Вайбкодинг с Claude Code и Codex: пошаговый пайплайн от спецификации до кода без потери лимитов

Почему ваш Claude Code сжирает все токены за 5 минут

Вы открываете Claude Code, пишете "сделай мне REST API на FastAPI", и через 20 минут у вас закончились токены. Модель генерирует 500 строк кода, половина из которых - комментарии про "здесь будет логика". Вы платите за воздух.

Проблема не в Claude Code 3.7 Sonnet (последняя версия на январь 2026) и не в Codex. Проблема в том, как вы их используете. Без структуры эти модели превращаются в болтливых стажеров, которые любят рассуждать, но не любят работать.

Архитектура пайплайна, который не тратит токены впустую

Представьте конвейер. На входе - сырая идея. На выходе - готовый код. Между ними - три станции, каждая с четкой задачей. Никаких лишних движений.

Ключевая мысль: разделяй и властвуй. Каждая модель делает то, что у нее получается лучше всего. Claude 3.7 отлично структурирует мысли. Codex (особенно последние версии 2025-2026 года) генерирует точный каркас. Claude Code наполняет каркас логикой.

1 Создаем spec.md, который поймет даже робот

Spec.md - это не "хотелки". Это технический документ со строгой структурой. Если вы дадите Claude расплывчатую задачу, получите расплывчатый результат. Если дадите четкую спецификацию - получите четкий код.

Вот как НЕ надо делать:

# Моя крутая APIшка

Нужно сделать API для блога. Чтобы можно было посты создавать, комментировать. И чтобы админка была.

Использовать FastAPI, MongoDB.

Сделай красиво.

А вот рабочий spec.md:

# Blog API Specification

## Project Overview
- Purpose: REST API for personal blog platform
- Stack: FastAPI 0.115+, MongoDB 7.0+, Pydantic 2.6+
- Authentication: JWT tokens

## Core Models

### User
- id: UUID (primary key)
- email: str (unique, indexed)
- username: str (unique)
- hashed_password: str
- created_at: datetime
- is_active: bool (default: True)

### Post  
- id: UUID
- title: str (max 200 chars)
- content: str
- author_id: UUID (foreign key to User)
- created_at: datetime
- updated_at: datetime
- tags: List[str]
- is_published: bool (default: False)

### Comment
- id: UUID
- post_id: UUID
- author_id: UUID  
- content: str (max 1000 chars)
- created_at: datetime

## API Endpoints

### Authentication
- POST /auth/register
- POST /auth/login
- POST /auth/refresh

### Posts (require auth)
- GET /posts (list with pagination)
- GET /posts/{id}
- POST /posts (create)
- PUT /posts/{id} (update)
- DELETE /posts/{id}

### Comments
- GET /posts/{id}/comments
- POST /posts/{id}/comments (auth required)
- DELETE /comments/{id} (owner or admin only)

## Business Logic Requirements
1. Only post author can edit/delete their posts
2. Comments visible to all, creation requires auth
3. Posts have draft/published states
4. Email validation on registration
5. Password hashing with bcrypt

## File Structure
blog-api/
├── app/
│   ├── main.py
│   ├── models/
│   ├── schemas/
│   ├── crud/
│   ├── api/
│   └── core/
├── tests/
└── requirements.txt

Промпт для Claude 3.7 Sonnet (используйте именно эту версию - она лучше структурирует):

Ты - технический писатель. Преобразуй описание проекта в структурированный spec.md.

Правила:
1. Только факты, никаких рассуждений
2. Используй маркдаун с четкими секциями
3. Включай: модели данных, API endpoints, бизнес-правила, структуру файлов
4. Указывай конкретные версии библиотек (актуальные на 2026 год)
5. Без примеров кода, только спецификация

Описание проекта: {ваше_описание_проекта}

2 Codex генерирует каркас: скелет без мяса

Теперь берем spec.md и кормим Codex (последняя версия на 2026 год). Важный момент: Codex отлично генерирует структуру, но плохо справляется с комплексной логикой. Поэтому мы просим только каркас.

Промпт для Codex:

Создай каркас проекта на основе spec.md.

Требования:
1. Создай только структуру файлов и пустые классы/функции
2. Не реализуй бизнес-логику
3. Добавь импорты и type hints
4. Следуй точно структуре из spec.md
5. Используй актуальный синтаксис Python 3.12+ и FastAPI 0.115+

Spec.md:
{ваш_spec.md}

Codex сгенерирует что-то вроде:

# app/models/user.py
from pydantic import BaseModel, EmailStr
from uuid import UUID
from datetime import datetime

class UserBase(BaseModel):
    email: EmailStr
    username: str

class UserCreate(UserBase):
    password: str

class UserInDB(UserBase):
    id: UUID
    hashed_password: str
    created_at: datetime
    is_active: bool = True

# app/api/users.py
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException

router = APIRouter(prefix="/users", tags=["users"])

@router.get("/")
async def list_users():
    """List users - TODO: implement pagination"""
    pass

@router.post("/")
async def create_user():
    """Create new user - TODO: implement validation"""
    pass

Обратите внимание: код содержит TODO-комментарии вместо реализации. Это нормально. Мы заплатили Codex только за создание структуры, а не за наполнение ее логикой.

3 Claude Code наполняет каркас: итеративно и точечно

Теперь у нас есть каркас. Мы знаем, какие файлы, какие функции, какие параметры. Claude Code 3.7 Sonnet (версия для кодинга) будет работать с уже готовой структурой.

Вот как НЕ надо делать:

Напиши всю логику для user.py

Вот как надо делать (итеративно):

Реализуй функцию create_user в app/api/users.py.

Контекст:
- Уже есть UserCreate схема
- Нужно хэшировать пароль с bcrypt
- Проверять уникальность email
- Возвращать UserInDB без пароля
- Добавить обработку ошибок

Используй существующий каркас, не меняй структуру.

Claude Code сгенерирует только нужную функцию:

@router.post("/", response_model=UserInDB)
async def create_user(user_data: UserCreate, db: Session = Depends(get_db)):
    # Check if email already exists
    existing_user = db.query(UserModel).filter(UserModel.email == user_data.email).first()
    if existing_user:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Email already registered")
    
    # Hash password
    hashed_password = bcrypt.hashpw(user_data.password.encode(), bcrypt.gensalt())
    
    # Create user
    db_user = UserModel(
        email=user_data.email,
        username=user_data.username,
        hashed_password=hashed_password.decode(),
        created_at=datetime.utcnow()
    )
    
    db.add(db_user)
    db.commit()
    db.refresh(db_user)
    
    return UserInDB.from_orm(db_user)

Преимущество: Claude Code не тратит токены на размышления о структуре проекта. Он видит уже готовый контекст и работает точечно. Это в 3-4 раза дешевле, чем просить его "придумать и реализовать".

Нюансы, которые сэкономят вам $100 в месяц

1. Температура (temperature) - ваш враг

Claude Code по умолчанию использует temperature=0.7. Для генерации кода это слишком много. Код становится "творческим", но непредсказуемым.

Установите temperature=0.2 для Codex и Claude Code. Спецификацию можно генерировать с temperature=0.4.

2. Контекстное окно - не мусорка

Не загружайте в контекст весь проект. Claude Code 3.7 поддерживает 200K токенов, но это не значит, что нужно использовать все.

• Для генерации одной функции: дайте только файл с функцией и связанные схемы
• Для рефакторинга: дайте только изменяемые файлы
• Используйте техники управления контекстом, чтобы не перегружать модель

3. Валидация на лету

Не ждите, пока сгенерируется весь проект. После каждой итерации:

# Проверяем синтаксис
python -m py_compile app/api/users.py

# Запускаем тесты (если есть)
pytest tests/test_users.py -xvs

# Проверяем типы
mypy app/api/users.py

Если Claude Code сгенерировал некорректный код - исправляйте сразу. Иначе ошибка перейдет в следующий контекст, и модель начнет "лечить" несуществующие проблемы.

4. Чередуйте модели

Иногда Claude Code зацикливается на одном подходе. Переключитесь на Minimax M2.1 для конкретных задач или используйте Codex для рефакторинга.

Разные модели имеют разные сильные стороны. Codex лучше генерирует шаблонный код, Claude Code - бизнес-логику, Qwen Coder - математические функции.

Реальные цифры: до и после

Давайте сравним два подхода на примере создания REST API (10 endpoints, 5 моделей).

Экономия: 62% токенов, 60% стоимости, в 2 раза меньше багов. За месяц активного кодинга (20-30 проектов) это $100-150 экономии.

Когда этот пайплайн не работает

Есть ситуации, где нужно отступить от правил:

1. Исследовательский код: когда вы не знаете, что хотите. Тогда лучше использовать неосознанный вайбкодинг для быстрого прототипирования.
2. Микропроекты: если нужно 50 строк кода, spec.md избыточен. Просто попросите Claude Code сделать это.
3. Рефакторинг legacy: когда у вас уже есть работающий, но плохой код. Используйте автономную декомпиляцию для анализа существующей кодовой базы.

Интеграция в ваш стек

Этот пайплайн работает с любым AI-инструментом. Я тестировал на Cursor, Warp и Claude Code. Cursor удобен для итеративной работы, Warp - для терминальных операций, Claude Code - для сложной логики.

Мой текущий стек на 2026 год:

• Спецификация: Claude 3.7 Sonnet в браузере
• Каркас: Codex через API (temperature=0.2)
• Реализация: Claude Code в VS Code с плагином
• Рефакторинг: Claude Code как напарник для code review

Автоматизируйте пайплайн скриптами. У меня есть bash-скрипт, который:

#!/bin/bash
# generate_project.sh

# 1. Создаем spec.md
curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_KEY" \
  -d '{"model":"claude-3-7-sonnet-20250224","messages":[{"role":"user","content":"Создай spec.md для: $1"}]}' > spec.md

# 2. Генерируем каркас через Codex
python generate_skeleton.py spec.md

# 3. Запускаем итеративную разработку
python iterative_dev.py

Самый важный совет: не становитесь зависимым от одной модели. В 2026 году появляются новые игроки, старые улучшаются. Тестируйте, сравнивайте, выбирайте лучшее для каждой задачи. Ваш пайплайн должен быть гибким, как код, который он генерирует.