Как создать агентов в Claude Code под задачи маркетинга

Что такое агенты в Claude Code

Агент в Claude Code (субагент) — это заранее описанная «роль» с собственной специализацией и набором инструментов. Вместо того чтобы каждый раз объяснять модели контекст, вы один раз задаёте: кто этот агент, что он умеет, какими файлами и командами пользуется. Дальше вызываете его по имени — и он выполняет свою работу автономно, а результат возвращает вам.

Отличие от обычного запроса в чате — в автономности и повторяемости. Обычный промпт — разовое действие. Агент — сохранённый исполнитель, которого вы запускаете снова и снова с предсказуемым поведением. Это следующий уровень после библиотеки промптов: не шаблон, а работник.

Ещё одно свойство агентов — они умеют работать в несколько шагов и пользоваться инструментами. Обычный запрос отвечает текстом. Агент может сначала прочитать файл, затем посчитать метрики, затем сходить в базу за уточнением и только потом собрать ответ — сам решая, в каком порядке это делать. Именно многошаговость отличает агента от «умного автозаполнения»: он не просто продолжает текст, а выполняет задачу с началом, серединой и проверяемым результатом.

Зачем агенты маркетологу

Маркетинг состоит из повторяющихся цепочек: собрать данные → проанализировать → оформить → отдать. Каждую такую цепочку можно закрепить за агентом.

Смысл не в замене маркетолога, а в снятии рутины. Агент делает черновую работу, вы принимаете решения. Похожую логику мы разбирали в статье как создать AI-агента — здесь та же идея, но конкретно в среде Claude Code.

Хороший критерий, стоит ли заводить агента под задачу: она повторяется, у неё понятный вход и выход, и вы уже делали её вручную не раз. Разовую нестандартную задачу проще решить обычным диалогом — оформлять под неё агента невыгодно. А вот всё, что вы делаете каждую неделю по одному сценарию, — идеальный кандидат. Именно регулярность окупает время на описание агента: потратили полчаса один раз, экономите час каждую неделю. За пару месяцев такой агент возвращает вложенное время многократно.

Как создать агента: пошагово

Создание агента в Claude Code не требует программирования. Общая схема:

1. Запустите Claude Code и вызовите команду создания агента (/agents).
2. Задайте имя и роль: например, «marketing-analyst — анализирует рекламные выгрузки».
3. Опишите инструкцию: что читать, что искать, в каком формате отдавать результат.
4. Выберите инструменты: чтение файлов, запуск команд, доступ к данным через MCP.
5. Сохраните — агент появится в списке и будет доступен по имени.

Если вы только начинаете, сперва освойте базу — как пользоваться Claude Code, а команды терминала есть в справочнике CLI-команд Claude Code. Работать нагляднее в редакторе — см. Claude Code в VS Code.

Практический совет: не создавайте агента «с нуля в голове». Сначала отладьте задачу как обычный промпт в диалоге, добейтесь стабильного результата, и только потом переносите отработанную формулировку в описание агента. Так вы точно знаете, что инструкция рабочая, а не гадаете, почему агент ведёт себя не так. По сути агент — это ваш лучший проверенный промпт, которому выдали имя, инструменты и право работать самостоятельно.

Как написать инструкцию агента

Качество агента = качество его инструкции. Хорошая инструкция описывает роль, вход, выход и границы. Пример для агента-аналитика:

Роль: аналитик рекламных отчётов.
Вход: CSV-выгрузки из папки /reports.
Задача: для каждой кампании посчитать ROMI, найти
аномалии (расход растёт, лиды падают), дать вывод и
рекомендацию на неделю.
Выход: таблица + короткое резюме в 5 пунктов.
Границы: не выдумывай данные; если поля нет — так и скажи.

Строка про границы обязательна — без неё агент дорисовывает недостающее. Принципы формулировок общие с промптами: см. как писать промпты, дающие результат.

Отдельно опишите, что агент делать НЕ должен. Для аналитика это «не давай советов по стратегии — только по данным», для копирайтера — «не меняй продуктовые факты и цены». Явные запреты работают лучше, чем надежда, что модель сама поймёт границы роли. Чем уже и чётче очерчена зона ответственности, тем предсказуемее агент и тем больше ему можно доверять без ручной перепроверки каждого шага.

Подключаем данные через MCP

Агент становится по-настоящему полезным, когда получает доступ к реальным данным, а не только к файлам. Для этого используется MCP — протокол, через который Claude Code подключается к базам, таблицам и сервисам.

Например, агент-аналитик может напрямую читать данные из вашей базы или Google Sheets и строить выводы без ручных выгрузок. Как это настроить, разобрано в статьях MCP к базам данных для маркетолога и Claude Code MCP: как подключить. После подключения источника агент работает с живыми данными — это уже полноценная аналитика и отчёты без ручного труда.

При выдаче агенту доступа к данным действует то же правило безопасности, что и для человека: минимально необходимые права. Аналитику достаточно доступа только на чтение — менять данные ему незачем. Копирайтеру нужен доступ к брендбуку и примерам текстов, но не к базе продаж. Чем точнее очерчен набор инструментов и источников под конкретного агента, тем он предсказуемее и тем меньше риск, что он полезет туда, где может навредить. Узкий, хорошо ограниченный агент надёжнее «всемогущего», которому открыли всё сразу.

Три готовых агента для маркетинга

С чего начать — три агента, которые окупаются в первую неделю:

• Weekly-reporter. Раз в неделю читает выгрузки рекламы и аналитики, сводит в отчёт с выводами. Снимает самую нелюбимую рутину.
• CA-researcher. Разбирает новые отзывы и переписки, обновляет портреты сегментов. Держит знание о клиенте актуальным.
• Ad-checker. Проверяет объявления перед запуском: лимиты символов, минус-слова, соответствие сегменту.

Один хорошо описанный агент экономит больше, чем сотня разрозненных промптов: он не ждёт, пока вы вспомните, что и как спросить.

Постепенно из таких агентов складывается личный конвейер — часть работы отдела делается по расписанию, а вы занимаетесь стратегией и решениями.

Ошибки при создании агентов

Что чаще всего ломает агентов у новичков:

Начинайте с узких агентов под одну задачу — их проще отладить и им проще доверять. Когда несколько узких агентов работают стабильно, из них собирают цепочки. Это надёжнее, чем один «универсальный» агент, который берётся за всё.

Не забывайте про этап приёмки. Первые пару недель проверяйте каждый результат агента вручную и сравнивайте с тем, как сделали бы сами. Так вы находите слабые места инструкции и дорабатываете её, пока не начнёте стабильно получать нужное качество. Только после этого имеет смысл доверять агенту работать без ежедневного контроля. Пропуск этого этапа — частая причина разочарования: человек ждёт от агента магии с первого запуска, получает средний результат и делает вывод «не работает», хотя проблема в неотлаженной инструкции.