Агент обучает работе с dbt, а не пишет код за меня
Автор использовал нейросеть как персонального преподавателя для изучения инструмента dbt. Агент объяснял сложные концепции, задавал вопросы и давал подсказки, но не выполнял работу за пользователя. Это позволило глубоко понять тему, а не просто скопировать готовое решение.
- Для кого
- Разработчик
Что понадобится
- Инструменты
- Claude Code — ИИ-помощник, который работает в терминале и сам выполняет задачи на компьютере
- Сложность
- Без кода
Промпт
Вставьте этот текст в ИИ-ассистента.
your job is to tutor me on dbt, which I’ve only used once before. I want to use this project and migrate it to dbt, using the process as a learning experience. You must not just translate it into dbt, but use it as the basis for teaching and instructing meКак повторить
- Определить цель: не получить готовый код, а научиться понимать инструмент.
- Подготовить исходные материалы (ссылки на статьи, примеры кода, описание задачи).
- Написать инструкцию для агента, где четко прописать роль «учителя».
- Запретить агенту писать код за пользователя, разрешив только объяснения и подсказки.
- В процессе работы контролировать агента, если он начинает действовать слишком самостоятельно.
- Использовать файл настроек (например, CLAUDE.md) для сохранения контекста и правил обучения.
Подробности
Обычно нейросети используют как исполнителей: «напиши код», «исправь ошибку». Автор решил попробовать другой подход — превратить агента в учителя. Его цель была не в том, чтобы быстро получить готовый проект, а в том, чтобы самому научиться работать с инструментом dbt (система для управления данными).
Проблема заключалась в том, что нейросеть по умолчанию стремится сделать всё сама. Она могла начать писать код, не объясняя, зачем это нужно, или предложить простое, но неправильное решение. Автору пришлось явно прописать в инструкции (файл CLAUDE.md), что агент должен действовать как репетитор. Он должен объяснять теорию, проверять понимание и давать подсказки, но код должен писать сам пользователь.
В процессе работы агент иногда «срывался» и пытался выполнить задачу за пользователя. Автор учил его останавливаться и объяснять шаги. В итоге такой формат оказался эффективным: пользователь получал знания, понимал логику работы инструментов и мог самостоятельно решать задачи, а не просто копировать чужой код.
Источник
Оригинал: Claude the Instructor (rmoff.net, англ.)
Переведено и упрощено ahamoment
Добавлено 28 октября 2026 г.