ".worktrees/feature-admin-dashboard" }
  ]
}

Теперь в VS Code вижу 5 папок в боковой панели.

Переключение между проектами: просто кликаю на папку → контекст переключается → Claude Code работает с этим worktree.

Рабочий день: 9:00 - 18:00

9:00 - 11:00: Работаю над Проектом 1 (авторизация)

Открываю папку feature-new-auth-system
Запускаю Claude Code
Команда: /speckit.implement → делегирую задачи агентам
Агенты делают работу
Я проверяю результаты, коммичу

11:00 - 11:15: Звонок клиента — срочный хотфикс на продакшене

Переключаюсь на основной проект (main)
Запускаю отдельную сессию Claude Code
Делаю хотфикс за 10 минут
Коммит → Push → Деплой

11:15 - 13:00: Возвращаюсь к Проекту 1 (авторизация)

Переключаюсь на папку feature-new-auth-system
Claude Code помнит контекст (сессия не прерывалась)
Продолжаю с того места, где остановился

13:00 - 15:00: Переключаюсь на Проект 2 (Telegram)

Открываю папку feature-telegram-integration
Запускаю новую сессию Claude Code (или переиспользую существующую)
Работаю над интеграцией

15:00 - 17:00: Переключаюсь на Проект 3 (API рефакторинг)

Открываю папку refactor-api-v2
Запускаю сессию Claude Code
Делегирую рефакторинг агентам

17:00 - 18:00: Health checks для всех проектов

Переключаюсь между worktrees
Запускаю /health-bugs, /health-security, /health-deps для каждого
Фиксирую найденные проблемы

Конец дня: 5 проектов продвинулись параллельно, ни один не заблокирован.

Зачем это бизнесу?

1. Параллелизация без путаницы

5 проектов одновременно → 5 потоков дохода
Каждый проект изолирован → нет конфликтов, нет путаницы
Переключение за 1 клик → нет потери контекста

2. Реакция на срочные задачи

Клиент просит хотфикс → переключаюсь на main, делаю за 10 минут
Возвращаюсь к основной работе → контекст сохранён

3. Безопасное экспериментирование

Worktree 5: Рискованный эксперимент (новый стек, архитектура)
Если сломается → просто удаляю worktree, основной проект не затронут

4. Масштабируемость команды

Традиционная команда: 1-2 проекта одновременно (больше не потянут)
AI Dev Team: 5-7 проектов одновременно (каждый worktree = отдельная "команда")
3-5x увеличение пропускной способности

Реальные цифры из AI Dev Team:

Было: 1-2 проекта одновременно (традиционная команда)
Стало: 5-7 проектов одновременно (worktrees + Claude Code)
Рост выручки: 3-5x (больше проектов = больше денег)

MCP Switching Strategies: когда использовать какую конфигурацию

Во второй части я рассказал про MCP Switcher (экономия 70% контекстных токенов). Теперь покажу, как я это использую каждый день.

Моя утренняя рутина: BASE конфигурация

9:00: Начинаю рабочий день

Задачи:

Проверить Pull Requests
Сделать код-ревью
Написать документацию
Рефакторинг

Конфигурация: BASE (~600 токенов)

Context7 (документация библиотек)
Sequential Thinking (продвинутое мышление)

Почему BASE?

Не нужна БД, не нужен браузер, не нужен UI
Только чтение кода, анализ, рефакторинг
Экономия 4400 токенов (по сравнению с FULL)

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 1. BASE
# Перезапускаю Claude Code

11:00: Работа с базой данных → SUPABASE конфигурация

Задачи:

Миграция схемы Supabase
Добавить новую таблицу
Написать SQL запросы
Проверить индексы

Конфигурация: SUPABASE (~2500 токенов)

BASE + Supabase MCP (операции с БД)

Почему SUPABASE, а не FULL?

Не нужен Playwright (браузер)
Не нужен shadcn (UI компоненты)
Только БД → только Supabase MCP
Экономия 2500 токенов (50%)

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 2. SUPABASE
# Перезапускаю Claude Code

Работаю:

Создаю миграцию через Supabase MCP
Агенты пишут SQL, применяют миграцию
Проверяю через Supabase MCP

Результат: Миграция готова, токены сэкономлены.

14:00: Вёрстка и UI → FRONTEND конфигурация

Задачи:

Разработать новый компонент (React)
Адаптивная вёрстка (мобилка + десктоп)
Написать UI тесты (Playwright)
Интегрировать shadcn компоненты

Конфигурация: FRONTEND (~2000 токенов)

BASE + Playwright + shadcn

Почему FRONTEND, а не FULL?

Не нужна Supabase (БД не трогаем)
Не нужен n8n (автоматизация)
Только фронтенд → Playwright + shadcn
Экономия 3000 токенов (60%)

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 3. FRONTEND
# Перезапускаю Claude Code

Работаю:

Создаю компонент с shadcn
Пишу UI тесты с Playwright
Проверяю адаптивность в браузере (через Playwright MCP)

Результат: Компонент готов, тесты проходят, токены сэкономлены.

17:00: Сложная задача → FULL конфигурация

Задачи:

Комплексная фича: БД + фронтенд + автоматизация
Нужно всё сразу: Supabase + Playwright + shadcn + n8n

Конфигурация: FULL (~5000 токенов)

Все MCP серверы одновременно

Почему FULL?

Задача затрагивает всё (БД + UI + автоматизация)
Переключаться между конфигурациями каждые 10 минут — неудобно
Лучше загрузить всё сразу

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 6. FULL
# Перезапускаю Claude Code

Работаю:

Агенты работают с БД (Supabase MCP)
Агенты создают UI (Playwright + shadcn MCP)
Агенты настраивают автоматизацию (n8n MCP)

Результат: Фича готова, токены потрачены (но зато всё сделано).

Итоговая стратегия: как выбирать конфигурацию

Задача	Конфигурация	Токены	Экономия
Код-ревью, рефакторинг, документация	BASE	~600	88%
Работа с БД (миграции, SQL)	SUPABASE	~2500	50%
Вёрстка, UI, компоненты	FRONTEND	~2000	60%
Автоматизация (n8n workflows)	N8N	~2500	50%
Комплексные фичи (всё сразу)	FULL	~5000	0%

Правило: используй минимальную конфигурацию для задачи.

Реальные цифры из AI Dev Team:

До MCP Switcher: FULL всегда → ~5000 токенов постоянно
После MCP Switcher: BASE 60% времени, SUPABASE/FRONTEND 30%, FULL 10%
Средняя экономия: ~3500 токенов на день (70% токенов сэкономлено)
Экономия в деньгах: 70% меньше расходы на Claude API → тысячи рублей в месяц

Webhook Integration: работаем в фоне, получаем уведомления

Проблема: Claude Code работает → вы ждёте → теряете время

Сценарий:

Запускаете /health-bugs (детекция + исправление багов)
Процесс занимает 10-15 минут
Вы сидите, смотрите на экран, ждёте
Потеря времени: 10-15 минут простоя

Если делаете 5-6 таких задач в день → 1 час чистого ожидания.

Наш подход: запускаем в фоне + webhook уведомляет о завершении

Webhook on Task Completion — система уведомлений, которая срабатывает, когда Claude Code завершает работу.

Как это работает: пошаговая настройка

Шаг 1: Создаём Telegram бота (для уведомлений)

Я использую Telegram, потому что это просто и быстро.

Открываем Telegram → пишем @BotFather
Команда: /newbot
Даём имя: ClaudeCodeNotifierBot
Получаем токен: 123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz

Шаг 2: Получаем свой Chat ID

Пишем боту любое сообщение
Открываем: https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
Копируем chat_id из ответа (например: 987654321)

Шаг 3: Настраиваем webhook в Claude Code

Редактируем settings.local.json:

{
  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "curl -s -X POST https://api.telegram.org/bot123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz/sendMessage -d chat_id=987654321 -d text='Claude Code завершил задачу!'"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Объяснение:

"Stop" — событие (Claude Code завершил работу)
"command" — команда для выполнения (отправка сообщения в Telegram)

Шаг 4: Проверяем

Запускаю /health-bugs
Переключаюсь на другой проект (не жду)
Через 10 минут получаю уведомление в Telegram: "Claude Code завершил задачу!"
Возвращаюсь, проверяю результат

Реальный рабочий процесс с webhook

Утро: запускаю 5 задач параллельно

9:00: Worktree 1 (feature-auth) → /health-bugs → переключаюсь на Worktree 2 9:05: Worktree 2 (feature-telegram) → /health-security → переключаюсь на Worktree 3 9:10: Worktree 3 (refactor-api) → /health-deps → переключаюсь на Worktree 4 9:15: Worktree 4 (feature-dashboard) → /health-cleanup → переключаюсь на основной проект 9:20: Основной проект → рефакторинг документации (вручную)

9:25: Уведомление в Telegram: "Worktree 1: /health-bugs завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

9:30: Уведомление: "Worktree 2: /health-security завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

9:35: Уведомление: "Worktree 3: /health-deps завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

9:40: Уведомление: "Worktree 4: /health-cleanup завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

Результат: За 40 минут я запустил 4 health check workflow + сделал рефакторинг документации.

Без webhook: ждал бы 4 раза по 10 минут = 40 минут простоя.

С webhook: 0 минут простоя, 40 минут продуктивной работы.

Альтернативные варианты уведомлений

Slack (для команд):

{
  "type": "command",
  "command": "curl -X POST https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK -d '{\"text\":\"Claude Code завершил задачу!\"}'"
}

System Notification (Linux):

{
  "type": "command",
  "command": "notify-send 'Claude Code' 'Задача завершена!' -i checkbox-checked"
}

macOS Notification:

{
  "type": "command",
  "command": "osascript -e 'display notification \"Задача завершена!\" with title \"Claude Code\"'"
}

Email (через curl + SendGrid или аналог):

{
  "type": "command",
  "command": "curl -X POST https://api.sendgrid.com/v3/mail/send -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -d '{\"personalizations\":[{\"to\":[{\"email\":\"you@example.com\"}]}],\"from\":{\"email\":\"noreply@example.com\"},\"subject\":\"Claude Code завершил задачу\",\"content\":[{\"type\":\"text/plain\",\"value\":\"Задача выполнена!\"}]}'"
}

Зачем это бизнесу?

1. Продуктивность без простоя

Запускаю 5 задач параллельно → получаю 5 уведомлений → проверяю по мере готовности
Не трачу время на ожидание

2. Фокус на важном

Claude Code делает рутину (health checks, рефакторинг)
Я делаю сложные задачи (архитектура, принятие решений)
Webhook говорит, когда вернуться

3. Масштабируемость

Могу запустить 10 задач одновременно (в разных worktrees)
Получу 10 уведомлений
Проверю 10 результатов последовательно

Реальные цифры из AI Dev Team:

До webhook: ~1 час в день потерян на ожидание завершения задач
После webhook: 0 минут простоя, все задачи запускаются параллельно
Экономия времени: ~1 час/день = 20 часов/месяц = 240 часов/год

Lessons Learned: что я узнал за 2 года

Что сработало лучше всего

1. Health Workflows — убийственная фича

До внедрения:

Баги находили пользователи
15-20 багов в месяц на продакшене
Репутационные потери + затраты на поддержку

После внедрения:

/health-bugs перед каждым деплоем
2-3 бага в месяц на продакшене (сокращение на 85%)
Клиенты довольны, поддержка почти не нужна

Вывод: проактивная диагностика окупается в 10 раз.

2. Meta-Agent — неожиданная находка

Я не ожидал, что meta-agent станет ключевым инструментом.

Реальность:

Создал 15+ новых агентов за последние 6 месяцев
Каждый агент создаётся за 2-3 минуты
База знаний растёт, стоимость разработки падает

Пример:

Клиент просит миграцию на TypeScript 5.0
Создаю typescript-5-migration-worker за 3 минуты
Агент делает миграцию за день
Следующий клиент с TypeScript 5.0 → просто переиспользую агента

Вывод: инвестиция в meta-agent окупилась за первый месяц.

3. Worktrees — спасение от хаоса

До worktrees:

Мог работать только над 1-2 проектами
Переключение между проектами = git stash + потеря контекста

После worktrees:

Работаю над 5-7 проектами одновременно
Переключение = 1 клик в VS Code
Контекст сохранён, хаоса нет

Вывод: worktrees увеличили пропускную способность в 3-5 раз.

Что провалилось или оказалось бесполезным

1. Первая версия оркестратора (2023) — полный провал

Ошибка: пытался делать всё в одной сессии Claude Code.

Результат:

Контекстное окно сгорало за 2-3 задачи
Система тупила, давала неправильные ответы
Приходилось перезапускать каждые 30 минут

Вывод: изоляция контекста критична. Без неё система не работает.

2. Попытка автоматизировать всё (2023) — перебор

Ошибка: пытался автоматизировать даже простые задачи (добавить импорт, переименовать переменную).

Результат:

Затраты на создание агентов > выгода от автоматизации
Система стала слишком сложной
Простые задачи быстрее сделать вручную

Вывод: автоматизируй только повторяющиеся или сложные задачи. Простое — делай вручную.

3. MCP FULL постоянно (2023-2024) — пустая трата токенов

Ошибка: использовал FULL конфигурацию всегда (все MCP серверы одновременно).

Результат:

5000 токенов на MCP серверы постоянно
Расходы на Claude API в 3-4 раза выше, чем нужно

Вывод: после создания MCP Switcher расходы упали на 70%. Надо использовать минимальную конфигурацию для задачи.

Что меня удивило (неожиданные выгоды)

1. Клиенты предпочитают AI-команду традиционной

Я не ожидал, что клиенты будут АКТИВНО выбирать AI Dev Team вместо традиционной команды.

Реальность:

70% новых клиентов выбирают AI-команду
Причины: быстрее (1-2 недели), дешевле (-80%), меньше багов (проактивные health checks)

Вывод: рынок готов к AI-командам больше, чем я думал.

2. Сохранение контекста = главное преимущество

Я думал, что главное — скорость разработки.

Реальность:

Главное преимущество — сохранение контекста
Главный Claude Code остаётся на ~10-15K токенов → можно работать над проектом месяцами
Не надо каждую неделю начинать заново и объяснять контекст

Вывод: контекстное окно = самый ценный ресурс. Берегите его.

3. Meta-Agent создаёт "корпоративную память"

Я не думал об этом как о базе знаний.

Реальность:

Каждый созданный агент = сохранённое знание
Через 6 месяцев у меня 33+ агента = 33+ готовых решения для типовых задач
Новый проект → переиспользую существующих агентов → стоимость разработки падает

Вывод: это не просто автоматизация, это накопление знаний компании.

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Не проверять результаты агентов

Что происходит:

Делегируете задачу агенту
Агент возвращает результат
Вы НЕ проверяете, сразу коммитите
На продакшене баги

Почему это плохо:

Агенты иногда ошибаются (5-10% случаев)
Если не проверять → баги уходят в продакшен

Как избежать:

ВСЕГДА проверяйте результаты (читайте изменённые файлы)
Запускайте pnpm type-check после каждой задачи
Запускайте тесты перед коммитом
Если что-то не так → отправляйте агенту переделать с замечаниями

Правило из CLAUDE.md: "Verify results — never skip verification: read files + run type-check"

Ошибка 2: Пропускать Health Checks перед деплоем

Что происходит:

Фича готова
Вы сразу деплоите на продакшен
Пропускаете /health-bugs, /health-security
Через неделю пользователи находят баги или уязвимости

Почему это плохо:

Баги на продакшене = репутационные потери
Уязвимости безопасности = риск взлома

Как избежать:

Перед КАЖДЫМ деплоем запускайте:
- /health-bugs (найти и исправить баги)
- /health-security (проверка уязвимостей)
- /health-deps (проверка зависимостей)
Только если все health checks прошли → деплой

Правило: "No deploy without health checks".

Ошибка 3: Использовать FULL MCP конфигурацию всегда

Что происходит:

Загружаете все MCP серверы одновременно (FULL конфигурация)
Используете FULL для всех задач (даже простых)
Расходы на Claude API в 3-4 раза выше, чем нужно

Почему это плохо:

FULL = ~5000 токенов постоянно
Для простых задач (код-ревью, рефакторинг) достаточно BASE (~600 токенов)
Вы тратите в 8 раз больше токенов, чем нужно

Как избежать:

Используйте минимальную конфигурацию для задачи:
- Код-ревью → BASE
- Работа с БД → SUPABASE
- Вёрстка → FRONTEND
- Комплексная фича → FULL (редко)
Переключайте конфигурации: ./switch-mcp.sh

Правило: "Используй минимум, переключай по необходимости".

Реальная экономия: 70% токенов = тысячи рублей в месяц.

Ошибка 4: Не использовать Worktrees для параллельной разработки

Что происходит:

Работаете над 1 проектом за раз
Клиент просит срочную правку → git stash → переключаетесь → делаете → git stash pop → вспоминаете, где остановились
Теряете время на переключение контекста

Почему это плохо:

Можете вести только 1-2 проекта одновременно
Переключение контекста = потеря времени + стресс

Как избежать:

Используйте worktrees для каждой фичи:
- /worktree-create feature/new-feature
- Открываете worktree как отдельную папку в VS Code
- Запускаете отдельную сессию Claude Code
Переключение = 1 клик, контекст сохранён

Правило: "Один worktree = один проект. Переключайся без потери контекста".

Реальная выгода: 5-7 проектов одновременно вместо 1-2.

Ошибка 5: Забывать про webhook уведомления

Что происходит:

Запускаете /health-bugs (займёт 10 минут)
Сидите, смотрите на экран, ждёте
Теряете 10 минут времени

Почему это плохо:

5-6 таких задач в день = 1 час простоя
Можно было запустить задачу и переключиться на другую работу

Как избежать:

Настройте webhook (Telegram, Slack, system notification)
Запустили задачу → переключились на другую → получили уведомление → вернулись

Правило: "Запускай в фоне, получай уведомления, не трать время на ожидание".

Реальная экономия: ~1 час/день = 20 часов/месяц = 240 часов/год.

Финальные мысли: что дальше?

Я потратил 2 года на создание и обкатку этой системы. Протестировал на десятках реальных клиентских проектов. Получил измеримые результаты:

Скорость: 1-2 недели вместо 2-3 месяцев (-75% времени) Стоимость: 3 человека + 33 агента вместо 20 специалистов (-80% затрат) Параллелизация: 5-7 проектов одновременно вместо 1-2 (3-5x рост) Качество: 2-3 бага на продакшене вместо 15-20 (-85% багов)

Главный вывод: AI не заменяет разработчиков. AI усиливает их.

Orchestrator Kit убирает рутину:

Автоматические health checks (баги, безопасность, зависимости)
Проактивная диагностика (до деплоя, а не после)
Систематический контроль качества (типы, тесты, сборка)

Разработчики фокусируются на важном:

Архитектура
Сложные проблемы
Принятие решений

Результат: быстрее, дешевле, качественнее.

Что я планирую дальше

1. Больше Health Workflows

/health-performance (оптимизация производительности)
/health-accessibility (проверка доступности для людей с ограничениями)
/health-seo (SEO аудит)

2. Интеграция с CI/CD

Автоматический запуск health checks при Pull Request
Блокировка мержа, если health check провалился

3. Агенты для специфических стеков

Next.js 15 специалист
Supabase Edge Functions специалист
Vercel deployment специалист

4. Расширение MCP конфигураций

Больше специализированных конфигураций под разные типы задач

Дисклеймер (краткий, в последний раз)

Я понимаю, что эта система вызовет критику. "AI заменит программистов", "vibe coding", "упрощение".

Моя позиция остаётся: это страх + надменность, а не технические аргументы.

Реальность: AI усиливает разработчиков, не заменяет.

Если не согласны — клонируйте репо, попробуйте, расскажите, где я не прав. Предпочитаю факты эмоциям.

Попробовать бесплатно (MIT License)

Система полностью бесплатная и open-source (MIT License). Используйте коммерчески без ограничений.

GitHub: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit

NPM установка:

npm install -g claude-code-orchestrator-kit

Ручная установка:

git clone https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit.git
cd claude-code-orchestrator-kit
./switch-mcp.sh  # Выбрать BASE
# Перезапустить Claude Code
# Запустить /health-bugs для проверки

Первые шаги:

Скопируйте .claude/ в свой проект
Скопируйте mcp/ конфигурации
Скопируйте CLAUDE.md
Запустите ./switch-mcp.sh → BASE
Попробуйте /health-bugs

Обратная связь: супер открыт к диалогу

Канал (редкие, но интересные посты): https://t.me/maslennikovigor 73 подписчика. Буду рад, если вы станете сотым. Пишу редко, но по делу.

Прямой контакт: https://t.me/maslennikovig Нужно обсудить? Пишите. Всегда открыт.

Что буду рад услышать

Критику — Что не так? Где слабые места? Идеи — Какие фичи добавить? Чего не хватает? Предложения — Как улучшить, оптимизировать? Вопросы — Что неясно? Спрашивайте.

Каналы для обратной связи:

GitHub Issues: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit/issues (баги, фичи)
GitHub Discussions: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit/discussions (идеи, вопросы)
Telegram: https://t.me/maslennikovig (прямой разговор)

Никакого эго — просто хочу сделать систему лучше.

Заключение серии: спасибо, что дочитали

Три статьи, 35,000+ символов, всё, что я узнал за 2 года работы с AI-оркестратором.

Часть 1: Главная идея, 3 killer-фичи, реальные метрики Часть 2: Техническая архитектура, оркестраторы + воркеры, meta-agent, health workflows, MCP switcher Часть 3: Практические рабочие процессы, worktree workflow, MCP стратегии, webhook integration, lessons learned, типичные ошибки

Надеюсь, вы нашли что-то полезное.

Если попробуете систему — напишите, как зашло. Буду рад услышать как успехи, так и провалы.

Удачи в разработке!

Igor Maslennikov DNA IT / AI Dev Team Telegram: https://t.me/maslennikovig GitHub: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit

5 проектов одновременно: как работать с AI-оркестратором на практике

Реальные рабочие процессы, ошибки и выводы за 2 года

Во второй части показал техническую архитектуру: оркестраторы + воркеры, meta-agent, health workflows, MCP switcher.

Вы узнаете:

Как вести 5 проектов параллельно и не сойти с ума (worktree workflow)
Когда использовать BASE, FRONTEND, SUPABASE или FULL (стратегии MCP)
Как работать в фоне и получать уведомления (webhook integration)
Что сработало, что провалилось, и что меня удивило (lessons learned)
5 типичных ошибок, из-за которых система не работает (и как их избежать)

Погнали.

Worktree Workflow: как вести 5 проектов одновременно

Проблема: традиционный Git = один проект за раз

Вы работаете над фичей A. Клиент звонит: «Нужна срочная правка на продакшене».

Традиционный процесс:

git stash (спрятать текущие изменения фичи A)
git checkout main (переключиться на основную ветку)
Сделать хотфикс
git push
git checkout feature-A (вернуться к фиче A)
git stash pop (вернуть изменения)
Вспомнить, где остановился

Результат: потеря контекста, отвлечение от основной работы, стресс.

Теперь представьте, что одновременно работаете над 3 проектами. Это кошмар.

Наш подход: Git Worktrees + отдельные сессии Claude Code

Git Worktrees — фича Git, которая позволяет держать несколько веток одновременно в разных директориях.

Как это работает: пошаговый сценарий

Начало дня: у меня 5 активных проектов

Основной проект: /home/me/projects/my-app

Основная ветка: main
Здесь мониторю продакшен, делаю хотфиксы

Создаю worktree для Проекта 1 (новая система авторизации)

cd /home/me/projects/my-app
/worktree-create feature/new-auth-system

Система создаёт:

.worktrees/feature-new-auth-system/ — отдельная директория
Ветка feature/new-auth-system — автоматически создана
Изолированное рабочее пространство

Создаю worktree для Проекта 2 (интеграция с Telegram)

/worktree-create feature/telegram-integration

Результат: .worktrees/feature-telegram-integration/

Создаю worktree для Проекта 3 (рефакторинг API)

/worktree-create refactor/api-v2

Результат: .worktrees/refactor-api-v2/

Создаю worktree для Проекта 4 (новый дашборд)

/worktree-create feature/admin-dashboard

Результат: .worktrees/feature-admin-dashboard/

Теперь у меня 5 рабочих пространств одновременно:

Основной проект (main) — хотфиксы и мониторинг
Worktree 1 (feature/new-auth-system) — авторизация
Worktree 2 (feature/telegram-integration) — Telegram
Worktree 3 (refactor/api-v2) — рефакторинг API
Worktree 4 (feature/admin-dashboard) — дашборд

VS Code: открываю все worktrees как отдельные папки

Настройка: добавляю в .vscode/settings.json:

{
  "workbench.folders": [
    { "path": "." },
    { "path": ".worktrees/feature-new-auth-system" },
    { "path": ".worktrees/feature-telegram-integration" },
    { "path": ".worktrees/refactor-api-v2" },
    { "path": ".worktrees/feature-admin-dashboard" }
  ]
}

Теперь в VS Code вижу 5 папок в боковой панели.

Рабочий день: 9:00 - 18:00

9:00 - 11:00: Работаю над Проектом 1 (авторизация)

Открываю папку feature-new-auth-system
Запускаю Claude Code
Команда: /speckit.implement → делегирую задачи агентам
Агенты делают работу
Я проверяю результаты, коммичу

11:00 - 11:15: Звонок клиента — срочный хотфикс на продакшене

Переключаюсь на основной проект (main)
Запускаю отдельную сессию Claude Code
Делаю хотфикс за 10 минут
Коммит → Push → Деплой

11:15 - 13:00: Возвращаюсь к Проекту 1 (авторизация)

Переключаюсь на папку feature-new-auth-system
Claude Code помнит контекст (сессия не прерывалась)
Продолжаю с того места, где остановился

13:00 - 15:00: Переключаюсь на Проект 2 (Telegram)

Открываю папку feature-telegram-integration
Запускаю новую сессию Claude Code (или переиспользую существующую)
Работаю над интеграцией

15:00 - 17:00: Переключаюсь на Проект 3 (API рефакторинг)

Открываю папку refactor-api-v2
Запускаю сессию Claude Code
Делегирую рефакторинг агентам

17:00 - 18:00: Health checks для всех проектов

Переключаюсь между worktrees
Запускаю /health-bugs, /health-security, /health-deps для каждого
Фиксирую найденные проблемы

Конец дня: 5 проектов продвинулись параллельно, ни один не заблокирован.

Зачем это бизнесу?

1. Параллелизация без путаницы

5 проектов одновременно → 5 потоков дохода
Каждый проект изолирован → нет конфликтов, нет путаницы
Переключение за 1 клик → нет потери контекста

2. Реакция на срочные задачи

Клиент просит хотфикс → переключаюсь на main, делаю за 10 минут
Возвращаюсь к основной работе → контекст сохранён

3. Безопасное экспериментирование

Worktree 5: Рискованный эксперимент (новый стек, архитектура)
Если сломается → просто удаляю worktree, основной проект не затронут

4. Масштабируемость команды

Традиционная команда: 1-2 проекта одновременно (больше не потянут)
AI Dev Team: 5-7 проектов одновременно (каждый worktree = отдельная "команда")
3-5x увеличение пропускной способности

Реальные цифры из AI Dev Team:

Было: 1-2 проекта одновременно (традиционная команда)
Стало: 5-7 проектов одновременно (worktrees + Claude Code)
Рост выручки: 3-5x (больше проектов = больше денег)

MCP Switching Strategies: когда использовать какую конфигурацию

Моя утренняя рутина: BASE конфигурация

9:00: Начинаю рабочий день

Задачи:

Проверить Pull Requests
Сделать код-ревью
Написать документацию
Рефакторинг

Конфигурация: BASE (~600 токенов)

Context7 (документация библиотек)
Sequential Thinking (продвинутое мышление)

Почему BASE?

Не нужна БД, не нужен браузер, не нужен UI
Только чтение кода, анализ, рефакторинг
Экономия 4400 токенов (по сравнению с FULL)

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 1. BASE
# Перезапускаю Claude Code

11:00: Работа с базой данных → SUPABASE конфигурация

Задачи:

Миграция схемы Supabase
Добавить новую таблицу
Написать SQL запросы
Проверить индексы

Конфигурация: SUPABASE (~2500 токенов)

BASE + Supabase MCP (операции с БД)

Почему SUPABASE, а не FULL?

Не нужен Playwright (браузер)
Не нужен shadcn (UI компоненты)
Только БД → только Supabase MCP
Экономия 2500 токенов (50%)

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 2. SUPABASE
# Перезапускаю Claude Code

Работаю:

Создаю миграцию через Supabase MCP
Агенты пишут SQL, применяют миграцию
Проверяю через Supabase MCP

Результат: Миграция готова, токены сэкономлены.

14:00: Вёрстка и UI → FRONTEND конфигурация

Задачи:

Разработать новый компонент (React)
Адаптивная вёрстка (мобилка + десктоп)
Написать UI тесты (Playwright)
Интегрировать shadcn компоненты

Конфигурация: FRONTEND (~2000 токенов)

BASE + Playwright + shadcn

Почему FRONTEND, а не FULL?

Не нужна Supabase (БД не трогаем)
Не нужен n8n (автоматизация)
Только фронтенд → Playwright + shadcn
Экономия 3000 токенов (60%)

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 3. FRONTEND
# Перезапускаю Claude Code

Работаю:

Создаю компонент с shadcn
Пишу UI тесты с Playwright
Проверяю адаптивность в браузере (через Playwright MCP)

Результат: Компонент готов, тесты проходят, токены сэкономлены.

17:00: Сложная задача → FULL конфигурация

Задачи:

Комплексная фича: БД + фронтенд + автоматизация
Нужно всё сразу: Supabase + Playwright + shadcn + n8n

Конфигурация: FULL (~5000 токенов)

Все MCP серверы одновременно

Почему FULL?

Задача затрагивает всё (БД + UI + автоматизация)
Переключаться между конфигурациями каждые 10 минут — неудобно
Лучше загрузить всё сразу

Команда:

./switch-mcp.sh
# Выбираю: 6. FULL
# Перезапускаю Claude Code

Работаю:

Агенты работают с БД (Supabase MCP)
Агенты создают UI (Playwright + shadcn MCP)
Агенты настраивают автоматизацию (n8n MCP)

Результат: Фича готова, токены потрачены (но зато всё сделано).

Итоговая стратегия: как выбирать конфигурацию

Задача	Конфигурация	Токены	Экономия
Код-ревью, рефакторинг, документация	BASE	~600	88%
Работа с БД (миграции, SQL)	SUPABASE	~2500	50%
Вёрстка, UI, компоненты	FRONTEND	~2000	60%
Автоматизация (n8n workflows)	N8N	~2500	50%
Комплексные фичи (всё сразу)	FULL	~5000	0%

Правило: используй минимальную конфигурацию для задачи.

Реальные цифры из AI Dev Team:

До MCP Switcher: FULL всегда → ~5000 токенов постоянно
После MCP Switcher: BASE 60% времени, SUPABASE/FRONTEND 30%, FULL 10%
Средняя экономия: ~3500 токенов на день (70% токенов сэкономлено)
Экономия в деньгах: 70% меньше расходы на Claude API → тысячи рублей в месяц

Webhook Integration: работаем в фоне, получаем уведомления

Проблема: Claude Code работает → вы ждёте → теряете время

Сценарий:

Запускаете /health-bugs (детекция + исправление багов)
Процесс занимает 10-15 минут
Вы сидите, смотрите на экран, ждёте
Потеря времени: 10-15 минут простоя

Если делаете 5-6 таких задач в день → 1 час чистого ожидания.

Наш подход: запускаем в фоне + webhook уведомляет о завершении

Webhook on Task Completion — система уведомлений, которая срабатывает, когда Claude Code завершает работу.

Как это работает: пошаговая настройка

Шаг 1: Создаём Telegram бота (для уведомлений)

Я использую Telegram, потому что это просто и быстро.

Открываем Telegram → пишем @BotFather
Команда: /newbot
Даём имя: ClaudeCodeNotifierBot
Получаем токен: 123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz

Шаг 2: Получаем свой Chat ID

Пишем боту любое сообщение
Открываем: https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
Копируем chat_id из ответа (например: 987654321)

Шаг 3: Настраиваем webhook в Claude Code

Редактируем settings.local.json:

{
  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "curl -s -X POST https://api.telegram.org/bot123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz/sendMessage -d chat_id=987654321 -d text='Claude Code завершил задачу!'"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Объяснение:

"Stop" — событие (Claude Code завершил работу)
"command" — команда для выполнения (отправка сообщения в Telegram)

Шаг 4: Проверяем

Запускаю /health-bugs
Переключаюсь на другой проект (не жду)
Через 10 минут получаю уведомление в Telegram: "Claude Code завершил задачу!"
Возвращаюсь, проверяю результат

Реальный рабочий процесс с webhook

Утро: запускаю 5 задач параллельно

9:25: Уведомление в Telegram: "Worktree 1: /health-bugs завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

9:30: Уведомление: "Worktree 2: /health-security завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

9:35: Уведомление: "Worktree 3: /health-deps завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

9:40: Уведомление: "Worktree 4: /health-cleanup завершён" → Переключаюсь, проверяю, коммичу

Результат: За 40 минут я запустил 4 health check workflow + сделал рефакторинг документации.

Без webhook: ждал бы 4 раза по 10 минут = 40 минут простоя.

С webhook: 0 минут простоя, 40 минут продуктивной работы.

Альтернативные варианты уведомлений

Slack (для команд):

{
  "type": "command",
  "command": "curl -X POST https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK -d '{\"text\":\"Claude Code завершил задачу!\"}'"
}

System Notification (Linux):

{
  "type": "command",
  "command": "notify-send 'Claude Code' 'Задача завершена!' -i checkbox-checked"
}

macOS Notification:

{
  "type": "command",
  "command": "osascript -e 'display notification \"Задача завершена!\" with title \"Claude Code\"'"
}

Email (через curl + SendGrid или аналог):

{
  "type": "command",
  "command": "curl -X POST https://api.sendgrid.com/v3/mail/send -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -d '{\"personalizations\":[{\"to\":[{\"email\":\"you@example.com\"}]}],\"from\":{\"email\":\"noreply@example.com\"},\"subject\":\"Claude Code завершил задачу\",\"content\":[{\"type\":\"text/plain\",\"value\":\"Задача выполнена!\"}]}'"
}

Зачем это бизнесу?

1. Продуктивность без простоя

Запускаю 5 задач параллельно → получаю 5 уведомлений → проверяю по мере готовности
Не трачу время на ожидание

2. Фокус на важном

Claude Code делает рутину (health checks, рефакторинг)
Я делаю сложные задачи (архитектура, принятие решений)
Webhook говорит, когда вернуться

3. Масштабируемость

Могу запустить 10 задач одновременно (в разных worktrees)
Получу 10 уведомлений
Проверю 10 результатов последовательно

Реальные цифры из AI Dev Team:

До webhook: ~1 час в день потерян на ожидание завершения задач
После webhook: 0 минут простоя, все задачи запускаются параллельно
Экономия времени: ~1 час/день = 20 часов/месяц = 240 часов/год

Lessons Learned: что я узнал за 2 года

Что сработало лучше всего

1. Health Workflows — убийственная фича

До внедрения:

Баги находили пользователи
15-20 багов в месяц на продакшене
Репутационные потери + затраты на поддержку

После внедрения:

/health-bugs перед каждым деплоем
2-3 бага в месяц на продакшене (сокращение на 85%)
Клиенты довольны, поддержка почти не нужна

Вывод: проактивная диагностика окупается в 10 раз.

2. Meta-Agent — неожиданная находка

Я не ожидал, что meta-agent станет ключевым инструментом.

Реальность:

Создал 15+ новых агентов за последние 6 месяцев
Каждый агент создаётся за 2-3 минуты
База знаний растёт, стоимость разработки падает

Пример:

Клиент просит миграцию на TypeScript 5.0
Создаю typescript-5-migration-worker за 3 минуты
Агент делает миграцию за день
Следующий клиент с TypeScript 5.0 → просто переиспользую агента

Вывод: инвестиция в meta-agent окупилась за первый месяц.

3. Worktrees — спасение от хаоса

До worktrees:

Мог работать только над 1-2 проектами
Переключение между проектами = git stash + потеря контекста

После worktrees:

Работаю над 5-7 проектами одновременно
Переключение = 1 клик в VS Code
Контекст сохранён, хаоса нет

Вывод: worktrees увеличили пропускную способность в 3-5 раз.

Что провалилось или оказалось бесполезным

1. Первая версия оркестратора (2023) — полный провал

Ошибка: пытался делать всё в одной сессии Claude Code.

Результат:

Контекстное окно сгорало за 2-3 задачи
Система тупила, давала неправильные ответы
Приходилось перезапускать каждые 30 минут

Вывод: изоляция контекста критична. Без неё система не работает.

2. Попытка автоматизировать всё (2023) — перебор

Ошибка: пытался автоматизировать даже простые задачи (добавить импорт, переименовать переменную).

Результат:

Затраты на создание агентов > выгода от автоматизации
Система стала слишком сложной
Простые задачи быстрее сделать вручную

Вывод: автоматизируй только повторяющиеся или сложные задачи. Простое — делай вручную.

3. MCP FULL постоянно (2023-2024) — пустая трата токенов

Ошибка: использовал FULL конфигурацию всегда (все MCP серверы одновременно).

Результат:

5000 токенов на MCP серверы постоянно
Расходы на Claude API в 3-4 раза выше, чем нужно

Вывод: после создания MCP Switcher расходы упали на 70%. Надо использовать минимальную конфигурацию для задачи.

Что меня удивило (неожиданные выгоды)

1. Клиенты предпочитают AI-команду традиционной

Я не ожидал, что клиенты будут АКТИВНО выбирать AI Dev Team вместо традиционной команды.

Реальность:

70% новых клиентов выбирают AI-команду
Причины: быстрее (1-2 недели), дешевле (-80%), меньше багов (проактивные health checks)

Вывод: рынок готов к AI-командам больше, чем я думал.

2. Сохранение контекста = главное преимущество

Я думал, что главное — скорость разработки.

Реальность:

Главное преимущество — сохранение контекста
Главный Claude Code остаётся на ~10-15K токенов → можно работать над проектом месяцами
Не надо каждую неделю начинать заново и объяснять контекст

Вывод: контекстное окно = самый ценный ресурс. Берегите его.

3. Meta-Agent создаёт "корпоративную память"

Я не думал об этом как о базе знаний.

Реальность:

Каждый созданный агент = сохранённое знание
Через 6 месяцев у меня 33+ агента = 33+ готовых решения для типовых задач
Новый проект → переиспользую существующих агентов → стоимость разработки падает

Вывод: это не просто автоматизация, это накопление знаний компании.

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Не проверять результаты агентов

Что происходит:

Делегируете задачу агенту
Агент возвращает результат
Вы НЕ проверяете, сразу коммитите
На продакшене баги

Почему это плохо:

Агенты иногда ошибаются (5-10% случаев)
Если не проверять → баги уходят в продакшен

Как избежать:

ВСЕГДА проверяйте результаты (читайте изменённые файлы)
Запускайте pnpm type-check после каждой задачи
Запускайте тесты перед коммитом
Если что-то не так → отправляйте агенту переделать с замечаниями

Правило из CLAUDE.md: "Verify results — never skip verification: read files + run type-check"

Ошибка 2: Пропускать Health Checks перед деплоем

Что происходит:

Фича готова
Вы сразу деплоите на продакшен
Пропускаете /health-bugs, /health-security
Через неделю пользователи находят баги или уязвимости

Почему это плохо:

Баги на продакшене = репутационные потери
Уязвимости безопасности = риск взлома

Как избежать:

Перед КАЖДЫМ деплоем запускайте:
- /health-bugs (найти и исправить баги)
- /health-security (проверка уязвимостей)
- /health-deps (проверка зависимостей)
Только если все health checks прошли → деплой

Правило: "No deploy without health checks".

Ошибка 3: Использовать FULL MCP конфигурацию всегда

Что происходит:

Загружаете все MCP серверы одновременно (FULL конфигурация)
Используете FULL для всех задач (даже простых)
Расходы на Claude API в 3-4 раза выше, чем нужно

Почему это плохо:

FULL = ~5000 токенов постоянно
Для простых задач (код-ревью, рефакторинг) достаточно BASE (~600 токенов)
Вы тратите в 8 раз больше токенов, чем нужно

Как избежать:

Используйте минимальную конфигурацию для задачи:
- Код-ревью → BASE
- Работа с БД → SUPABASE
- Вёрстка → FRONTEND
- Комплексная фича → FULL (редко)
Переключайте конфигурации: ./switch-mcp.sh

Правило: "Используй минимум, переключай по необходимости".

Реальная экономия: 70% токенов = тысячи рублей в месяц.

Ошибка 4: Не использовать Worktrees для параллельной разработки

Что происходит:

Работаете над 1 проектом за раз
Клиент просит срочную правку → git stash → переключаетесь → делаете → git stash pop → вспоминаете, где остановились
Теряете время на переключение контекста

Почему это плохо:

Можете вести только 1-2 проекта одновременно
Переключение контекста = потеря времени + стресс

Как избежать:

Используйте worktrees для каждой фичи:
- /worktree-create feature/new-feature
- Открываете worktree как отдельную папку в VS Code
- Запускаете отдельную сессию Claude Code
Переключение = 1 клик, контекст сохранён

Правило: "Один worktree = один проект. Переключайся без потери контекста".

Реальная выгода: 5-7 проектов одновременно вместо 1-2.

Ошибка 5: Забывать про webhook уведомления

Что происходит:

Запускаете /health-bugs (займёт 10 минут)
Сидите, смотрите на экран, ждёте
Теряете 10 минут времени

Почему это плохо:

5-6 таких задач в день = 1 час простоя
Можно было запустить задачу и переключиться на другую работу

Как избежать:

Настройте webhook (Telegram, Slack, system notification)
Запустили задачу → переключились на другую → получили уведомление → вернулись

Правило: "Запускай в фоне, получай уведомления, не трать время на ожидание".

Реальная экономия: ~1 час/день = 20 часов/месяц = 240 часов/год.

Финальные мысли: что дальше?

Главный вывод: AI не заменяет разработчиков. AI усиливает их.

Orchestrator Kit убирает рутину:

Автоматические health checks (баги, безопасность, зависимости)
Проактивная диагностика (до деплоя, а не после)
Систематический контроль качества (типы, тесты, сборка)

Разработчики фокусируются на важном:

Архитектура
Сложные проблемы
Принятие решений

Результат: быстрее, дешевле, качественнее.

Что я планирую дальше

1. Больше Health Workflows

/health-performance (оптимизация производительности)
/health-accessibility (проверка доступности для людей с ограничениями)
/health-seo (SEO аудит)

2. Интеграция с CI/CD

Автоматический запуск health checks при Pull Request
Блокировка мержа, если health check провалился

3. Агенты для специфических стеков

Next.js 15 специалист
Supabase Edge Functions специалист
Vercel deployment специалист

4. Расширение MCP конфигураций

Больше специализированных конфигураций под разные типы задач

Дисклеймер (краткий, в последний раз)

Я понимаю, что эта система вызовет критику. "AI заменит программистов", "vibe coding", "упрощение".

Моя позиция остаётся: это страх + надменность, а не технические аргументы.

Реальность: AI усиливает разработчиков, не заменяет.

Если не согласны — клонируйте репо, попробуйте, расскажите, где я не прав. Предпочитаю факты эмоциям.

Попробовать бесплатно (MIT License)

Система полностью бесплатная и open-source (MIT License). Используйте коммерчески без ограничений.

GitHub: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit

NPM установка:

npm install -g claude-code-orchestrator-kit

Ручная установка:

git clone https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit.git
cd claude-code-orchestrator-kit
./switch-mcp.sh  # Выбрать BASE
# Перезапустить Claude Code
# Запустить /health-bugs для проверки

Первые шаги:

Скопируйте .claude/ в свой проект
Скопируйте mcp/ конфигурации
Скопируйте CLAUDE.md
Запустите ./switch-mcp.sh → BASE
Попробуйте /health-bugs

Обратная связь: супер открыт к диалогу

Прямой контакт: https://t.me/maslennikovig Нужно обсудить? Пишите. Всегда открыт.

Что буду рад услышать

Каналы для обратной связи:

GitHub Issues: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit/issues (баги, фичи)
GitHub Discussions: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit/discussions (идеи, вопросы)
Telegram: https://t.me/maslennikovig (прямой разговор)

Никакого эго — просто хочу сделать систему лучше.

Заключение серии: спасибо, что дочитали

Три статьи, 35,000+ символов, всё, что я узнал за 2 года работы с AI-оркестратором.

Надеюсь, вы нашли что-то полезное.

Если попробуете систему — напишите, как зашло. Буду рад услышать как успехи, так и провалы.

Удачи в разработке!

Igor Maslennikov DNA IT / AI Dev Team Telegram: https://t.me/maslennikovig GitHub: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit

5 проектов одновременно: как работать с AI-оркестратором на практике

5 проектов одновременно: как работать с AI-оркестратором на практике

Реальные рабочие процессы, ошибки и выводы за 2 года

Worktree Workflow: как вести 5 проектов одновременно

Проблема: традиционный Git = один проект за раз

Наш подход: Git Worktrees + отдельные сессии Claude Code

Как это работает: пошаговый сценарий

VS Code: открываю все worktrees как отдельные папки

Рабочий день: 9:00 - 18:00

Зачем это бизнесу?

MCP Switching Strategies: когда использовать какую конфигурацию

Моя утренняя рутина: BASE конфигурация

11:00: Работа с базой данных → SUPABASE конфигурация

14:00: Вёрстка и UI → FRONTEND конфигурация

17:00: Сложная задача → FULL конфигурация

Итоговая стратегия: как выбирать конфигурацию

Webhook Integration: работаем в фоне, получаем уведомления

Проблема: Claude Code работает → вы ждёте → теряете время

Наш подход: запускаем в фоне + webhook уведомляет о завершении

Как это работает: пошаговая настройка

Реальный рабочий процесс с webhook

Альтернативные варианты уведомлений

Зачем это бизнесу?

Lessons Learned: что я узнал за 2 года

Что сработало лучше всего

Что провалилось или оказалось бесполезным

Что меня удивило (неожиданные выгоды)

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Не проверять результаты агентов

Ошибка 2: Пропускать Health Checks перед деплоем

Ошибка 3: Использовать FULL MCP конфигурацию всегда

Ошибка 4: Не использовать Worktrees для параллельной разработки

Ошибка 5: Забывать про webhook уведомления

Финальные мысли: что дальше?

Что я планирую дальше

Дисклеймер (краткий, в последний раз)

Попробовать бесплатно (MIT License)

Обратная связь: супер открыт к диалогу

Telegram

Что буду рад услышать

Заключение серии: спасибо, что дочитали

Похожие статьи

Как работает AI-оркестратор изнутри: 5 фаз, 33 агента и автоматические циклы

Как мы сократили стоимость разработки на 80% и ускорили в 3 раза с помощью AI-оркестратора

5 проектов одновременно: как работать с AI-оркестратором на практике

5 проектов одновременно: как работать с AI-оркестратором на практике

Реальные рабочие процессы, ошибки и выводы за 2 года

Worktree Workflow: как вести 5 проектов одновременно

Проблема: традиционный Git = один проект за раз

Наш подход: Git Worktrees + отдельные сессии Claude Code

Как это работает: пошаговый сценарий

VS Code: открываю все worktrees как отдельные папки

Рабочий день: 9:00 - 18:00

Зачем это бизнесу?

MCP Switching Strategies: когда использовать какую конфигурацию

Моя утренняя рутина: BASE конфигурация

11:00: Работа с базой данных → SUPABASE конфигурация

14:00: Вёрстка и UI → FRONTEND конфигурация

17:00: Сложная задача → FULL конфигурация

Итоговая стратегия: как выбирать конфигурацию

Webhook Integration: работаем в фоне, получаем уведомления

Проблема: Claude Code работает → вы ждёте → теряете время

Наш подход: запускаем в фоне + webhook уведомляет о завершении

Как это работает: пошаговая настройка

Реальный рабочий процесс с webhook

Альтернативные варианты уведомлений

Зачем это бизнесу?

Lessons Learned: что я узнал за 2 года

Что сработало лучше всего

Что провалилось или оказалось бесполезным

Что меня удивило (неожиданные выгоды)

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Не проверять результаты агентов

Ошибка 2: Пропускать Health Checks перед деплоем

Ошибка 3: Использовать FULL MCP конфигурацию всегда

Ошибка 4: Не использовать Worktrees для параллельной разработки

Ошибка 5: Забывать про webhook уведомления

Финальные мысли: что дальше?

Что я планирую дальше

Дисклеймер (краткий, в последний раз)