Claude Opus анализ кода: метод Роберта Мартина для ускорения на 90% | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
30 Янв 2026 • Гайд

Анализ кода с Claude Opus: как Роберт Мартин добился ускорения на 90% с помощью метрик

Как Роберт Мартин использовал Claude Opus для анализа метрик кода и добился ускорения на 90%. Подробный гайд по профилированию с AI-ассистентом.

Проблема: почему традиционный AI-ассистинг работает вхолостую

Вы когда-нибудь замечали, что после 50 промптов "оптимизируй этот код" получаете тот же код, но с другими именами переменных? Роберт Мартин столкнулся с этим в начале 2025 года. Его команда тратила недели на рефакторинг, а производительность росла на жалкие 5-10%. Проблема была в подходе: все просили AI "сделать код быстрее", но никто не объяснял, что именно мешает.

Классическая ошибка: просить AI оптимизировать код без конкретных метрик. Это как просить врача "сделай меня здоровым" без анализов и обследования.

Инсайт: смена парадигмы с генерации на исследование

Мартин понял главное. Современные модели вроде Claude Opus 4.5 (актуально на январь 2026) - это не просто генераторы кода. Это исследовательские инструменты, способные анализировать сложные системы, если правильно задать вопросы.

Вместо "напиши быстрый код" он начал спрашивать:

  • Какие узкие места в этом модуле?
  • Какие метрики мы можем собрать?
  • Какой алгоритмической сложности эта функция?
  • Где здесь скрытые O(n²) операции?

1Шаг первый: сбор метрик вместо рефакторинга

Мартин запретил своей команде делать рефакторинг "на глаз". Вместо этого каждый разработчик должен был сначала собрать данные. Вот промпт, который он использовал с Claude Opus:

Анализируй этот код и предложи план сбора метрик производительности:
1. Какие ключевые метрики нужно замерить?
2. Где вероятные узкие места?
3. Какой инструмент профилирования использовать?
4. Какие данные собирать перед оптимизацией?

Результат был неожиданным. В 70% случаев проблемы были не там, где их искали. Одна функция с "явно медленным циклом" оказалась нормальной, а проблема была в сериализации JSON, которая вызывалась тысячи раз.

💡
Claude Opus особенно силен в анализе алгоритмической сложности. Он может находить скрытые квадратичные зависимости там, где человеческий глаз их пропускает.

2Шаг второй: создание карты производительности

Мартин не останавливался на простых замерах. Он просил Claude Opus создавать "карты производительности" - визуальные представления того, где система тратит время. Это особенно полезно в сравнении с другими подходами, о которых я писал в статье про архитектурные различия между OpenCode и Claude Code.

Промпт для создания карты:

На основе этого кода создай карту производительности:
1. Раздели систему на компоненты
2. Для каждого компонента оцени сложность (O-нотация)
3. Определи зависимости между компонентами
4. Предложи метрики для каждого соединения
5. Визуализируй это в виде диаграммы (текстовой или Mermaid)

Эта карта стала основой для всех дальнейших оптимизаций. Команда видела не просто "медленный код", а систему взаимосвязанных проблем.

3Шаг третий: приоритизация оптимизаций

Вот где начинается магия. Собрав метрики и создав карту, Мартин использовал Claude Opus для расчета ROI каждой потенциальной оптимизации. Промпт:

На основе этих метрик производительности:
{вставь реальные метрики}

Рассчитай:
1. Какая оптимизация даст наибольший прирост на единицу усилий?
2. Какие оптимизации имеют diminishing returns?
3. В каком порядке их реализовывать?
4. Какие метрики отслеживать после каждой оптимизации?

Этот подход позволил команде Мартина достичь 90% ускорения, сфокусировавшись всего на 20% кода. Остальные 80% они даже не трогали.

Конкретный кейс: как это работало на практике

Возьмем реальный пример из бэкенд-сервиса команды Мартина. Исходный код обрабатывал данные пользователей со средней задержкой 450мс. После классического "рефакторинга" - 420мс. Скучно.

С подходом на основе метрик:

  1. Claude Opus обнаружил, что 80% времени тратится на валидацию email-адресов через регулярные выражения
  2. Каждый вызов создавал новый скомпилированный regex
  3. Кэширование regex дало +35% производительности
  4. Дальнейший анализ показал избыточные проверки в бизнес-логике
  5. Упрощение логики добавило еще +40%
  6. Оптимизация сериализации JSON - последние +15%

Итог: 450мс → 45мс. Десятикратное ускорение.

ПодходУсилияРезультатROI
Традиционный рефакторинг2 недели+6%Низкий
Анализ с Claude + метрики3 дня+90%Высокий

Инструменты: что использовать кроме Claude Opus

Мартин не ограничивался одним инструментом. Его стек выглядел так:

  • Claude Opus 4.5 для стратегического анализа и планирования
  • Claude Code для локального тестирования гипотез (как в моем гайде про локальный запуск Claude Code)
  • cProfile + SnakeViz для сбора реальных метрик
  • Custom scripts для автоматизации сбора данных

Ключевой момент: Claude Opus использовался на этапе анализа, а не генерации кода. Это важно, потому что модели для кодинга (вроде тех, что сравнивал в статье про Cursor vs Warp vs Claude Code) оптимизированы для другого.

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Просить Claude "сделать код быстрее" без контекста. Результат - поверхностные изменения.

Ошибка 2: Не проверять предположения AI реальными метриками. Claude может ошибаться в оценках сложности.

Ошибка 3: Оптимизировать всё подряд. ROI падает после первых нескольких улучшений.

Ошибка 4: Использовать одну модель для всего. Для анализа - Claude Opus, для реализации - специализированные кодеры.

Почему это работает именно с Claude Opus

После тестирования разных моделей (включая сравнение в статье про MiniMax 2.1 против Claude) Мартин выделил три преимущества Claude Opus для анализа:

  1. Контекст 200K токенов - можно загрузить всю codebase для анализа
  2. Сильное reasoning - модель действительно "думает" над проблемой
  3. Понимание систем - видит связи между компонентами

Для сравнения, более дешевые модели часто предлагают очевидные оптимизации ("используй list comprehension"), которые дают мизерный прирост.

Как внедрить этот подход в свою команду

Мартин рекомендует начинать с малого:

  1. Выберите один медленный endpoint или функцию
  2. Соберите базовые метрики (время выполнения, память)
  3. Попросите Claude Opus проанализировать и предложить гипотезы
  4. Проверьте каждую гипотезу реальными замерами
  5. Реализуйте только то, что дает значительный эффект
  6. Документируйте процесс и результаты

Через месяц такой практики вы начнете видеть паттерны. Какие типы проблем чаще всего встречаются в вашем коде. Какие оптимизации работают. Какие - нет.

Что дальше? Будущее AI-ассистированного профилирования

Метод Мартина - только начало. Уже сейчас появляются инструменты, которые автоматизируют сбор метрик и их анализ. Но главный тренд, который я вижу - интеграция AI в CI/CD пайплайны.

Представьте: каждый пулл-реквест автоматически анализируется на предмет деградации производительности. AI сравнивает метрики до и после изменений. Находит скрытые регрессии. Предлагает оптимизации.

Это не фантастика. Команды вроде той, о которой я писал в статье про Claude Opus 4.5 и кастомный промпт для VS Code, уже экспериментируют с этим.

Но помните главное правило Мартина: сначала метрики, потом оптимизации. Без данных вы просто гадаете на кофейной гуще. А с данными и Claude Opus вы можете добиться тех самых 90% ускорения, которые кажутся магией.

Попробуйте сегодня. Возьмите самый медленный кусок вашего кода. Не просите его оптимизировать. Попросите его проанализировать. Разница вас удивит.

←
На главную