Если вы работаете с Claude каждый день, то наверняка заметили это сами. Модель, которая в январе 2026 казалась почти магической, в апреле начала вести себя странно: зацикливается на одной ошибке, сжигает весь дневной лимит токенов за два часа, уверенно пишет код, который не работает. Или просто отваливается.
Это не вам кажется. Это массовая проблема, и у неё есть конкретные причины и конкретные решения.
Что происходит: данные, а не ощущения
С конца февраля 2026 Anthropic зафиксировала на своём status.claude.com целую серию инцидентов. Только за март-апрель — минимум 7 отдельных деградаций:
- 28 февраля: elevated errors
- 26-27 марта: networking degradation (несколько часов)
- 31 марта: затронуты Opus и Sonnet 4.6
- 4, 6, 7, 10 апреля — отдельные инциденты подряд
13 апреля The Register сделал эксперимент: попросил самого Claude проанализировать жалобы на качество в GitHub-репозитории Claude Code. Модель ответила: «да, жалобы резко выросли — данные говорят об этом очень ясно».
15 апреля Down Detector зафиксировал больше 5 100 одновременных репортов о падении сервиса. Fortune написала, что Anthropic «scrambling to respond» на волну пользовательского недовольства.
Три версии происходящего
Сообщество расколото, и у каждой версии есть аргументы.
Версия 1: Нёрфинг ради экономии. Самая популярная теория — Anthropic намеренно снижает производительность Opus 4.6, чтобы снизить вычислительные расходы. В пользу этого говорит то, что компания в марте действительно ограничила использование в пиковые часы.
Версия 2: Compute crunch. Не нёрфинг, а перегрузка инфраструктуры. Anthropic оценивается в $380 млрд, только что привлекла огромный раунд — и при этом явно не успевает масштабировать железо под растущий спрос.
Версия 3: Технические регрессии. Самая документированная. В GitHub issue #30027 разработчик описал 50+ сессий за 15 дней, где Opus 4.6 делал уверенные технические выводы, которые рассыпались при проверке. Дату изменения поведения он назвал точно: между 4 и 16 февраля. Issue #46099 описывает классический паттерн: модель пишет код до того, как поняла структуры данных, потом входит в correction loop и сжигает весь дневной лимит.
Скорее всего, правда — в комбинации всех трёх факторов.
Четыре симптома, которые вас выдадут
По жалобам в GitHub и на Reddit можно выделить четыре главных проявления проблемы:
1. Контекстная деградация до лимита. Модель начинает «забывать» инструкции задолго до формального лимита контекста — иногда уже на 30-40% от максимума.
2. Уверенность без проверки. Claude пишет код или даёт анализ с высокой уверенностью, но без реального понимания. Раньше при неуверенности он оговаривался. Теперь — нет. Это самый опасный симптом.
3. Correction loops. Попав в ошибку, модель бесконечно «чинит» её одними и теми же методами. Это может сжечь весь дневной лимит за 2-3 часа. Я сам терял так целые рабочие сессии.
4. Нестабильность по времени суток. Один и тот же промпт утром и вечером дают принципиально разные результаты. Это признак нестабильной инфраструктуры под нагрузкой.
Что делать: 6 конкретных шагов
Я перестроил свой воркфлоу под эти реалии. Вот что реально помогает.
Шаг 1. Разбивайте задачи на сессии по 30-40 минут. Большие монолитные задачи — главная причина correction loops. Лучше закончить одну чёткую подзадачу, сохранить результат, открыть новую сессию.
# Вместо одного большого промпта:
"Перепиши весь модуль, добавь тесты, задокументируй и оптимизируй"
# Лучше разбить по сессиям:
Сессия 1: "Перепиши только функцию X. Никаких других изменений."
Сессия 2: "Напиши unit-тест для функции X, которую показываю ниже."
Сессия 3: "Добавь JSDoc к функциям X и Y."Экономия: вместо 3 часов в correction loop — 3 сессии по 20 минут с чёткими результатами.
Шаг 2. Используйте /compact регулярно. Claude Code в длинных сессиях накапливает «мусор» в контексте. Команда `/compact` сжимает историю без потери ключевого контекста. Делаю это каждые 20-30 минут.
Шаг 3. Sonnet 4.6 для рутины, Opus — только для сложного. Для большинства задач — тексты, простые скрипты, рефакторинг — Sonnet 4.6 сейчас работает стабильнее Opus 4.6. Оставляйте Opus только для задач, требующих глубокого рассуждения.
Шаг 4. Работайте утром по московскому времени. Нагрузка на серверы максимальна в рабочее время США (с 16:00 МСК). До 13:00 МСК качество ответов заметно выше — это не мистика, это загрузка инфраструктуры.
Шаг 5. Переходите на Claude Opus 4.7. 16 апреля Anthropic выпустила Opus 4.7. Ключевые улучшения — именно instruction following и снижение галлюцинаций на 25% по сравнению с Opus 3.5. Доступна на всех тарифах и через API (model ID: `claude-opus-4-7`).
Шаг 6. Явно прерывайте correction loops. Если видите, что Claude застрял — не ждите. Пишите прямо:
Стоп. Ты делаешь одно и то же и это не работает.
Объясни что конкретно сломано — одним предложением.
Потом предложи три принципиально разных подхода.Этот промпт выводит модель из петли в ~80% случаев.
Про бэкап
Честно: в апреле 2026 работать только с одним провайдером — риск. Не потому что Claude плохой, а потому что инфраструктура нестабильна. Мой текущий стек:
- **Claude Opus 4.7** — сложные задачи с рассуждениями (глубокий анализ, архитектурные решения)
- **Claude Sonnet 4.6** — рутина: тексты, рефакторинг, скрипты
- **LaoZhang API** — когда нужен Claude через альтернативный провайдер без региональных квот
LaoZhang даёт доступ к API Anthropic и нередко стабильнее прямого API в момент пиковых нагрузок — у них своё кэширование и распределение нагрузки. Если сталкиваетесь с постоянными таймаутами, попробуйте как резервный канал.
Вердикт
Claude всё ещё лучший инструмент для сложной работы с текстом и кодом. Проблемы апреля 2026 — болезнь роста, не деградация продукта. Anthropic платит цену за слишком быстрый рост базы.
Три вещи которые делаю прямо сейчас: перешёл на Opus 4.7, разбил все задачи на 30-минутные блоки, работаю до 13:00 МСК. Если и вы ещё не сделали этого — самое время.
И главное: самое ценное в такие моменты — система работы с ИИ, которая не зависит от того, хорошо ли себя чувствует одна модель конкретным вечером. Именно об этом — в моём Telegram-канале.
Часто задаваемые вопросы
Это проблема только с платным планом или с бесплатным тоже? Жалобы идут со всех уровней, но платные планы (Pro, Max, Team) более уязвимы — там выше ожидания и больше нагрузка на дорогие модели. Бесплатный Claude 3.5 Haiku работает стабильнее, потому что на него меньше нагрузки.
Нужно ли мне временно переходить на ChatGPT? Зависит от задач. Для кодинга — Cursor с Claude под капотом сейчас стабильнее прямого Claude Code. Для текстов — сам Claude Sonnet 4.6 обычно справляется. GPT-5 — альтернатива, но Claude всё ещё выигрывает по качеству рассуждений на сложных задачах.
Когда это закончится? Anthropic активно нанимает инфраструктурных инженеров и явно осознаёт проблему. Выход Opus 4.7 — часть ответа. Мой прогноз: к маю ситуация стабилизируется. Но правильная система работы с ИИ нужна в любом случае — она снижает зависимость от капризов конкретной модели.
Что такое Task Budgets и помогут ли они? Task Budgets — новый механизм в Opus 4.7, который позволяет явно задавать «бюджет» вычислений на задачу. Это снижает риск correction loops, потому что модель понимает ограничения заранее. Функция доступна через API и постепенно приходит в Claude Code.
Промпт-шаблоны для нестабильного Claude
Собрал несколько промптов, которые работают даже в «плохие» дни:
Для технических задач:
Задача: [суть задачи в одном предложении]
Контекст: [только то, что критично — без лишнего]
Ограничение: работай только с тем, что я дал. Не предполагай.
Формат ответа: [конкретно — список, код, объяснение]
Если не уверен — скажи об этом явно, не угадывай.Для длинных сессий:
Перед началом: опиши план работы в 3-5 шагах.
После каждого шага: подтверди что сделано, прежде чем переходить к следующему.
Если видишь что застрял на одном месте больше двух попыток — остановись и спроси меня.Для выхода из петли:
Стоп. Подведи итог: что уже работает, что не работает.
Предложи три разных подхода к проблеме — принципиально разных, не вариации одного.
Я выберу один и мы продолжим.Сохраните их — пригодятся. И помните: промпт это не волшебная формула, а контракт с моделью. Чем точнее контракт — тем предсказуемее результат, даже в нестабильные дни.
Как понять что у вас именно системная проблема, а не разовый сбой
Разовый плохой ответ — это норма для любой LLM. Системная деградация выглядит иначе. Несколько признаков:
Регрессия на одном и том же промпте. Если у вас есть промпт, который давал хорошие результаты неделю назад — запустите его снова. Если результат заметно хуже при тех же входных данных, это не случайность.
Correction loops на простых задачах. Если Claude уходит в петлю исправлений при задаче, которая раньше решалась с первой попытки — это признак деградации, а не сложности задачи.
Потеря инструкций в середине сессии. Попросите Claude в конце длинной сессии вспомнить правила из начала разговора. Если забыл — контекстная деградация.
Разное качество утром и вечером. Запустите один промпт в 9:00 и в 20:00. Если ответы принципиально разные по качеству — это нагрузочная проблема на инфраструктуре.
Инструменты для мониторинга качества
Если вы работаете с Claude профессионально — мониторинг качества стоит автоматизировать.
Status page: https://status.claude.com/ — всегда открыт в отдельной вкладке. При подозрительном поведении проверяйте там первым делом.
Контрольный промпт: создайте один стандартизированный тест-промпт для вашей основной задачи. Запускайте его раз в несколько дней, сохраняйте результаты. Это даёт объективное сравнение.
GitHub issues: https://github.com/anthropics/claude-code/issues — там самые детальные разборы проблем от разработчиков. Если у вас странная ошибка — скорее всего уже задокументирована.
Reddit r/ClaudeCode и r/ClaudeAI — живой поток жалоб и решений. Обычно проблемы появляются там за несколько часов до официального признания.
Итог: три вещи которые делаю прямо сейчас
Апрель 2026 — непростое время для тех, кто строит рабочие процессы на Claude. Но это управляемая ситуация.
Мои три действия прямо сейчас:
Один. Перешёл на Opus 4.7 полностью — там улучшено именно то, что болело: instruction following и стабильность длинных сессий.
Два. Разбил все длинные задачи на 30-минутные блоки. Это неудобно, но надёжно. Correction loops при таком подходе физически не успевают разрастись.
Три. Добавил LaoZhang как резервный канал для критических задач. Когда прямой API нестабилен — есть альтернатива без простоя.
Если вы делаете контент с ИИ — нестабильность одного провайдера не должна останавливать производство. Система работает, когда есть запасные пути.