Как научить Claude думать по вашим правилам

Знакомая ситуация: вы просите нейросеть проанализировать статью или книгу, а в ответ получаете водянистый пересказ из разряда «автор хотел сказать что-то важное». Вроде бы всё правильно, но пользы — ноль. Недавно я наткнулся на репозиторий ljg-skills, который решает эту проблему радикально. Его автор, Ли Цзиган, собрал коллекцию «навыков» для Claude Code, которые превращают ИИ из болтливого ассистента в острый аналитический инструмент.

Что это вообще такое

По сути, это набор кастомных инструкций и промптов, упакованных в формат навыков для новой CLI-утилиты Claude Code от Anthropic. Проект интересен тем, что он не просто дает ИИ «роль», а выстраивает жесткие методологии анализа. Если это разбор слова — то до этимологических корней и культурных смыслов. Если чтение статьи — то через поиск скрытых допущений автора.

Интересно, что проект изначально ориентирован на формат Org-mode (любители Emacs оценят), но есть и Markdown-ветка для тех, кто живет в Obsidian, VS Code или Notion.

Что умеют эти навыки

Я просмотрел список из почти двух десятков инструментов. Больше всего зацепили три направления:

Глубокое погружение в смыслы

Навык ljg-think (я называю его «стрела сути») заставляет модель копать вглубь любого явления, пока она не упрется в неделимый фундамент. Похожий подход у ljg-plain — он переписывает сложные концепции так, чтобы их понял смышленый двенадцатилетка. Это отличный способ проверить, понимаете ли вы сами то, о чем пишете.

Работа с текстами и кодом

Для тех, кто завален информацией, есть ljg-paper и ljg-book. Они не просто делают суммаризацию. Например, ljg-book вытаскивает «скелет» книги: базовые гипотезы, аналитический фреймворк и «взгляд бога» на всю структуру. Отдельно стоит упомянуть ljg-paper-river. Это инструмент для рекурсивного изучения источников. Он берет статью, находит ключевые ссылки, идет к ним (до 5 уровней вглубь) и выстраивает историю развития идеи.

Визуализация через код

Один из самых необычных навыков — ljg-card. Он превращает текст в визуальные карточки, инфографику или даже комиксы. Для работы ему нужен Playwright, так как он буквально рендерит картинку из контента. Это удобно, если нужно быстро набросать шпаргалку или пост для соцсетей прямо из терминала.

Как это завести у себя

Если вы пользуетесь Claude Code, установка займет пару секунд. Автор предлагает использовать skills CLI:

# Установка всех навыков в формате Markdown (рекомендую для большинства)
npx skills add lijigang/ljg-skills#md -g --all

Если вы предпочитаете классический подход, можно просто склонировать репозиторий в папку плагинов Claude:

git clone -b md https://github.com/lijigang/ljg-skills.git ~/.claude/plugins/ljg-skills

Есть один нюанс: навык ljg-card требует установки зависимостей для скриншотов. Придется зайти в папку навыка и докачать Chromium через Playwright. Инструкция в ридми об этом честно предупреждает.

Почему это стоит попробовать

Главная ценность ljg-skills не в коде, а в методологии. Автор явно потратил много времени на «дизайн мышления». Например, навык ljg-roundtable имитирует дискуссию нескольких экспертов, где каждый ищет истину, а не просто соглашается с предыдущим оратором. В процессе Claude даже рисует ASCII-схемы хода мыслей.

Конечно, документация на китайском может отпугнуть, но структура промптов внутри файлов достаточно прозрачна, чтобы разобраться. К тому же, всегда можно попросить саму Claude перевести логику навыка на русский.

Кому это пригодится? В первую очередь тем, кто использует ИИ как партнера по мышлению (sparring partner), а не просто как генератор текста. Если вам нужно «обстучать» об нейронку сложную идею или быстро разобраться в новой технологической области, эти навыки сэкономят кучу времени на составление правильных промптов.

Проект активно растет (уже больше 5 тысяч звезд), так что за ним точно стоит приглядывать. Возможно, это именно тот мостик, которого не хватало между «просто чатом» и реальным рабочим инструментом разработчика.