Claude Code dostává přepracované Projects a tentokrát nejde jen o složku pro pár chatů a souborů. Nový projekt má fungovat jako dlouho běžící konverzace, v níž Claude přebírá roli koordinátora: přijme zadání, rozdělí ho na dílčí práci a jednotlivá vlákna pošle pracovat samostatně.
Mně osobně to přijde jako docela logický další krok. Jeden agent, který mi píše kód v jediném sezení, je fajn. U větší úpravy napříč repozitáři ale brzy nastane známý problém: buď čekám, až dokončí první věc, nebo si organizaci několika paralelních běhů hraju sama. A moje domácí řízení projektů má občas kvalitu tabulky s názvem final_final_2.
Projekt není jen několik otevřených chatů
Claude má v projektu dvě oddělené role. Koordinátor komunikuje se mnou v hlavním chatu a rozhoduje, co vyřeší hned a co předá vláknu. Vlákno je samostatné pracovní sezení s vlastním kontextovým oknem, tedy množstvím textu a informací, které model najednou drží při práci k dispozici. Má také vlastní klon repozitáře a vlastní větev v Gitu.
Právě tato izolace dává smysl: agenti mohou zkoušet více úloh najednou, aniž by si automaticky šlapali po změnách. Neznamená to ale, že Claude našel kouzelný způsob společného programování. Dvě vlákna upravující stejný kus kódu mohou narazit na obyčejný merge konflikt, tedy situaci, kdy Git nedokáže sám spojit rozdílné změny. Koordinátor navíc nevidí každý jejich krok, jen výsledky, které mu vlákna nahlásí.
Za užitečnější než samotnou paralelizaci považuji sdílenou paměť projektu. Instrukce, repozitáře, soubory a cloudové prostředí platí pro všechna nově spuštěná vlákna. Claude si má poznatky ukládat do souborů, z nichž další vlákna vycházejí. U opakovaných oprav, migrace nebo zpracování větší dávky chyb to může snížit počet okamžiků, kdy agentovi znovu vysvětluji, co už jsme před chvílí zjistili.
Opus všude a limit, který se umí ozvat ráno
Beta se otevírá postupně. Nejprve ji mají získat lidé, kteří už používají cloudová sezení v Claude Code a nemají starší projekt v chatu nebo Cowork; následovat mají účty Pro a Max, později Team, Enterprise a další uživatelé. Z podkladů neplyne přesný termín, kdy se funkce dostane ke všem.
Trochu mě zarazilo výchozí nastavení. Vlákna běží na modelu Opus s vysokým úsilím, koordinátor na Opusu s nízkým úsilím. Vysoké úsilí zde znamená režim, ve kterém model věnuje úloze více výpočetní práce. Projekt přitom čerpá ze stejných limitů předplatného jako ostatní sezení a může je spotřebovávat rychleji. Pevný souběžný strop uvedený není, existuje však limit 200 nových vláken denně napříč projekty.
Vyčerpané vlákno nemá zůstat definitivně stát: počká na obnovu limitu a pak pokračuje samo. Pohodlné, jenže práce spuštěná večer může po resetu pokračovat a ráno překvapit stavem předplatného. U úloh, které nepotřebují nejsilnější model, bych si proto před spuštěním zkontrolovala možnost použít Sonnet. Automatizace je milá až do chvíle, než velmi ochotně automatizuje spotřebu mého limitu.
Cloud zatím vynechává dost reálné práce
Největší praktická brzda je zatím jednoduchá: vlákna fungují jen v cloudu. Nedostanou se k lokální databázi, emulátoru zařízení ani API schovanému za firemní sítí. Lokální běh má Anthropic dodat „velmi brzy“, ale datum v podkladech není. Podporovaný je také pouze github.com; GitLab, Bitbucket ani GitHub Enterprise Server do této verze nepatří.
U více repozitářů se navíc nemusí použít oprávnění, hooks ani proměnné prostředí ze souboru .claude/settings.json. Hooks jsou automatické skripty, které se spouštějí při určitých akcích a často hlídají třeba bezpečnost nebo kvalitu kódu. To je nepříjemná mezera právě v režimu, kde pouštím více agentů najednou. Projekt také patří jednomu člověku, nelze ho sdílet a firemní správa během bety chybí.
Cursor ukazuje, že se z toho stává samostatná vrstva nástrojů
Zajímavé načasování: Cursor spustil podobně pojaté Projects osm dní před Claude Code. I tam existuje koordinátor, paralelní agenti a sdílený kontext. Cursor má podle podkladů zatím praktickou výhodu v tom, že umí v potřebných případech spustit agenta na uživatelově počítači. To rozhoduje všude tam, kde testy nebo data nežijí pohodlně v cloudu.
Neznamená to, že si vývojář může přestat rozmyslet, co chce změnit. Spíš se nad jednotlivé agenty přidává vrstva, která drží cíl, kontext a rozdělení průběžné práce. Pro jednu opravu zlobivého testu je to nejspíš těžkopádné. Pro sérii bugů, větší migraci nebo stejnou změnu ve více repozitářích už bych to chtěla vyzkoušet.
Claude Code Projects jsou zatím beta s dost viditelnými hranami, ale směr je pro mě čitelný: nástroje pro AI programování se posouvají od jednorázového chatu k delší spolupráci. Teď zbývá ověřit, zda koordinátor skutečně šetří práci, nebo jen velmi sofistikovaně vyrábí frontu dalších věcí k revizi.
