Claude Code: хуки, MCP и автоматизация. Часть 2

Это часть серии «Учусь вместо вас». Также в серии: Claude 101, AI Fluency for Educators, Advanced Prompt Engineering и Agent Skills.

---

14 скиллов, 3 MCP-сервера, автоматический постинг в 8 соцсетей. Всё это я настроила за 3 дня после прохождения второй части курса. Первая часть дала мне базу: контекст, режимы мышления, управление разговором. Вторая превратила Claude Code из умного помощника в систему, которая работает без моего участия.

Что нужно для старта: установленный Claude Code, подписка Claude Pro или Team, базовое понимание терминала. Если вы ещё не проходили первую часть, начните с неё: Claude Code in Action, часть 1.

Это часть 2 из 2. ← Часть 1: основы и контекст

Курс: Claude Code in Action Платформа: Anthropic Academy (anthropic.skilljar.com) Длительность: ~1 час (21 урок) Язык: English Бесплатно, с сертификатом Это мой авторский конспект, не официальный перевод.

Что такое хуки (hooks) и зачем они нужны?

Хуки (hooks) — команды-перехватчики, которые срабатывают до или после действий Claude. Представьте: вы наняли очень способного стажёра, но хотите поставить ему автоматические ограничители. Доверяете? Конечно. Но у всех бывают промахи. Хук работает как такой ограничитель.

Два типа хуков:

• Pre-hook срабатывает до действия. Может проверить и заблокировать. Например, запретить чтение файлов .env с секретами.
• Post-hook срабатывает после действия. Может дополнить результат или дать обратную связь. Например, автоматически запустить Prettier (инструмент форматирования кода) после редактирования файла.

Вот как выглядит конфигурация хука, который защищает секреты:

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Read|Grep",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "node /absolute/path/check-env.js $TOOL_INPUT"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Скрипт проверяет, не пытается ли Claude прочитать .env. Если да, возвращает exit code 2, и действие блокируется. Claude получает сообщение через stderr (стандартный поток ошибок, не stdout) и понимает, почему доступ закрыт.

Собственно, ключевое отличие хуков от инструкций в CLAUDE.md: файл контекста содержит текстовые рекомендации, которые Claude интерпретирует гибко. Хуки — жёсткие правила на уровне системы. Claude не может их обойти, даже если очень захочет. Одно дело попросить сотрудника «будь осторожен с паролями», другое — поставить замок на сейф.

Настраиваются хуки в settings.json (три уровня: глобальный, проект, личный) или через команду /hooks прямо в Claude Code.

Самый интересный паттерн из курса: один Claude проверяет работу другого. Post-hook через SDK (Software Development Kit, программный интерфейс для запуска Claude из кода) запускает второго Claude, который ищет дубликаты. Находит копипасту, блокирует и предлагает использовать существующую функцию. Дороже по токенам, зато исключает повторяющийся код. Этот паттерн «автоматический ревьюер» подходит для чего угодно: стиль кода, безопасность, архитектурные правила.

MCP: как подключить Claude к внешним сервисам?

MCP (Model Context Protocol) работает как USB-C для AI. Единый стандарт, через который Claude подключается к внешним сервисам. Без MCP Claude живёт в изоляции: читает файлы, пишет код, но не видит ваших данных в Google Sheets и не может обновить задачу в Notion. С MCP он становится полноценным участником вашей рабочей инфраструктуры.

Подключение занимает одну строку:

claude mcp add название-сервера команда-запуска

После этого Claude получает новые инструменты и может их использовать. Для автоматического разрешения добавляете mcp__имя_сервера в настройки, и подтверждать каждое действие вручную больше не нужно.

Вот что я подключила и как это работает на практике:

Сервис	MCP-сервер	Что делает	Мой пример
Google Sheets	mcp-gsheets	Чтение и запись таблиц напрямую	Семейные финансы (4 банка, 7 листов), контент-планы, трекер 5 курсов Coursera
Notion	notion-mcp	Работа со страницами и базами	Конспекты курсов по Cornell-методу, глоссарий 97 терминов, план статей
Exa	exa-mcp	Веб-поиск и фактчекинг	Проверка свежих данных: законы, штрафы, статистика по соцсетям

До MCP рабочий процесс выглядел так: открываю Google Sheets, копирую данные, вставляю в Claude, прошу проанализировать, получаю ответ, вручную вношу изменения обратно. С MCP я говорю: «посмотри финансы за февраль и обнови итоги». Claude сам открывает таблицу, читает, считает, записывает результат. Пять минут ручной работы сжались до одного предложения.

Из курса я узнала про Playwright MCP для управления браузером. Claude открывает страницу, делает скриншот, анализирует вёрстку, вносит правки, делает повторный скриншот и сравнивает. Итеративный цикл дизайна без участия человека. Пока я его не подключила, но планирую использовать для визуального тестирования valeryom.com и sintez.agency на разных экранах.

MCP меняет саму модель взаимодействия с AI. Вместо «я расскажу тебе про свои данные» вы говорите «вот мои данные, работай с ними сам». Разница как между описанием квартиры по телефону и тем, чтобы дать ключи и сказать «заходи, осмотрись».

MCP-серверы бывают локальные и удалённые. Локальные быстрее и безопаснее: данные не покидают вашу машину. Удалённые удобнее для командной работы. Я использую локальные, для моих задач этого более чем достаточно.

Как кастомные команды ускоряют работу в Claude Code?

Кастомные команды (slash commands, или скиллы) превращают повторяющуюся задачу в одно слово. Вместо того чтобы каждый раз объяснять Claude формат и контекст, вы пишете инструкцию один раз и вызываете её через /имя-команды.

Технически всё просто: создаёте файл .claude/commands/имя-команды.md, пишете инструкцию, перезапускаете Claude Code. Плейсхолдер $ARGUMENTS позволяет передавать аргументы: /write_test src/auth.ts создаст тесты для конкретного файла.

Вот мои реальные скиллы, которые я создала и использую каждый день:

1. Content Factory создаёт контент для соцсетей. Карусельки, посты, статьи, контент-планы. Один вызов заменяет полчаса объяснений: формат, tone of voice, платформа, аудитория прописаны заранее.
2. Learning Notes конспектирует курсы. Загружаю субтитры или транскрипт, получаю структурированный конспект по методологии Cornell + Progressive Summarization. Все шесть пройденных курсов Anthropic Academy обработаны через него. Как работают скиллы изнутри, я разбираю в конспекте Agent Skills.
3. Fact-Checking проверяет статьи на фактическую точность. Перед публикацией каждая статья проходит через этот скилл: свежие источники, актуальные данные, корректные цифры.
4. SEO/AEO/GEO Review выполняет финальную вычитку перед публикацией. 40+ пунктов проверки: от мета-описания до FAQ-блока. Заточен под авторскую атрибуцию, чтобы поисковики и AI-системы ассоциировали контент с именем «Валерия Ом».
5. Brainstorming генерирует идеи. Когда нужно 20 тем для контент-плана или 10 вариантов заголовка.
6. UI/UX Pro Max отвечает за дизайн интерфейсов сайтов.

Всего у меня 14 скиллов. Часть из пакета Superpowers (debugging, TDD, code review, verification), часть создана под мои задачи. Каждый новый скилл, на мой взгляд, — инвестиция: час на создание экономит десятки часов в будущем.

Отдельно про команды с аргументами. Они делают скиллы универсальными. Один скилл /post создаёт посты для разных платформ: /post instagram тема или /post telegram тема. Не нужно плодить десятки файлов, достаточно одного умного шаблона.

Как Claude Code автоматизирует код-ревью через GitHub?

Claude Code подключается к GitHub через Actions и начинает работать автономно — проверяет код, ищет ошибки, закрывает задачи. Понимаете, это самая «технарская» часть курса, но даже если вы не разработчик, концепция стоит того, чтобы её понять. Два режима:

• PR Review (Pull Request Review, проверка изменений в коде). При создании PR Claude автоматически проверяет изменения, ищет ошибки и дыры безопасности.
• Mentions (упоминания). Когда вы упоминаете @Claude в Issue или PR, он выполняет задачу: исследование, тестирование, исправление.

На курсе показали реальный пример: Claude при ревью Terraform-файлов обнаружил утечку персональных данных (PII), которую пропустил разработчик. Модель проследила полный поток данных через инфраструктуру и нашла место, где email-адреса попадали в открытый лог. Живой разработчик этого не заметил, потому что смотрел на отдельные файлы. Claude видел всю картину.

У меня пока настроена базовая GitHub-интеграция: Claude создаёт коммиты, PR (Pull Request, запрос на изменение кода), управляет issues (задачами). Я использую GitHub Projects как систему памяти между сессиями. Доска с задачами, статусами, приоритетами. Claude читает её в начале каждой сессии и понимает, где мы остановились. Все 28 статей этого блога прошли через этот workflow: issue на доске, статья, ревью, публикация, issue закрыт.

Следующий шаг — настроить автоматический ревью каждого PR через GitHub Actions. Курс даёт чёткую инструкцию: /install-github-app, установить приложение, добавить API-ключ. Планирую сделать это для valery-site и sintez-agency.

Что изменилось в моей работе после курса?

После курса я перестала быть оператором и стала архитектором системы: 14 скиллов, 3 MCP-сервера, автоматические хуки. Вот конкретные изменения:

Было (до курса)	Стало (после курса)
Копирую данные из Google Sheets в Claude вручную	MCP-сервер: Claude работает с таблицами напрямую
Каждый раз объясняю формат поста	Скилл Content Factory: один вызов, готовый пост
Конспектирую курсы руками	Скилл Learning Notes: загружаю субтитры, получаю структурированный конспект
Проверяю факты в статьях вручную	Скилл Fact-Checking + Exa MCP: автоматическая проверка через веб-поиск
Боюсь, что Claude случайно прочитает .env	Pre-hook блокирует доступ к секретам на уровне системы
Коммичу и пушу через командную строку	Claude сам пишет описание коммита, создаёт PR, обновляет issue
Переключаюсь между задачами и теряю контекст	/compact для связанных задач, /clear для разных проектов

Четыре механизма расширения Claude Code складываются в систему:

• MCP-серверы дают новые инструменты (доступ к данным)
• Кастомные команды дают новые процессы (повторяемость)
• Хуки дают контроль (безопасность и качество)
• GitHub Actions дают автоматизацию (работа без моего участия)

По отдельности каждый механизм полезен. Вместе они, соответственно, превращают Claude Code из инструмента в платформу.

Главный вывод курса: Claude Code — не чат-бот в терминале, а расширяемая система, где вы сами определяете границы автономности.

Отдельно про SDK (Software Development Kit). Курс показывает эволюцию: терминал (ручное управление) → SDK (программное) → хуки (автоматическое) → полностью автономная работа. Я пока на этапе хуков, но SDK позволяет, например, написать скрипт, который каждое утро анализирует метрики сайта и присылает отчёт. Без участия человека вообще.

---

Серия «Учусь вместо вас»:

• Claude 101
• AI Fluency for Educators
• Advanced Prompt Engineering
• Claude Code in Action, часть 1
• Claude Code in Action, часть 2 ← вы здесь
• Agent Skills, часть 1
• Agent Skills, часть 2

Часто задаваемые вопросы о Claude Code

Нужно ли уметь программировать, чтобы настроить MCP и хуки?

Для MCP нет. Подключение сервера занимает одну команду в терминале, а дальше вы общаетесь с Claude на обычном языке. Для хуков нужны базовые знания: понимание JSON-формата и что такое exit code (код завершения программы). Если вы можете отредактировать файл настроек, вы справитесь. А если нет, Claude Code сам поможет написать конфигурацию.

Сколько стоит использование MCP-серверов?

Сами серверы бесплатные и open-source (с открытым исходным кодом). Вы платите только за подписку на Claude (Pro или Team) и за API-сервисы, к которым подключаетесь. Google Sheets, Notion имеют свои бесплатные тарифы, которых для большинства задач достаточно. Дополнительных платежей за MCP нет.

Можно ли использовать хуки без Claude Code, например в обычном Claude?

Нет. Хуки — функция именно Claude Code (терминального клиента). В веб-версии Claude и мобильном приложении их нет. Логика тут простая: хуки работают на уровне файловой системы и терминала, а веб-интерфейс этого доступа не имеет.

Чем кастомные команды отличаются от обычных промптов, которые можно сохранить?

Три отличия. Во-первых, команды интегрированы в интерфейс: /имя вместо копирования текста из заметок. Во-вторых, они поддерживают аргументы через $ARGUMENTS, одна команда покрывает множество сценариев. В-третьих, они хранятся в репозитории и работают одинаково на любой машине, в любой сессии. Не закладка в браузере, а часть инфраструктуры проекта.

---

Если вы прочитали обе части и чувствуете, что пора системно внедрить AI в работу, запишитесь на консультацию. Разберём ваши задачи, подберём MCP-серверы под вашу инфраструктуру и настроим скиллы, которые реально экономят часы. За 3 месяца я настроила 14 скиллов, подключила 3 MCP-сервера и опубликовала 28 статей через эту систему.

Вопросы и обратную связь присылайте в Telegram.