Модуль 4 · Раздел 1
Как думать
о задачах
Прежде чем автоматизировать — нужно научиться декомпозировать задачу на то, что агент умеет делать хорошо
«Автоматизация без кода» не означает, что думать не нужно. Это означает, что вместо написания скрипта вы описываете задачу словами — но описываете её точно и структурированно. Агент превращает ваше описание в действия.
Шаг 1 · Что я хочу получить?
Сформулируйте конечный результат. Не «поработай с Linear», а «список всех P1-багов без assignee в виде таблицы». Результат должен быть конкретным и проверяемым.
↓
Шаг 2 · Какие данные нужны и откуда?
Linear? Notion? Файл на диске? Slack-канал? Несколько источников? Агент умеет ходить в несколько мест за один запрос — но вы должны это явно указать.
↓
Шаг 3 · Что агент должен сделать с этими данными?
Прочитать и показать? Создать что-то новое? Обновить существующее? Отправить? Сравнить? Для каждого действия — понятная инструкция.
↓
Шаг 4 · Какие ограничения и формат?
Только определённые проекты? Конкретный период? Формат вывода — таблица, список, Slack-сообщение? Чем точнее — тем меньше итераций.
Разница между плохим и хорошим запросом — не в сложности слов, а в конкретности. «Помоги с задачами» → агент угадывает. «Найди в Linear задачи команды ALPHA со статусом In Progress без assignee и выведи таблицей с колонками: ID, название, дней без движения» → агент делает.
Раздел 2
Анатомия
хорошего промпта
Разберём по частям — нажмите на выделенный фрагмент чтобы понять зачем он нужен
Хороший промпт для автоматизации состоит из нескольких частей. Каждая выполняет свою функцию. Кликайте на подсвеченные части ниже:
Разберите промпт по частям
Роль / контекст
Данные / источник
Задача
Формат вывода
Ограничения
Ты QA-аналитик. Зайди в Linear и найди все задачи команды ALPHA за последние 14 дней. Сгруппируй их по статусу (In Progress, In Review, Done) и для каждой группы подсчитай среднее время в статусе. Выведи в виде таблицы с колонками: статус, количество задач, среднее время (дни), самая старая задача. Игнорируй задачи с типом «Improvement» и задачи без дат.
← Нажмите на любую часть промпта чтобы узнать зачем она нужна
Не все части нужны в каждом промпте. Но чем сложнее задача — тем важнее явно прописать источник данных, задачу и формат. Ограничения особенно ценны: они убирают неоднозначность и экономят итерации.
Итерируйте. Первый промпт редко идеальный. Запустили → посмотрели что не так → уточнили. Обычно 2-3 итерации дают результат который устраивает. Это нормально и ожидаемо.
Раздел 3
Примеры:
Linear и Notion
Реальные задачи — до и после. Готовые промпты для запуска прямо сейчас
📋 Linear: тикеты
📊 Linear: отчёт
📝 Notion: чтение
✏️ Notion: запись
Создание тикетов из упавших тестов
Классическая задача QA: тесты упали в CI, нужно создать задачи в Linear с правильным контекстом
Раньше — вручную
Открыть CI, найти упавшие тесты
Прочитать каждый stack trace
Открыть Linear, создать тикет
Скопировать ошибку, добавить метки
Повторить для каждого теста
~15–40 мин на 5 тестов
С агентом
Один запрос в Claude Code
Агент читает вывод CI-прогона
Анализирует каждый упавший тест
Создаёт тикеты с описанием и метками
~2 мин на любое количество
claude "Посмотри на вывод последнего CI-прогона в папке ./test-results/. Для каждого упавшего теста создай задачу в Linear:
- Команда: AND
- Тип: Bug
- Приоритет: P1 если в названии есть 'critical' или 'auth', иначе P2
- Заголовок: название теста + краткое описание ошибки
- Описание: stack trace первые 20 строк + шаги воспроизведения если есть
- Метки: автотест, regression
Сначала покажи список что собираешься создать, подожди моего подтверждения."
copy
Ключевой момент: «подожди моего подтверждения» — агент показывает план перед выполнением. Всегда добавляйте это для задач с записью.
Отчёт по задачам команды за спринт
Нужен еженедельный срез: что в работе, что заблокировано, что завершено
claude "Зайди в Linear. Для команды BETA за последние 7 дней:
1. Сколько задач было закрыто (Done)
2. Сколько сейчас In Progress — и у кого больше всего
3. Есть ли задачи без движения больше 5 дней — если да, перечисли
4. Есть ли задачи с меткой 'blocker' — если да, отдельным блоком
Формат: короткий текст для стендапа, без таблиц,
максимум 15 строк."
copy
Пример вывода агента
BETA · 7 дней · 15 апреля 2026Закрыто: 12 задач (↑3 vs прошлая неделя)
In Progress: 8 задач — больше всего у Alex (3)
Без движения 5+ дней: BETA-234 (API integration, 7д), BETA-219 (Auth flow, 6д)
Блокеры: BETA-241 — ждёт ревью от backend-команды (3й день)
Извлечь данные из Notion
Найти страницы, собрать данные, связать с другими источниками
claude "В Notion найди базу данных 'QA Strategy' или 'QA Стратегия'.
Выпиши все тест-кейсы у которых:
- Статус не 'Done' или 'Archived'
- Нет связанного Linear-тикета
Для каждого выведи: название, статус, дата последнего обновления.
Отсортируй по дате — сначала самые старые."
copy
Агент умеет работать с реляционными полями Notion: связанные страницы, формулы, rollup — не только простой текст.
Создать и обновить страницы в Notion
Автоматически создать отчёт или обновить документацию
claude "Зайди в Linear и собери все задачи команды ALPHA закрытые за эту неделю.
Затем в Notion:
1. Найди страницу 'Weekly Reports / ALPHA'
2. Добавь новый раздел с заголовком 'Неделя 15–21 апреля 2026'
3. Вставь таблицу: ID задачи | Название | Assignee | Дней в работе
4. После таблицы добавь автоматический summary:
сколько задач, среднее время, кто закрыл больше всего
Перед записью покажи что именно будет добавлено."
copy
Всегда просите показать план перед записью в Notion. Перезапись существующего контента не отменяется кнопкой «назад».
Раздел 4
Примеры: файлы,
Slack, CI, отчёты
Ещё четыре типа задач — с готовыми промптами
📁 Файлы: CSV, JSON, логи
💬 Slack: саммари
⚙️ Git / CI
📈 Отчёт из нескольких источников
Обработка CSV, JSON, логов
Агент читает локальные файлы напрямую — не нужно открывать Excel или писать скрипт
claude "Прочитай файл ./logs/test-run-2026-04-15.json.
Найди все тесты со статусом 'failed' или 'error'.
Для каждого выведи:
- Название теста
- Тип ошибки (первые 2 строки message)
- Время выполнения (ms)
Затем создай summary:
- Сколько упало / всего
- Топ-3 самых медленных упавших теста
- Есть ли повторяющиеся типы ошибок
Сохрани результат в ./reports/failures-$(date).md"
copy
Агент может читать JSON, CSV, YAML, лог-файлы, Markdown — практически любой текстовый формат без установки дополнительных инструментов.
Саммари Slack-каналов и уведомления
Вместо чтения 300 сообщений — получить суть за 30 секунд
claude "Прочитай Slack канал #project-alpha за последние 3 дня.
Составь саммари в формате:
🔴 Блокеры и проблемы (если есть)
🟡 Решения и важные решения принятые в треде
🟢 Прогресс и завершённые вещи
📌 Открытые вопросы требующие ответа
После саммари — список людей упомянутых в контексте
блокеров, чтобы можно было с ними связаться."
copy
claude "Напиши и отправь в Slack канал #qa-team сообщение:
'Результаты регрессии за 15 апреля: [X] тестов из [Y] упало.
Упавшие тесты: [список из ./reports/failures-today.md].
Тикеты созданы в Linear: [ссылки].
Следующий прогон: завтра в 09:00'
Перед отправкой покажи текст сообщения для подтверждения."
copy
Автоматизация вокруг репозитория
Git-команды, анализ изменений, работа с PR
claude "Посмотри на git diff между main и текущей веткой.
Для каждого изменённого файла определи:
- Что изменилось (добавлено / удалено / переименовано)
- Есть ли изменения в тестах для этих файлов
- Если тестов нет — отметь как 'нет покрытия'
Составь список файлов без тестового покрытия
и создай задачу в Linear:
Заголовок: 'Нет тестов для изменений в [ветка]'
Описание: список файлов без покрытия
Команда: DELTA, Тип: Task, Приоритет: P2"
copy
Claude Code умеет выполнять
git, npm test, curl и любые bash-команды — и использовать их результаты в следующих шагах.Отчёт из нескольких источников
Самый мощный сценарий: агент сам собирает данные из разных мест и связывает их
Раньше — 1-2 часа
Открыть Linear → скопировать задачи
Открыть Notion → найти метрики
Открыть Slack → перечитать обсуждения
Свести в Google Doc вручную
Написать саммари и выводы
С агентом — 3-5 мин
Один запрос
Агент обходит все источники
Автоматически связывает данные
Формирует структурированный отчёт
claude "Подготовь недельный QA-отчёт для команды Alpha.
Источники данных:
1. Linear (команда ALPHA): задачи закрытые за неделю,
открытые баги P1/P2, задачи без движения 5+ дней
2. Notion: страница 'Alpha QA Strategy' —
текущий coverage %, последние метрики
3. Slack #project-alpha: упоминания багов и блокеров
за последние 5 дней
4. ./test-results/: результаты последних 3 прогонов
Формат отчёта:
## Статус за неделю [дата]
### Задачи (из Linear)
### Качество (из Notion + test-results)
### Коммуникация и блокеры (из Slack)
### Выводы и следующие шаги
Сохрани в ./reports/weekly-ALPHA-[дата].md
и создай страницу в Notion 'Weekly Reports/ALPHA/[дата]'"
copy
Раздел 5
Собери свой промпт
Заполните пять частей из анатомии — и посмотрите как они складываются в рабочий запрос
Это упражнение на закрепление раздела 2. Заполните поля — промпт собирается в реальном времени с цветовой разметкой. Каждое поле показывает насколько конкретен ваш текст.
Загрузить пример задачи
🐛 QA: баг-отчёт по тестам
📊 PM: недельный статус
⚙️ Dev: покрытие по PR
Раздел 6
Безопасность
и лимиты
Что нужно знать прежде чем дать агенту доступ к реальным данным и системам
Агент с доступом к Linear, Notion, Slack и файловой системе — это мощный инструмент. Именно поэтому важно понимать где проходят границы и какие практики делают работу с ним безопасной.
Частые ошибки и как их избежать
«Сделай всё сам, я потом посмотрю»
Запуск агента с правом на запись без шага подтверждения. Если что-то пойдёт не так — линейные задачи перезаписаны, Notion-страница испорчена, Slack-сообщение отправлено не туда.
Всегда добавляйте «покажи план перед выполнением» или «жди подтверждения перед записью» в промпт.
Отправка секретов и токенов
Вставить в промпт API-ключ, пароль, токен сессии или персональные данные клиентов. Всё это проходит через серверы провайдера.
Используйте переменные окружения (.env файлы). Агент умеет их читать — вы не показываете значение в промпте.
«Удали устаревшие данные»
Деструктивные операции без явного списка что удалять. Агент может интерпретировать «устаревшее» шире чем вы ожидали.
Вместо «удали устаревшее» — «покажи список кандидатов на удаление, я скажу какие именно».
Запуск в продакшн без тестирования
Агент написал скрипт — сразу запустили на реальных данных. Скрипт работал на тестовой выборке, но на полных данных сломал что-то неожиданное.
Всегда тестируйте на маленькой выборке: «сделай это для 3 задач, проверим, потом для всех».
🛡️
Чеклист безопасной автоматизации
✓
Запросил подтверждение перед записью
В промпте есть «покажи что собираешься сделать» или «жди моего ОК»
Добавлено: "Перед созданием тикетов покажи список что будет создано"
✓
Нет секретов в промпте
Никаких API-ключей, паролей, токенов в тексте запроса — только ссылки на переменные окружения
Использую: process.env.LINEAR_API_KEY, не вставляю ключ напрямую
✓
Проверил на малой выборке
Перед запуском на всех данных — протестировал на 2-5 элементах
Сначала: "сделай для 3 задач", потом: "теперь для всех"
✓
Прочитал план агента перед подтверждением
Агент показал что именно собирается сделать — я понял и согласился осознанно
Проверил: правильная команда, правильные поля, правильное количество
✓
Деструктивных операций нет или они явно ограничены
Если есть удаление/перезапись — список конкретных элементов, не «всё устаревшее»
Указал: "удали только тикеты из этого списка: [DELTA-123, DELTA-124]"
✓
Знаю как остановить агента
Ctrl+C в терминале останавливает выполнение немедленно. Знаю где это нажать.
Терминал открыт, рука на клавиатуре пока агент работает с реальными данными
0 / 6
Лимиты, которые нельзя обойти промптом: агент не знает что было вчера (нет памяти между сессиями), может ошибиться в сложных вычислениях, не имеет доступа к системам без настроенного MCP, и галлюцинирует в специфических фактах. Всё это — не баги, а архитектурные особенности. Работайте с ними, а не против них.
Раздел 7
Проверка знаний
5 вопросов по модулю 4
1. Вы написали промпт: «Обнови все устаревшие задачи в Linear». Что здесь потенциально опасно?
2. Какая часть промпта чаще всего экономит итерации при доработке?
3. Вы хотите чтобы агент отправил сообщение в Slack с результатами тестирования. Как правильно?
4. Нужно создать еженедельный отчёт из данных Linear, Notion и Slack. Сколько отдельных запросов к агенту нужно?
5. Первый прогон агента дал не тот результат — таблица есть, но нужные колонки не те. Что делать?