Плагины для Claude Code, собранные на основе моей практики.
Я изучаю методы создания жизнеспособных систем, которые развиваются вместе с требованиями.
В этом смысле органичное развитие идеи должно влечь за собой такое же органичное развитие кода
Жизнеспособная система - модульная система, итеративно адаптирующаяся к внешним вызовам, способная заменить или изменить свои компоненты для сохранения или развития функциональности в условиях динамично меняющихся требований к системе
О жизнеспособности:
- Никогда не находится в состоянии завершенности, всегда неидеальна.
- Не требует полного переписывания, рефакторинг кода локальный, модульный.
- Глобальный рефакторинг ограничивается выделением связей, модулей, не приводит к переписыванию кода.
- Каждое изменение в такой системе сокращает сложность и сроки будущих изменений.
Именно вышеописанные качества делают систему жизнеспособной.
Есть и множствео других факторов, которые делают её НЕ жизнеспособной
Всякая структура упрощает один вид работы и усложняет другие, в этом её основная задача - сфокусировать усилия.
На чем же стоит фокусироваться при разработке?
На адаптивности и специализации. Система неизбежно будет развиваться, и всё что она делает должна делать хорошо.
Иными словами каждая доработка инструмента или функциональности должна развивать его: увеличивать потенциал и возможные варианты использования.
Это не значит что мы должны создать "комбайн" и любой инструмент ждет бесконечное усложнение, напротив, этого не стоит допускать, а стоит четко определить идею и не выходить за её рамки.
22 принципа Функциональной ясности. Fail-fast, запрет Error Hiding, минимальные изменения, явные зависимости. Загружается при старте сессии. Включает 7-шаговую Code-Change Discipline (с FPF-нормативами), дисциплину комментариев (объясняй «почему», не «что») и скилл fpf-integration — внедрение First Principles Framework (ailev/FPF) в multi-agent проекты: evidence-аудит, decay/DRR, NQD, навигационный индекс по спеке.
TDD по Кенту Беку и дяде Бобу. Red-Green-Refactor, FIRST, паттерны для pytest и Django.
Поддержка llms.txt и llms-full.txt по стандарту llmstxt.org. Агент анализирует кодовую базу и генерирует контекст проекта для AI-инструментов.
Мета-диспетчер: анализирует задачу, строит план исполнения (architecture / execution mode), детектирует пробелы в каталоге агентов проекта, учится на прошлых сессиях через /plan-reflect.
SDLC-конвейер: 3 агента (architect, code-implementer, code-reviewer) покрывают design → implement → review для backend (Python: Django/FastAPI) и frontend (React). Stack-aware через on-demand references. Ссылается на tdd-master и functional-clarity вместо дублирования.
Три скилла против AI-синтетики в текстах + SessionStart hook: clarity-validator (12 смысловых паттернов в тех-доках, FPF-обоснование), ai-prose-detector (стиль художественной прозы по 6 методам), russian-style (естественный русский — без кальки, без пустых антитез, простой язык для инженеров).
/plugin marketplace add spumer/i-m-senior-developer
/plugin install functional-clarity@i-m-senior-developer
/plugin install tdd-master@i-m-senior-developer
/plugin install llms-keeper@i-m-senior-developer
/plugin install planner@i-m-senior-developer
/plugin install sdlc@i-m-senior-developer
/plugin install clarity-language@i-m-senior-developer
Локально:
claude --plugin-dir plugins/functional-clarity --plugin-dir plugins/tdd-master --plugin-dir plugins/llms-keeper --plugin-dir plugins/planner --plugin-dir plugins/sdlc --plugin-dir plugins/clarity-languageSvyatoslav Posokhin