Claude Code od Anthropic to narzędzie, które wprowadza inną filozofię pracy z AI w programowaniu niż popularne edytory z wbudowanym wsparciem sztucznej inteligencji. Wcześniej pracowałem głównie z Cursor AI (zobacz: Szybki kurs Cursor AI + Vibe Coding: fullstack’owa aplikacja w 4 krokach!), dlatego zdziwiło mnie, że Claude Code działa wyłącznie w terminalu. Może wydawać się krokiem wstecz w erze graficznych interfejsów, ale ta pozorna wada okazuje się mieć konkretne zalety praktyczne.

Architektura i sposób działania

Claude Code funkcjonuje jako agent konwersacyjny w terminalu, który może wykonywać operacje na plikach, uruchamiać komendy systemowe i zarządzać całym cyklem życia projektu. Narzędzie przejmuje pełną kontrolę nad procesem generowania kodu, działając autonomicznie w ramach zadanych parametrów.

Narzędzie wykorzystuje system pamięci projektowej poprzez plik CLAUDE.md, który zawiera kontekst i reguły specyficzne dla danego projektu. Ten mechanizm pozwala na zachowanie spójności w podejściu do architektury i standardów kodowania w trakcie całej sesji pracy.

Modele rozliczeniowe Claude Code

Claude oferuje dwa modele rozliczeniowe:

1. Subskrypcja Claude Pro (około 20 USD/miesiąc) – z limitami odnawiającymi się co 5 godzin
2. API Anthropic – płatność za wykorzystane tokeny (pay-per-use)

Pierwsza opcja może być ekonomiczniejsza, ponieważ limity czasowe są bardziej elastyczne. Jednak rzeczywiste koszty zależą silnie od stylu pracy i złożoności projektów.

Proces tworzenia aplikacji w Claude Code w praktyce

Podczas testowania na projekcie systemu rezerwacji dla barbershopa, Claude Code wykazał się w kilku kluczowych obszarach:

Generowanie architektury

Narzędzie skutecznie wygenerowało kompletną architekturę z Docker Compose, obejmującą:

• Frontend dla klientów (React)
• Panel administracyjny
• API backend
• Bazę danych MySQL

Do wygenerowania architektury został wykorzystany prompt:

Act as IT Architect, DevOps and Developer.

Zadanie: Stwórz szkielet aplikacji na podstawie poniżej architektury usług mikroserwisowych.

Nazwa aplikacji: Barber Booking

Wymagania Docker:
Do uruchomienia lokalnie wykorzystaj docker-compose.
Nie twórz docker-compose dla produkcji.
Zadbaj o konfigurację lokalnych wolumenów.
Pliki Dockerfile mają być przygotowane zarówno do lokalnego developmentu, jak i produkcyjnego deploymentu (użyj Multi Stage Builds).
Zastosuj kompatybilność obrazów Docker --platform=linux/amd64 dla Proxy, Backend i Frontend.
Nie umieszczaj serwera proxy (Nginx ani Apache) w żadnej usłudze poza PROXY.
Ma istnieć tylko jeden serwer.
Ustal stałe nazwy kontenerów.

Wymagania aplikacji:
Wykorzystaj znane skrypty do generowania szkieletów aplikacji.
Nie twórz żadnych funkcjonalności - otrzymasz je w następnym kroku.

Rules:
Zacznij od szkieletu aplikacji, następnie utwórz konfigurację Dockera.
Najpierw opracuj plan - napisz, co, jak i dlaczego chcesz zrobić.
Utrzymuj jak najprostszą strukturę katalogów, nie twórz katalogu pośredniego.
Wykorzystuj komendę: `pwd`, aby upewnić się czy wykonujesz operacje w odpowiednim katalogu.
Stwórz dokumentację w pliku readme.md

-

Client Frontend:
Środowisko: Node.js 22+
Język: TypeScript
Framework: React, React Router, Redux
Port: 3000
UI: Shadcn/ui + Tailwind CSS
Serwer Proxy: NIE
Dir: client-frontend/

Admin Frontend:
Środowisko: Node.js 22+
Język: TypeScript
Framework: Next.js
Port: 3001
UI: Shadcn/ui + Tailwind CSS
Serwer Proxy: NIE
Dir: admin-frontend/

Backend API:
Środowisko: Node.js 22+
Język: TypeScript
Framework: NestJS
Port: 4000
Dir: backend-api/

Baza danych:
Silnik: MySQL
Port: 3306
Dir: mysql/

Zarządzanie kontekstem

Funkcje takie jak /compact pozwalają na kompresję historii konwersacji, co jest kluczowe dla utrzymania wydajności przy długich sesjach programistycznych. Komenda /init automatycznie analizuje istniejący kod i generuje odpowiedni kontekst projektowy.

Tryb planowania

Możliwość przełączenia w tryb planowania (Shift+Tab) umożliwia wypracowanie strategii implementacji bez natychmiastowego wykonywania zmian w kodzie. To podejście redukuje ryzyko niespójnych implementacji.

Ograniczenia i wyzwania w praktyce

Testowanie wykazało kilka istotnych ograniczeń:

Problem kompletności zadań

Claude Code ma tendencję do informowania o ukończeniu zadań, gdy faktycznie zostały zrealizowane tylko częściowo. W projekcie testowym wielokrotnie pojawiały się komunikaty o „gotowości systemu”, podczas gdy brakowało kluczowych funkcjonalności.

Zarządzanie złożonymi projektami

Im większy projekt, tym trudniej narzędziu utrzymać spójność między komponentami. Wymagane są częste iteracje i weryfikacja wygenerowanego kodu przez programistę.

Zależność od jakości promptów

Skuteczność Claude Code silnie zależy od precyzji wymagań. Brak specyfikacji języka czy waluty skutkował wygenerowaniem aplikacji po angielsku z cenami w dolarach, mimo polskiego kontekstu projektu.

Praktyczne zastosowania

Claude Code sprawdza się najbardziej w scenariuszach:

• Prototypowania – szybkie tworzenie szkieletów aplikacji
• Analizy kodu – generowanie README, komentarzy, specyfikacji
• Refaktoringu – systematyczne, częściowe poprawianie jakości kodu

Mniej odpowiedni jest do:

• Precyzyjnej pracy na poziomie pojedynczych funkcji
• Projektów wymagających częstej interakcji z interfejsem graficznym
• Zadań wymagających głębokiej znajomości specyficznych bibliotek

Wnioski dla praktyki programistycznej

Claude Code reprezentuje podejście „AI-first” do programowania, gdzie sztuczna inteligencja nie tylko wspiera programistę, ale przejmuje inicjatywę w procesie tworzenia kodu. To zmiana paradygmatu, która wymaga od programisty nowych umiejętności – głównie precyzyjnego definiowania wymagań i efektywnego zarządzania kontekstem konwersacji.

Narzędzie może znacząco przyspieszyć tworzenie prototypów i szkieletów aplikacji, ale nie eliminuje potrzeby rozumienia programowania. Programista pozostaje architektem rozwiązania i weryfikatorem jakości wygenerowanego kodu.

Dla zespołów rozważających adopcję CC, kluczowe jest wypracowanie standardów pracy z AI – od struktury promptów, przez zarządzanie pamięcią projektową, po procesy weryfikacji wygenerowanego kodu. Bez tych procesów narzędzie może prowadzić do powstawania niespójnego i trudnego w utrzymaniu kodu.

Claude Code to narzędzie o dużym potencjale, ale wymagające świadomego podejścia do jego ograniczeń i specyfiki pracy.