Większość osób wypróbowuje Claude Code tak samo, jak każde nowe narzędzie AI: wkleja podpowiedź, otrzymuje fragment kodu i przechodzi dalej. Działa to w przypadku małych zadań, ale w prawdziwych projektach szybko się psuje.
Kod nie pasuje do Twojego repozytorium, naprawa nie powiodła się w CI i brakuje ważnego kontekstu. W rezultacie tracisz czas na łączenie elementów w terminalu, problemach i dokumentach.
W tym wpisie na blogu pokażemy Ci, jak rozpocząć pracę z Claude Code z poziomu terminala i jakie nawyki pomogą Ci osiągnąć spójne wyniki.
Zostań z nami do końca, ponieważ przyjrzymy się również alternatywom takim jak ClickUp, które łączą planowanie, kontekst i oparte na sztucznej inteligencji cykle pracy związane z kodowaniem i programowaniem w jednym obszarze roboczym! 🤩
Do czego służy Claude Code
Claude Code to narzędzie do kodowania oparte na AI, opracowane przez firmę Anthropic, zaprojektowane w celu pomocy programistom poprzez zrozumienie całych baz kodu i wykonywanie złożonych zadań kodowania za pomocą komend w języku naturalnym.
Integruje się bezpośrednio z terminalami, środowiskami IDE, takimi jak VS Code i JetBrains, Slackiem, przeglądarkami internetowymi, a nawet aplikacjami na iOS.
Firma Anthropic wprowadziła Claude Code na początku 2025 roku jako wersję testową dla swoich inżynierów. Od tego czasu narzędzie to przekształciło się z podstawowego narzędzia wiersza poleceń w bardziej zaawansowanego agenta kodowania.
Ta zmiana pokazuje, w jaki sposób zespoły wykorzystują AI w tworzeniu oprogramowania, wychodząc poza szybkie sugestie dotyczące kodu i przechodząc do narzędzi, które rozumieją projekty i pomagają w rzeczywistych pracach inżynieryjnych. Claude Code jest oparty na modelach takich jak Opus, Sonnet i Haiku.
Oto kilka kluczowych funkcji Claude Code, które pomogą Ci stać się lepszym programistą:
- Wdrażanie bazy kodu: w ciągu kilku sekund tworzy mapę i wyjaśnia strukturę projektu, zależności i architekturę bez konieczności ręcznego wybierania plików.
- Edycja wielu plików i automatyzacja: wykonuje skoordynowane zmiany, uruchamia testy/kompilacje/linty, naprawia problemy i autonomicznie commituje zmiany/PR.
- Integracja cyklu pracy: integracja z natywnym CLI (komendą Claude), rozszerzeniami IDE z wizualnymi różnicami, GitHub Actions dla CI oraz wzmiankami Slack dla zadań zespołowych.
- Tryby myślenia: Wyzwalacze takie jak „think hard” (myśl intensywnie) lub „ultrathink” (myśl intensywnie) przydzielają więcej mocy obliczeniowej do złożonego planowania przed wdrożeniem.
- Bezpieczeństwo i kontrola: wymaga zatwierdzania zmian/komend i działa lokalnie z bezpośrednim dostępem do API, a także jest gotowy do użytku w przedsiębiorstwie dzięki wsparciu dla Bedrock/Vertex AI.
🧠 Ciekawostka: Claude Shannon stworzył teorię informacji w 1948 roku, udowadniając, że logikę i komunikację można wyrazić matematycznie. Każdy model AI, który pisze kod, opiera się na tej pracy.
Jak Teams faktycznie wykorzystują Claude Code w praktyce
Zespoły używają tej alternatywy dla ChatGPT do kodowania jako agenta terminala, który przejmuje rzeczywiste fragmenty pracy programistycznej i wykonuje je od początku do końca. Celem jest szybsze wykonywanie kodu, testów i debugowania, przy czym ludzie angażują się w przeglądanie i podejmowanie decyzji.
Oto jak wygląda to w codziennym cyklu pracy:
- Wdrażanie autonomicznych pętli agentów (tryb automatycznego akceptowania): programiści włączają automatyczne akceptowanie (Shift + Tab) i używają Claude'a do kodowania, przeprowadzania testów, wykrywania błędów i naprawiania ich w pętlach. Zespoły inżynierów zazwyczaj dołączają się na końcu, aby przejrzeć różnice i podsunąć decyzje projektowe, a nie mikrozarządzać każdą edycją.
- Wykorzystanie do szybkiego zakończenia funkcji: Typowym rozwiązaniem jest rozpoczęcie od ogólnej podpowiedzi Claude AI, np. „Dodaj Uwierzytelnianie OA do tej usługi i zaktualizuj testy”. Claude zajmuje się większością zadań, a ludzie przejmują kontrolę nad skrajnymi przypadkami, decyzjami architektonicznymi i czyszczeniem. Jeśli proces trwa zbyt długo, zespoły resetują stan git i uruchamiają go ponownie.
- Wdrażanie nowych pracowników do dużych, nieznanych baz kodu: nowi pracownicy mogą poprosić Claude'a o sporządzenie mapy folderów, wyjaśnienie przepływu danych między usługami i wskazanie miejsc, w których należy wprowadzić zmiany. Jest to szybka, interaktywna „wycieczka po kodzie”.
- Debugowanie pod presją czasu: zespoły ds. infrastruktury i bezpieczeństwa używają go podczas incydentów do śledzenia awarii w usługach, konfiguracjach i logach. Możesz wprowadzić do niego ślady stosu, nieudane testy, a nawet zrzuty ekranu z pulpitów nawigacyjnych i w ciągu kilku minut uzyskać konkretne kroki naprawcze lub komendy.
- Prototypowanie w różnych dziedzinach: zespoły produktowe i projektowe instalują Claude Code, aby przekształcić wstępne specyfikacje lub projekty Figma w działające prototypy. Osoby niebędące inżynierami używają go do tworzenia narzędzi wewnętrznych lub niewielkich automatyzacji, a następnie przekazują je programistom w celu udoskonalenia.
🧠 Ciekawostka: Przed pojawieniem się kompilatorów programiści ręcznie tłumaczyli kod na instrukcje maszynowe. Pierwszy powszechnie używany kompilator został stworzony przez Grace Hopper. Powiedziano jej, że jest to niemożliwe, ale ona i tak go zbudowała.
🎥 Bonus: Wideo pokazuje, jak zespoły wykorzystują AI Claude do kodowania 👇🏽
Najlepsze praktyki pozwalające uzyskać niezawodne wyniki z Claude Code
Claude Code działa najlepiej, gdy traktujesz go jak system, którym możesz sterować i który możesz weryfikować, a nie jak czarną skrzynkę, która, miejmy nadzieję, wszystko zrobi dobrze. Oto jak uzyskać wyniki gotowe do produkcji i pokonać wyzwania związane z tworzeniem oprogramowania:
- Utrzymuj plik CLAUDE. md: Dokumentuj reguły specyficzne dla repozytorium, komendy testowe i typowe cykle pracy, aby Claude rozpoczynał każdą sesję z odpowiednim kontekstem.
- Z góry określ kryteria weryfikacji: Powiedz dokładnie, jak sprawdzić, czy zmiana jest poprawna (testy do wykonania, wyniki do sprawdzenia, przypadki skrajne do uwzględnienia).
- Przesyłaj pełne błędy: wklejaj zakończone komunikaty o błędach i ślady stosu, a następnie poproś o analizę przyczyny źródłowej, a nie szybkie poprawki.
- Wizualna weryfikacja zmian interfejsu użytkownika: w przypadku prac związanych z interfejsem użytkownika porównaj zrzuty ekranu z projektami i powtarzaj proces, aż będą one zgodne.
- Wcześnie przerywaj złe podejścia: Naciśnij Esc, aby zatrzymać działanie, dostosować kierunek i kontynuować, zanim stracisz czas na niewłaściwą ścieżkę.
- Wyczyść kontekst podczas zmiany tematu: użyj /clear, gdy zmieniasz temat, aby zachować spójność kontekstu roboczego.
- Niech Git będzie Twoją siatką bezpieczeństwa: poproś Claude'a o commitowanie zmian i przeglądaj ostatnie commity, aby w razie potrzeby móc bezproblemowo przywrócić poprzednią wersję.
- Użyj rozszerzeń IDE do przeglądu różnic: przeglądaj zmiany wizualnie w VS Code lub JetBrains.
Oto jak wygląda cykl pracy Claude Code użytkownika Reddita, jeśli szukasz prawdziwej inspiracji:
📖 Przeczytaj również: Recenzja Claude AI (funkcje, ceny i opinie użytkowników)
Typowe błędy, których należy unikać
Jeśli narzędzie do kodowania wydaje się zawodne, zazwyczaj wynika to z możliwych do uniknięcia błędów. Oto, na co należy zwrócić uwagę i co zrobić, aby zwiększyć wydajność programistów.
| Błędy | Rozwiązania |
| Pisanie niejasnych podpowiedzi | Określ oczekiwane zachowanie, dane wejściowe/wyjściowe, ograniczenia i miejsce wystąpienia błędu, aby zmiany były skierowane na określony cel. |
| Ślepe akceptowanie pierwszego projektu i pomijanie iteracyjnego udoskonalania | Przejrzyj wyniki, poproś o drugą rundę i powtarzaj proces, aż zostaną uwzględnione wszystkie skrajne przypadki i ścieżki błędów. |
| Pozwalanie agentowi na kontynuowanie pracy bez przerywania | Zatrzymaj pętlę, dodaj logi lub testy, wklej rzeczywiste wyniki i opieraj poprawki na tym, co faktycznie zawiodło. |
| Pomijanie testów lub lokalnej weryfikacji | Przeprowadź testy lokalnie, odtworzyć problem i potwierdzić poprawkę przed przejściem dalej. |
| Zezwalanie na niebezpieczne automatyczne edycje plików lub folderów | Ogranicz dostęp do zapisu, sprawdzaj różnice przed zastosowaniem zmian i chroń krytyczne ścieżki i katalogi. |
📖 Przeczytaj również: Programowanie w parach z wykorzystaniem AI: jak poprawić wydajność kodowania dzięki AI
Gdzie Claude Code zaczyna zawodzić
Nawet najlepsze redaktory kodu mają swoje ograniczenia. Claude Code świetnie radzi sobie z odczytywaniem repozytoriów, analizowaniem kodu i wprowadzaniem zmian w wielu plikach, ale zaczyna mieć problemy, gdy praca wykracza poza redaktor.
Oto główne obszary, w których Claude Code sprawdza się w codziennych cyklach pracy inżynieryjnej:
- Subtelna logika biznesowa i niuanse domeny: Claude może generować poprawny składniowo kod, który wygląda dobrze, ale nie oddaje niuansów logiki lub ograniczeń występujących w rzeczywistości.
- Długotrwała praca w wielu sesjach powoduje problemy z pamięcią: podczas długich sesji degradacja kontekstu lub kompresja pamięci mogą spowodować, że agent „zapomni” o podjętych decyzjach, co zmusi go do częstego restartowania.
- Edycja wielu fragmentów w różnych plikach nadal wiąże się z ryzykiem: automatyczne refaktoryzacje obejmujące niepowiązane obszary kodu mogą nieprawidłowo uszkodzić interfejsy lub spowodować regresję.
- Luki w zabezpieczeniach i poprawności: Kod generowany przez AI może pomijać luki w zabezpieczeniach lub poważne podatności, ponieważ dane szkoleniowe i wzorce nie gwarantują bezpiecznego projektu.
- Halucynacje nadal występują: nadal zdarzają się wiarygodne na pierwszy rzut oka wywołania API lub implementacje, które nie istnieją w repozytorium lub zależnościach i muszą być ręcznie poprawiane.
🧠 Ciekawostka: Podczas konferencji NATO Software Engineering Conference w 1968 roku eksperci debatowali nad tym, czy tworzenie oprogramowania zasługuje na miano inżynierii. Termin ten został celowo wybrany przez Fritza Bauera jako prowokacja mająca na celu podkreślenie potrzeby zdyscyplinowanego, opartego na produkcji podejścia do tworzenia oprogramowania.
Dlaczego kodowanie nie jest już tylko problemem repozytorium
Większość błędów nie wynika z jednej błędnej linii kodu. Powstają one z powodu sposobu działania kodu w CI, sposobu jego wdrażania, ustawień konfiguracyjnych w środowisku produkcyjnym, danych widocznych w czasie wykonywania lub zachowania zależności pod rzeczywistym obciążeniem.
Możesz użyć Claude AI do naprawienia kodu i nadal zepsuć system, ponieważ problem leży w tym, jak wszystkie te elementy współpracują ze sobą.
Dlatego debugowanie wygląda teraz inaczej. W nowoczesnych systemach wiele problemów nie występuje w repo. Może to wynikać z:
- Błędy spowodowane konfiguracją CI
- Awarie spowodowane zmiennymi środowiska produkcyjnego
- Problemy wywołane przez dane w produkcji
- Zmiana zachowania z powodu flag funkcji
- Przerwy spowodowane infrastrukturą, kontenerami lub wersjami usług
Repo to tylko jeden z elementów. System to doświadczenie użytkowników. Wszystko działa tylko wtedy, gdy kod, konfiguracje, wdrożenia, dane i zachowanie w czasie rzeczywistym są ze sobą zgodne w rzeczywistym środowisku.
W tym zakresie narzędzia do kodowania oparte wyłącznie na plikach mają swoje ograniczenia. Mogą one edytować pliki w repozytorium, ale nie widzą błędów CI, logów, stanu wdrożenia ani zachowania interfejsu użytkownika.
To właśnie dlatego narzędzia agencjalne mają znaczenie. Działają one na wszystkich tych powierzchniach, przeprowadzając testy i kompilacje, sprawdzając wyniki CI, korzystając z logów i komend, a nawet sprawdzając stan interfejsu użytkownika.
ClickUp AI jako alternatywa dla kodowania opartego na repozytorium
Kodowanie oparte na repozytorium nie sprawdza się, ponieważ prawdziwa praca nie zaczyna się i nie kończy w redaktorze kodu. Wymagania znajdują się w dokumentach, błędy w zgłoszeniach, kontekst w komentarzach, a dostarczenie produktu zależy od koordynacji między ludźmi i systemami.
W tym miejscu do akcji wkracza ClickUp dla zespołów programistycznych. Jako pierwsze na świecie zintegrowane środowisko pracy oparte na sztucznej inteligencji, ClickUp traktuje kodowanie jako część pełnego cyklu pracy, który zaczyna się od problemu, a kończy na dostarczeniu i weryfikacji gotowego produktu. Centralizuje cały cykl życia projektu w jednym miejscu, eliminując rozproszenie narzędzi.
Przyjrzyjmy się, w jaki sposób ClickUp zapewnia wsparcie dla systemu opartego na cyklu pracy dla zespołów programistów:
Połącz kod z rzeczywistym kontekstem pracy dzięki ClickUp Brain
ClickUp Brain to asystent AI rozpoznający kontekst, wbudowany w Twój obszar roboczy. Ma dostęp do pełnego cyklu pracy oprogramowania związanego z Twoim kodem, w tym zadań, komentarzy, historii sprintów, decyzji, zależności i osi czasu. Dzięki temu generowany kod i wskazówki techniczne są zgodne z zakresem, kryteriami akceptacji i aktualnym stanem projektu.
Zobaczmy, jak to wygląda w praktyce:
Zmień rozproszony kontekst w jasny kierunek
Jako kontekstowa AI z dostępem do danych w czasie rzeczywistym, ClickUp Brain analizuje zadania, PRD, specyfikacje, komentarze i poprzednie decyzje, aby zrozumieć, co faktycznie tworzy Twój zespół i dlaczego.
📌 Możesz na przykład zapytać: „Co nadal nie jest jasne w kwestii migracji API?” lub „Co uzgodniliśmy w sprawie funkcji X?” i uzyskać odpowiedzi oparte na Twoim obszarze roboczym. Jest to przydatne, gdy dołączasz do projektu w trakcie sprintu, przejmujesz niedokończoną funkcję lub przeglądasz pracę obejmującą wiele zespołów.
A jeśli ciągle przegapiasz aktualizacje, gubisz się w decyzjach lub musisz przeszukiwać długie wątki w poszukiwaniu elementów do wykonania, ClickUp Brain może podsumować spotkania standupowe, retrospektywy, recenzje PRD i chaotyczne łańcuchy komentarzy, tworząc jasne i użyteczne wnioski.
🧠 Ciekawostka: W 1999 roku NASA straciła kontakt z sondą Mars Climate Orbiter na krótko przed wejściem jej na orbitę wokół Marsa. Jeden zespół używał jednostek imperialnych, a drugi metrycznych do obliczania ciągu i korekty trajektorii, a rozbieżność ta pozostała niezauważona. Błąd ten kosztował NASA 125 milionów dolarów. Nawet najbystrzejsze zespoły czerpią korzyści z automatyzacji i walidacji.
Znajdź odpowiedzi we wszystkich swoich narzędziach
Czy kiedykolwiek traciłeś czas na przechodzenie między narzędziami, próbując znaleźć „ten jeden pull request” lub dokument wyjaśniający, dlaczego dana funkcja istnieje?
Dzięki funkcji Enterprise AI Search w ClickUp możesz pobierać kontekst z całego obszaru roboczego i połączonych narzędzi w jednym miejscu. Obejmuje to PR z GitHub, pliki projektowe z Figma, dokumenty z Google Drive lub SharePoint oraz problemy z innych narzędzi.
Jest to szczególnie przydatne, gdy potrzebujesz:
- Szybkie wyszukiwanie wymagań i specyfikacji: wyświetlaj historie użytkowników, specyfikacje techniczne i kryteria akceptacji bez konieczności przeszukiwania folderów lub innych narzędzi AI dla programistów.
- Śledź decyzje od początku do końca: śledź funkcję od pierwotnego pomysłu do wdrożenia, w tym powiązane dyskusje, pliki projektowe i zmiany wymagań.
- Dodaj kontekst do przeglądów kodu: przed przeglądem lub wysłaniem pobierz powiązane specyfikacje, poprzednie raporty o błędach i wcześniejsze decyzje projektowe związane z zadaniem.
- Przyspiesz wdrażanie nowych pracowników: pomóż nowym członkom zespołu wyszukiwać poprzednie decyzje, dokumentację architektoniczną i kontekst projektu bez konieczności zwracania się do pięciu osób o informacje dodatkowe.
Zmieniaj modele w zależności od wykonywanego zadania
Dostęp do wielu modeli LLM w ClickUp daje Twojemu zespołowi praktyczną przewagę. Różne modele sprawdzają się lepiej w różnych rodzajach zadań, a ClickUp pozwala wybrać AI dla zespołów programistycznych, która najlepiej pasuje do danego zadania.
📌 Na przykład opisy strategii i koncepcje produktów często mają lepszy przepływ w Claude (Sonnet i Opus), a teksty przeznaczone dla klientów zyskują na precyzji dzięki ChatGPT, gdy liczy się jasność, ton i struktura. A gdy potrzebujesz bardziej przejrzystych badań i analiz technicznych, możesz wybrać Gemini.
Jeśli wyniki jednego modelu nie odpowiadają danemu zadaniu, możesz natychmiast przełączyć się na inny i porównać wyniki bez zmiany narzędzi AI lub ponownego formatowania danych wejściowych.
📖 Przeczytaj również: Szablony tworzenia oprogramowania
Zamień wymagania w działający kod dzięki Codegen
ClickUp Codegen to autonomiczny agent kodujący, zaprojektowany do generowania gotowego do produkcji kodu i automatyzacji zadań inżynieryjnych na podstawie rzeczywistych wymagań projektowych.
Zamiast zaczynać od pustych podpowiedzi, działa on w oparciu o źródło informacji, z którego już korzysta Twój zespół, dzięki czemu wdrożenie pozostaje zgodne z tym, co faktycznie zostało zaplanowane. Z czasem dostosowuje się do sposobu, w jaki Twój zespół organizuje pracę i weryfikuje kod, dzięki czemu jego wyniki zaczynają odpowiadać Twoim konwencjom.
Oto, czym zajmuje się Codegen w ramach Twojego cyklu pracy:
- Generowanie kodu na podstawie wymagań: odczytuj zadania, dokumenty i komentarze, aby tworzyć gotowy do użycia kod, który jest zgodny z zakresem, ograniczeniami i kryteriami akceptacji.
- Automatyczne przeglądy kodu: sprawdź zmiany pod kątem wymagań, wytycznych stylistycznych i podstawowych najlepszych praktyk; zaznacz luki lub zaproponuj poprawki.
- Integracja repozytorium: Wykonaj połączenie z GitHub i innymi repozytoriami, aby zmiany były połączone z zadaniami, co zapewni identyfikowalność od wymagań po wdrożenie.
Po połączeniu Codegen dopasowuje się do sposobu pracy Twojego zespołu w ClickUp na trzy sposoby:
- Przypisuj zadania, aby uruchomić implementację: przypisz zadanie ClickUp do Codegen, a ono przejmie pracę na podstawie opisu zadania, połączonych dokumentów, kryteriów akceptacji i zależności. Człowiek pozostaje odpowiedzialny za przeglądanie i scalanie.
- @wzmianka dla ukierunkowanych działań następczych: Wciągnij Codegen do wątku zadań dla konkretnych zadań, takich jak obsługa przypadków skrajnych, dodawanie testów lub naprawianie nieudanych kompilacji.
- Automatyzacja powtarzalnych przekazywania zadań: uruchom Codegen, gdy złożone zadania osiągną określony status (na przykład „Gotowe do wdrożenia”), aby usunąć zaległości lub ujednolicić sposób wykrywania błędów i drobnych funkcji.
🧠 Ciekawostka: Linus Torvalds stworzył Git w 2005 roku po tym, jak społeczność jądra Linux straciła dostęp do zastrzeżonego systemu kontroli wersji BitKeeper z powodu sporów dotyczących licencji. Torvalds szybko opracował wstępną wersję systemu Git w ciągu zaledwie kilku dni, aby zaspokoić potrzeby rozwoju systemu Linux, a od tego czasu system ten stał się rozproszonym systemem kontroli wersji, który obecnie stanowi podstawę większości nowoczesnych cykli pracy tworzenia oprogramowania.
Zautomatyzuj dostarczanie w ramach cykli pracy dzięki ClickUp Super Agents
Super agenci ClickUp to zaawansowani, konfigurowalni współpracownicy AI wbudowani bezpośrednio w platformę ClickUp. Wykraczają oni daleko poza proste chatboty lub asystentów kodowania, takich jak Claude Code, działając jako natywni dla cyklu pracy, autonomiczni agenci, którzy potrafią rozumować, przeprowadzać automatyzację i koordynować złożone procesy tworzenia oprogramowania i kodowania w całym obszarze roboczym.
Dzięki tej alternatywie dla Claude możesz dzielić pracę na zadania, tworzyć zadania, przypisywać ich właścicieli, śledzić postępy i monitorować przeszkody. Kodowanie staje się jednym z kroków skoordynowanego przepływu, który obejmuje przegląd, kontrolę jakości i dostarczenie. Jest to luka, której nie są w stanie wypełnić narzędzia oparte na repozytorium.
📌 Załóżmy, że Twój zespół wprowadza nową funkcję, a użytkownicy zaczynają zgłaszać problemy. Agent ds. klasyfikacji błędów skanuje napływające zgłoszenia błędów, przyczepia do nich etykiety krytyczne i przypisuje je odpowiednim inżynierom w oparciu o stopień ważności i obciążenie pracą.
Gdy inżynierowie zaczynają wprowadzać poprawki, koordynator przeglądu kodu przydziela recenzentów, podsumowuje główne uwagi w zadaniu i monitoruje nierozwiązane komentarze. Jeśli poprawka zostanie zablokowana lub zacznie przekraczać termin realizacji, Sprint Health Monitor wcześnie ją oznaczy i powiadomi kierownika, zanim opóźnienie stanie się zagrożeniem dla wydania.
🚀 Zalety ClickUp AI: Wykorzystaj potencjał ClickUp AI poza platformą, korzystając z dedykowanego środowiska AI na komputerze stacjonarnym dzięki ClickUp Brain MAX. Łączy ono wyszukiwanie, wiele modeli AI i kontekst katalogu projektów na żywo w całym stosie inżynieryjnym.
Zamiast wklejać fragmenty repozytorium lub odtwarzać kontekst dla każdej podpowiedzi, Brain MAX działa w oparciu o to samo źródło informacji, z którego korzysta Twój zespół do planowania, tworzenia i dostarczania. Otrzymujesz:
- Ujednolicone wyszukiwanie w narzędziach inżynieryjnych: natychmiast pobieraj wymagania z dokumentów, decyzje z komentarzy do zadań, PR z GitHub i projekty z Figma.
- Odpowiedzi uwzględniające kontekst oparte na rzeczywistej pracy: Zadaj pytania typu „Jakie decyzje mają wpływ na tę refaktoryzację?” i uzyskaj odpowiedzi oparte na historii sprintów, PRD i dyskusjach zespołu.
- Elastyczność wielu modeli w pracy inżynierskiej: używaj Claude do głębokiego rozumowania, ChatGPT do zapewnienia przejrzystości i struktury lub Gemini do badań technicznych bez opuszczania swojego cyklu pracy.
- Szybsze wdrażanie nowych pracowników i odzyskiwanie wydajności w trakcie sprintu: nowi inżynierowie mogą zrozumieć, co zostało ustalone, co jest w bloku i co pozostało do zrobienia.
- Od spostrzeżenia do działania w mgnieniu oka: przekształcaj podsumowania, ryzyka i otwarte pytania bezpośrednio w zadania, komentarze lub działania następcze.
Obejrzyj to wideo, aby dowiedzieć się więcej:
Dokumentacja kotwic w ClickUp Docs
Dokumentacja ClickUp zapewnia Twojemu zespołowi jedno miejsce do tworzenia dokumentów PRD, specyfikacji technicznych, notatek dotyczących architektury i planów wydawniczych, a także pozwala im pozostawać w połączeniu z rzeczywistą pracą w miarę jej postępów.
Kiedy wymagania zmieniają się w trakcie sprintu (a tak zawsze się dzieje), nie kończysz z nieaktualną dokumentacją kodu. Możesz łączyć zadania bezpośrednio w dokumentach, osadzać listy zadań na żywo i odwoływać się do zależności, dzięki czemu inżynierowie widzą aktualny zakres tuż obok tego, co tworzą.
Dokumentacja jest również bezpośrednio zintegrowana z przepływem dostawy:
- Zamień sekcje PRD na zadania z właścicielami i terminami wykonania.
- Podczas wdrażania zapewnij widoczność specyfikacji, projektów i kryteriów akceptacji.
- Komentuj decyzje i kompromisy bezpośrednio w tekście
- Wykorzystaj AI do podsumowywania długich specyfikacji, wyodrębniania elementów do wykonania i aktualizowania dokumentów po każdym sprincie.
📮 ClickUp Insight: 33% naszych respondentów wskazuje rozwój umiejętności jako jeden z najbardziej interesujących ich przypadków zastosowania sztucznej inteligencji. Na przykład pracownicy nietechniczni mogą chcieć nauczyć się tworzyć fragmenty kodu dla stron internetowych za pomocą narzędzi AI.
W takich przypadkach im więcej informacji AI posiada na temat Twojej pracy, tym lepsze będą jej odpowiedzi. Jako aplikacja do wszystkiego, co związane z pracą, AI ClickUp doskonale sobie z tym radzi. Wie, nad jakim projektem pracujesz i może polecić konkretne kroki, a nawet wykonać zadania, takie jak łatwe tworzenie fragmentów kodu.
Kiedy Teams wybierają Claude Code zamiast ClickUp
Oto tabela porównawcza przedstawiająca ClickUp i Claude w wielu wymiarach nowoczesnej pracy z oprogramowaniem.
| Kryteria | ClickUp | Claude Code |
| Integracja cyklu pracy | Wbudowany w pełny cykl życia inżynierii, obejmujący zadania, dokumenty, sprinty, wydania i automatyzację w jednym miejscu. | Skupiamy się na kodowaniu i rozumowaniu; kontekst cyklu pracy pochodzi z rozmów/danych wejściowych. |
| Koordynacja zadań i automatyzacja | Automatyzuje wieloetapowe cykle pracy, przypisuje właścicieli, monitoruje stan i koordynuje pracę zespołów od początku do końca. | Może wykonywać zadania związane z kodowaniem, ale nie zarządza cyklem pracy zespołu ani cyklem życia zadań. |
| Świadomość kontekstu projektu | Przegląda zadania, dokumenty, komentarze i historię, aby podejmować decyzje i sugerować rozwiązania powiązane z rzeczywistym kontekstem projektu. | Rozumie fragmenty kodu i specyfikacji, ale nie jest natywny dla kontekstu zarządzania projektami. |
| Elastyczność modelu AI | Oferuje wsparcie dla wielu modeli LLM (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek), dzięki czemu możesz wybrać model odpowiedni do danego zadania. | Wykorzystuje modele Claude; bardzo silne rozumowanie i zrozumienie długiego kontekstu, ale z limitem dotyczącym rodziny modeli. |
| Generowanie kodu | Generuje kod na podstawie rzeczywistych wymagań zapisanych w zadaniach i dokumentach, dostosowany do kontekstu projektu. | Silny w autonomicznym kodowaniu i dogłębnym zrozumieniu bazy kodu; potrafi wykonywać refaktoryzacje wielu plików i testy. |
| Zautomatyzowane pull requests | Może generować PR z zadań i utrzymywać ich połączone powiązanie z wymaganiami. | Generuj PR i commituj zmiany bezpośrednio w cyklu pracy terminala. |
| Raportowanie i podsumowanie | Możliwość tworzenia podsumowań projektów, informacji o wydaniu, raportów dotyczących ryzyka i automatycznych aktualizacji statusu. | Potrafi streszczać tekst i rozumowanie, ale nie generuje ustrukturyzowanych raportów projektowych. |
| Wyszukiwanie i identyfikowalność | Wyszukiwanie w przedsiębiorstwie oparte na sztucznej inteligencji, obejmujące zadania, dokumenty i narzędzia w trybie połączenia, służące do wyszukiwania wymagań, specyfikacji i historii. | Wyszukiwanie konwersacyjne oparte na podanym kontekście; brak ujednoliconego wyszukiwania między narzędziami |
| Współpraca między zespołami | Centralne źródło informacji o produkcie, inżynierii, kontroli jakości i projektowaniu; ogranicza silosy i powielanie danych. | Współpraca odbywa się za pośrednictwem czatu i wyników kodowania, a nie zintegrowanego zarządzania zadaniami. |
| Łatwość wdrożenia | Nowi członkowie zespołu mogą znaleźć decyzje, dokumenty architektoniczne i historię w ClickUp bez dodatkowych narzędzi. | Aby skutecznie wdrożyć się w system, potrzebna jest zewnętrzna dokumentacja i kontekst. |
| Samodzielna pomoc w kodowaniu | Dobre generowanie kodu w powiązaniu z kontekstem zadania/cyklu pracy | Wyjątkowy w zakresie dogłębnego rozumowania bazy kodu i autonomicznych pętli kodowania. |
| Okno kontekstowe dla zadań związanych z kodowaniem | Zależy od wybranego modelu; można wykorzystać modele długiego kontekstu. | Bardzo duże okna kontekstowe (np. do ~200 tys. tokenów), przydatne w przypadku złożonych zadań obejmujących wiele plików. |
🎥 Bonus: Jeśli szukasz alternatywy dla Claude Code, która pozwala na kodowanie w dobrym nastroju, zapoznaj się z najlepszymi narzędziami tutaj:
Twórz, planuj i wysyłaj w ClickUp
Claude Code sprawdza się najlepiej, gdy już wiesz, co chcesz zbudować. Dobrze wykorzystany może przyspieszyć debugowanie, refaktoryzację, pisanie testów i niewielkie fragmenty implementacji z poziomu terminala. Jednak jakość uzyskiwanych wyników jest ściśle powiązana z tym, jak dobrze kontrolujesz kontekst, weryfikację i cykl pracy wokół niego.
Gdy tylko praca obejmuje planowanie, zależności, recenzje, przekazywanie zadań i koordynację wydawania, agenci korzystający głównie z terminala zaczynają odczuwać ograniczenia.
Jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja faktycznie przyspieszała pracę w całym cyklu inżynieryjnym, a nie tylko pomagała w pisaniu kodu, to właśnie tutaj pojawia się ClickUp. Jako zintegrowane środowisko pracy oparte na sztucznej inteligencji, zapewnia ono jedno miejsce do planowania, koordynacji, realizacji i wysyłki. Dodatkowo, dzięki ClickUp Brain, zyskujesz dostęp do sztucznej inteligencji, która działa bezpośrednio na Twoich rzeczywistych cyklach pracy, a nie tylko na repozytorium.
Zarejestruj się w ClickUp już dziś za darmo! ✅
Często zadawane pytania (FAQ)
Tak. Claude dobrze radzi sobie z zadaniami związanymi z kodowaniem, refaktoryzacją wielu plików i analizą dużych istniejących baz kodu, ściśle przestrzegając konkretnych instrukcji i wykazując głęboką świadomość kontekstu. Jednak nadal wymaga on weryfikacji przez człowieka i testowania przed użyciem w produkcji.
ClickUp nie zastępuje bezpośrednio zaawansowanego generowania kodu przez Claude'a, ale może zastąpić konieczność korzystania z oddzielnego asystenta kodowania poprzez wbudowanie generowania kodu i automatyzacji cyklu pracy w szerszym kontekście projektu.
Wykorzystaj podsumowania Claude'a jako pomocne punkty wyjścia, ale zweryfikuj je w oparciu o oryginalne materiały źródłowe i testy. Podobnie jak wszystkie modele AI, Claude może pomijać niuanse lub wprowadzać błędy w złożonych kontekstach o wysokiej stawce.
Tak. Dzięki ClickUp Codegen możesz generować gotowy do użycia kod, tworzyć pull requesty i przeglądać kod w oparciu o rzeczywiste wymagania zadań w swoim obszarze roboczym ClickUp.
Zawsze należy zapoznać się z oryginalnym dokumentem. Podsumowania generowane przez AI i wyniki kodowania mogą pomijać niuanse, błędnie interpretować szczegóły techniczne lub pomijać skrajne przypadki, dlatego źródło pozostaje niezbędne dla zapewnienia dokładności.