Claude Code для инженеров: Автоматизация IoT-проектов на примере промышленного освещения

Когда инженер встречает AI-кодера: история о том, как я перестал быть папковым менеджером

Я технический директор компании, которая делает умное промышленное освещение. Наш типичный проект: 200-500 светильников на складе, каждый с датчиками движения, освещенности, температуры. Каждый светильник — это отдельный IoT-узел с прошивкой, конфигурацией, историей обновлений.

Мой день раньше выглядел так: утро начиналось с папки "Проект_Склад_№7". Внутри: 47 подпапок. В каждой — CSV с показаниями датчиков, JSON с конфигурацией, бинарники прошивок, лог-файлы обновлений. Я тратил три часа в день просто на организацию этих данных. Плюс еще два — на рутинные отчеты для клиента.

Проблема: хаос данных и ручное обновление прошивок

Конкретно у нас было две боли:

• Анализ данных с датчиков — ручное вытаскивание показаний из CSV, построение графиков, поиск аномалий. На один проект уходило 8-10 часов
• Обновление прошивок — для каждого светильника нужно было проверить текущую версию, подобрать совместимую прошивку, отправить обновление, проверить результат. Ошибка в одном файле — и светильник "глючит"

Мы пробовали разные системы управления IoT, но они либо слишком дорогие (от 5000$ в месяц), либо требуют кастомной разработки. А у нас штат — 3 инженера и я. Нанимать отдельного программиста под эти задачи — роскошь.

Решение: AI-ассистент вместо штатного программиста

Я установил Claude Desktop с Claude Code 2.1 и сказал себе: "Либо это работает, либо я возвращаюсь к ручному труду". Первая задача — автоматизировать анализ данных с датчиков.

1Анализ данных: от хаоса к инсайтам за 15 минут

Вот промпт, который я дал Claude Code:

"""Задача: проанализировать папку с данными IoT-светильников
Структура папки:
- project_warehouse_7/
  - sensor_data/ (CSV файлы, каждый - один светильник)
  - firmware/ (бинарники и версии)
  - configs/ (JSON конфигурации)

Нужно:
1. Прочитать все CSV, извлечь: температуру, освещенность, статус движения
2. Найти светильники с аномалиями (температура > 60°C или освещенность = 0 при движении)
3. Сгенерировать HTML-отчет с графиками и списком проблемных устройств
4. Сохранить результат в report/ с timestamp"""

Claude Code написал скрипт на Python. Не просто "Hello World", а полноценный анализ с использованием pandas, matplotlib, seaborn. Вот фрагмент того, что он создал:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path
import json
from datetime import datetime

class IoTDataAnalyzer:
    def __init__(self, project_path):
        self.project_path = Path(project_path)
        self.sensor_data = []
        self.anomalies = []
    
    def analyze_sensor_csv(self, csv_path):
        """Анализ одного CSV с датчиками"""
        df = pd.read_csv(csv_path)
        device_id = csv_path.stem
        
        # Проверка аномалий
        temp_anomaly = df[df['temperature'] > 60]
        if not temp_anomaly.empty:
            self.anomalies.append({
                'device': device_id,
                'issue': 'Перегрев',
                'max_temp': temp_anomaly['temperature'].max()
            })
        
        # Анализ освещенности при движении
        motion_without_light = df[(df['motion'] == 1) & (df['lux'] == 0)]
        if not motion_without_light.empty:
            self.anomalies.append({
                'device': device_id,
                'issue': 'Нет света при движении',
                'count': len(motion_without_light)
            })
        
        return df

Скрипт работал. 47 CSV-файлов, 15 минут — и у меня готовый отчет с графиками и списком проблем. Раньше на это уходил целый день.

2Автоматизация прошивок: как избежать "поломки на проде"

Вторая задача — обновление прошивок. Ручной процесс: открыть конфиг светильника -> проверить версию -> найти совместимую прошивку -> отправить через утилиту flasher -> проверить результат.

Риски: перепутать прошивку для разных моделей, "заблокировать" светильник некорректным обновлением, пропустить ошибку обновления.

Я дал Claude Code промпт:

"""Создай систему управления прошивками для IoT-светильников

Требования:
1. Сканирование папки firmware/ - определение версий и совместимости
2. Чтение configs/ - текущие версии на устройствах
3. Логика обновления: только если новая версия совместима и есть фиксы багов
4. Генерация скриптов для утилиты esptool (ESP32 микроконтроллеры)
5. Валидация после обновления: проверка контрольных сумм
6. Логирование всего процесса"""

Результат — система на Python, которая:

• Автоматически определяет модель светильника по конфигурации
• Проверяет совместимость прошивок через встроенную базу совместимости
• Генерирует готовые команды для esptool с правильными параметрами загрузки
• Создает отчет с результатами обновления

class FirmwareManager:
    COMPATIBILITY_MATRIX = {
        'LIGHT-100': {'min_version': '1.2.0', 'max_version': '2.5.0'},
        'LIGHT-200': {'min_version': '2.0.0', 'max_version': '3.1.0'},
    }
    
    def check_compatibility(self, device_model, current_ver, target_ver):
        """Проверка совместимости версий прошивки"""
        if device_model not in self.COMPATIBILITY_MATRIX:
            return False, "Unknown device model"
        
        matrix = self.COMPATIBILITY_MATRIX[device_model]
        
        # Преобразование версий в tuple для сравнения
        current_tuple = tuple(map(int, current_ver.split('.')))
        target_tuple = tuple(map(int, target_ver.split('.')))
        min_tuple = tuple(map(int, matrix['min_version'].split('.')))
        max_tuple = tuple(map(int, matrix['max_version'].split('.')))
        
        if target_tuple < min_tuple or target_tuple > max_tuple:
            return False, f"Version {target_ver} not compatible with {device_model}"
        
        # Проверка на downgrade (обычно запрещено)
        if target_tuple < current_tuple:
            return False, "Downgrade not allowed"
        
        return True, "Compatible"

Интеграция с существующей инфраструктурой

У нас уже была система мониторинга на Zabbix и автоматизация процессов через n8n. Claude Code помог создать мосты между системами.

Например, скрипт, который берет данные из Zabbix API, анализирует тренды энергопотребления светильников, и если видит аномалию — создает задачу в n8n на диагностику. Это тот самый on-prem AI стек, о котором я писал ранее, но адаптированный под конкретные нужды.

Ошибки, которых нужно избегать

За месяц работы с Claude Code я наступил на все грабли. Вот главные:

• Слишком абстрактные промпты. "Напиши скрипт для анализа данных" — получишь generic-код. "Напиши скрипт для анализа CSV с датчиков освещенности, где колонки: timestamp, lux, motion, temperature" — получишь конкретное решение
• Игнорирование проверки кода. Claude Code пишет хорошо, но он не знает вашу специфику. Всегда тестируйте скрипты на тестовых данных перед запуском на проде
• Отсутствие обработки ошибок. AI часто забывает про try-except блоки. Добавляйте их вручную или явно просите в промпте
• Попытка сделать всё сразу. Лучше несколько небольших скриптов, чем один монстр, который "делает всё"

Готовые промпты для инженеров

Вот конкретные промпты, которые работают в 2026 году с Claude Code 2.1:

Для анализа логов светильников:

"""Проанализируй логи IoT-светильников в формате:
[timestamp] [device_id] [event_type] [details]

Event types: BOOT, CONNECT, SENSOR_READ, ERROR, UPDATE

Задачи:
1. Найти устройства с частыми перезагрузками (BOOT > 3 раза в час)
2. Выявить паттерны ошибок: какие ошибки происходят после каких событий
3. Рассчитать uptime каждого устройства за последние 7 дней
4. Сгенерировать топ-5 самых проблемных устройств с рекомендациями по диагностике

Формат вывода: Markdown таблица + график временных рядов"""

Для генерации конфигураций:

"""Сгенерируй конфигурационные JSON файлы для парка светильников

Входные данные:
- master_config.json (базовая конфигурация)
- devices.csv со столбцами: id, location, group, brightness_level
- Правила: светильники в группе 'warehouse' имеют timeout 300 сек, в 'office' - 180 сек

Задача: создать individual_config_{id}.json для каждого устройства с учетом:
1. Локации (разные параметры датчиков движения)
2. Группы (разные таймауты)
3. Яркости (brightness_level преобразовать в PWM значения 0-255)

Все конфиги должны проходить валидацию по схеме JSON Schema (прилагается)"""

Что дальше? AI-агенты для предиктивной аналитики

Сейчас мы экспериментируем с предиктивной аналитикой. Claude Code создал систему, которая по историческим данным предсказывает:

• Когда светодиодная матрица выйдет из строя (по деградации яркости)
• Оптимальное время для профилактического обслуживания
• Аномальное энергопотребление до того, как оно станет проблемой

Это уже уровень Claude Projects для автоматизации тестирования, но примененный к эксплуатации.

Мой совет техническим директорам: начните с одной рутинной задачи. Не пытайтесь автоматизировать всё. Выберите то, что отнимает больше всего времени и имеет четкий алгоритм. Дайте Claude Code конкретные входные и выходные данные. Протестируйте на небольшом наборе. И только потом масштабируйте.

В 2026 году инженер, который тратит время на рутинную работу с файлами, — это инженер, который проигрывает тем, кто автоматизировал эти процессы. Инструменты есть. Данные есть. Осталось сделать первый шаг.

P.S. Если интересно, как мы интегрировали это с системой контроля качества — читайте кейс про замену контролеров ОТК. Там похожий подход, но для другой задачи.