Эффективное использование субагентов

⏱️ Примерное время: ~12 минут · 🎯 Урок 4 курса «Введение в субагентов» · 🎬 видео

Когда субагенты помогают, а когда только мешают? Всё сводится к одному вопросу: важна ли промежуточная работа для вашего основного потока (main thread).

Когда субагенты особенно хороши

Лучше всего они проявляют себя, когда исследование отделено от исполнения. Если каждый шаг зависит от предыдущего открытия — держите работу в основном потоке. Если же вам нужен только ответ, а сам путь к нему не важен, — делегируйте. Субагенты незаменимы там, где:

вам нужен результат, а не пошаговый отчёт о происходящем;
исследовательская работа захламила бы основной контекст;
задача выигрывает от свежего взгляда или особого системного промпта.

Исследовательские задачи

Классический сценарий применения. Допустим, вы разбираетесь, как устроена аутентификация: исследовательский субагент читает десятки файлов, прослеживает вызовы, изучает разные пути — всё это в своём собственном контексте — и возвращает аккуратное резюме вроде «Проверка JWT происходит в middleware/auth.js на строке 42, вызывается из route/api.js».

Ревью кода

Claude рецензирует код эффективнее, когда тот подаётся как написанный кем-то другим. Если вы создавали фичу на протяжении многих ходов диалога, тот же поток даст слабую обратную связь. Субагент-рецензент видит изменения в отдельном контексте, запускает git diff и применяет критерии ревью без груза истории. Это позволяет заложить специфичные для проекта стандарты ревью прямо в системный промпт.

Особые системные промпты

Стандартный промпт Claude Code делает упор на лаконичные, ориентированные на код ответы. Случаи, когда особый промпт делает субагента лучше:

Субагент-копирайтер (тон, аудитория, стиль для лендингов и писем);
Субагент-стилист (направьте его на файлы дизайн-системы, чтобы он знал цветовые переменные, отступы и паттерны компонентов).

Когда субагенты вредят (антипаттерны)

Заявления об экспертизе. «Ты эксперт по Python» не добавляет ценности — у Claude и так есть эти знания.
Последовательные конвейеры. Поток из трёх агентов (воспроизвести баг → отладить → исправить) проваливается, когда каждый шаг зависит от предыдущего: информация теряется при передаче между ними.
Запуск тестов. Возврат сообщения «тесты упали» скрывает полный вывод, который нужен вам для диагностики; этот паттерн показал худшие результаты в тестировании.

Правило принятия решения

Спросите себя: важна ли промежуточная работа?

Нет (нужен только результат) → делегируйте.
Да (нужно видеть происходящее и реагировать по ходу) → держите в основном потоке.

Используйте субагентов для исследований и разведки, ревью кода и задач, требующих особого системного промпта. Избегайте их для «экспертных» ролей, многошаговых зависимых конвейеров и запуска тестов, когда вам нужен полный вывод.