Wyzwanie#
Punktem wyjścia była w pełni funkcjonalna strona oparta na frameworku Hugo. Chciałem jednak pójść o krok dalej i wykorzystać to, z czego Hugo słynie — niesamowitą wydajność i lekkość statycznych stron.
Postawiłem przed sobą dwa główne cele. Po pierwsze, maksymalnie zoptymalizować witrynę. Po drugie, stworzyć dla projektu środowisko deweloperskie oparte na Dockerze. Miało ono zapewnić izolację i bezpieczeństwo, a także ułatwić automatyzację testów, dając Claude Code bezpośredni dostęp do logów serwera Hugo z kontenera. To był idealny poligon doświadczalny do dalszych testów z Context Engineering.
Pozytywne zaskoczenia#
1. Konfiguracja środowiska Docker#
Claude Code sprawnie wygenerował konfigurację Docker dla Hugo. Stworzony proces deweloperski pozwolił na łatwe przełączanie się między środowiskiem lokalnym a skonteneryzowanym, a montowanie woluminów i przekierowanie portów zadziałało bez większych problemów. To była znacząca oszczędność czasu.
2. Optymalizacje pod SEO i produkcję#
Ważnym momentem było, gdy AI zidentyfikowało i naprawiło problem z plikiem robots.txt, który występował tylko w środowisku produkcyjnym. Claude Code wykazało się zrozumieniem różnic między konfiguracją deweloperską a produkcyjną, co było kluczowe dla prawidłowego indeksowania strony przez wyszukiwarki.
3. Automatyzacja testów Lighthouse#
AI dostarczyło również skrypt do automatycznego uruchamiania testów Lighthouse dla wersji desktopowej i mobilnej. Zmieniło to ręczny i powtarzalny proces w jedno proste polecenie, generujące wyniki w formacie JSON — idealne do dalszej analizy, również przez modele LLM.
Co wymagało uwagi#
Ciekawie było przy próbie optymalizacji LCP (Largest Contentful Paint). Testy w środowisku Docker pokazały poprawę o 830 ms. Super! Niestety, testy wykonane w przeglądarce Chrome na stronie produkcyjnej nie potwierdziły tych wyników.
To choć nie było wielkim zaskoczeniem, utwierdziło mnie w przekonaniu, że AI wciąż wymaga ścisłego nadzoru. Claude Code, pozostawione bez kontroli, ma tendencję do generowania nadmiarowego lub zbyt skomplikowanego kodu i czasem fantazjowania. Kluczem do sukcesu jest ciągła weryfikacja jego propozycji i trzymanie się zasady KISS (Keep It Simple, Stupid).
Kluczowe wnioski#
- Kontekst to podstawa: Utrzymywanie małego i zwięzłego pliku
CLAUDE.mdi korzystanie z hooks pomaga utrzymać AI w ryzach i skupić się na celu. - Weryfikuj i upraszczaj: Zawsze podchodź krytycznie do sugestii AI. Prostsze rozwiązania są zazwyczaj lepsze.
- Commituj często: Regularne commity w systemie kontroli wersji to Twoja siatka bezpieczeństwa, która pozwala cofnąć zmiany, gdy AI zbytnio oddali się od Twojej wizji.
Podsumowanie#
Czy skorzystałbym z Claude Code ponownie? Zdecydowanie tak. W ciągu dwóch dni zaoszczędziłem sporo czasu na początkowej konfiguracji i zadaniach, które normalnie zajęłyby mi o wiele dłużej.
Jednak trzeba pamiętać, że AI to asystent na poziomie junior, a nie samodzielny deweloper. Wzrost produktywności jest realny, ale tylko wtedy, gdy traktujemy sugestie AI jako punkt wyjścia do dalszej analizy. Dla ludzi z dobrym zrozumieniem technologii, którzy potrafią weryfikować i udoskonalać kod wygenerowany przez AI, jest to bezcenne narzędzie. Trzeba po prostu stale trzymać rękę na pulsie.