Установите Python, git, VS Code и Claude Code, склонируйте оба репо и проверьте, что всё работает.
⚠ Пройдите чек-лист за день до воркшопа — на эфире времени на установку не будет
Проверьте, что уже стоит:
python3 --version
Если выводит Python 3.11.x или новее — переходите к шагу 2. Если младше — установите через Homebrew:
# Установка Homebrew, если его нет /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" # Установка Python brew install python@3.12
Проверка: git --version. Если не установлен:
brew install git
Альтернатива — Xcode Command Line Tools (включают git):
xcode-select --install
Установите VS Code:
brew install --cask visual-studio-code
Или скачайте с code.visualstudio.com.
Откройте VS Code, перейдите в Extensions (Cmd + Shift + X), найдите Claude Code от Anthropic и нажмите Install.
code --install-extension anthropic.claude-code
Нужна активная подписка Claude (Pro / Max / Team / Enterprise) или API-ключ. Оформить подписку: claude.ai/upgrade. API-ключ — на console.anthropic.com.
Откройте панель Claude Code в боковой панели VS Code. При первом запуске:
В терминале выберите папку для проектов и клонируйте оба репозитория:
cd ~/Projects # или любая другая папка
git clone https://github.com/Working-in-IT/fitflow-bare.git
git clone https://github.com/Working-in-IT/fitflow-rich.git
Если хотите экспериментировать со своими коммитами — сделайте Fork каждого репо на GitHub и склонируйте уже свою копию.
В rich-репо стоит установить scikit-learn и scipy для скиллов кластеризации фидбэка и стат-тестов. Через uv (быстро):
# Установка uv curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Установка зависимостей cd ~/Projects/fitflow-rich uv venv source .venv/bin/activate uv pip install scikit-learn scipy numpy
Или через стандартный pip:
cd ~/Projects/fitflow-rich python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install scikit-learn scipy numpy
Финальная проверка. Проверяем, что базы данных читаются:
python3 -c "import sqlite3; print(sqlite3.connect('$HOME/Projects/fitflow-bare/data/fitflow.db').execute('SELECT COUNT(*) FROM events').fetchone())"
# Ожидаем: (107185,)
python3 -c "import sqlite3; print(sqlite3.connect('$HOME/Projects/fitflow-rich/data/fitflow.db').execute('SELECT COUNT(*) FROM events').fetchone())"
# Ожидаем: (107185,)
Откройте fitflow-bare в VS Code, откройте панель Claude Code и отправьте тестовый запрос:
Если Claude вернул осмысленный ответ за 10–30 секунд — готово. Если запросил подписку или ошибся с балансом — вернитесь к шагу 4.
Проверка: python3 --version. Установка для Ubuntu / Debian:
sudo apt update sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv
Если в стандартных репозиториях Python 3.11+ нет — используйте deadsnakes PPA:
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo apt update sudo apt install -y python3.12 python3.12-venv
sudo apt install -y git
Установка VS Code:
sudo snap install code --classic
Или скачайте .deb / .rpm с code.visualstudio.com.
Откройте VS Code, перейдите в Extensions (Ctrl + Shift + X), найдите Claude Code от Anthropic и нажмите Install.
code --install-extension anthropic.claude-code
Нужна активная подписка Claude (Pro / Max / Team / Enterprise) или API-ключ. Оформить подписку: claude.ai/upgrade. API-ключ — на console.anthropic.com.
Откройте панель Claude Code в боковой панели VS Code и пройдите авторизацию (Sign in with Claude или Use API key).
cd ~/Projects # или любая другая папка
git clone https://github.com/Working-in-IT/fitflow-bare.git
git clone https://github.com/Working-in-IT/fitflow-rich.git
Через uv (быстро):
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh cd ~/Projects/fitflow-rich uv venv source .venv/bin/activate uv pip install scikit-learn scipy numpy
Или через стандартный pip:
cd ~/Projects/fitflow-rich python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install scikit-learn scipy numpy
Базы данных читаются:
python3 -c "import sqlite3; print(sqlite3.connect('$HOME/Projects/fitflow-bare/data/fitflow.db').execute('SELECT COUNT(*) FROM events').fetchone())"
# Ожидаем: (107185,)
Откройте fitflow-bare в VS Code и отправьте Claude тестовый запрос:
Если Claude ответил — готово.
Самый надёжный путь для Windows — установить WSL2 (подсистема Linux в Windows) и дальше следовать вкладке Linux. Запустите PowerShell от администратора:
wsl --install -d Ubuntu
После перезагрузки откроется терминал Ubuntu — все команды дальше выполняйте в нём.
Через winget:
winget install Python.Python.3.12
Или скачайте установщик с python.org. Обязательно поставьте галочку Add Python to PATH.
winget install Microsoft.VisualStudioCode
Или скачайте с code.visualstudio.com.
Откройте VS Code, перейдите в Extensions (Ctrl + Shift + X), найдите Claude Code и нажмите Install.
Нужна активная подписка Claude (Pro / Max / Team / Enterprise) или API-ключ. Оформить: claude.ai/upgrade.
Откройте панель Claude Code и пройдите Sign in.
В PowerShell или Git Bash:
cd $env:USERPROFILE\Projects git clone https://github.com/Working-in-IT/fitflow-bare.git git clone https://github.com/Working-in-IT/fitflow-rich.git
cd $env:USERPROFILE\Projects\fitflow-rich python -m venv .venv .venv\Scripts\activate pip install scikit-learn scipy numpy
Базы данных читаются:
python -c "import sqlite3; print(sqlite3.connect('fitflow-bare/data/fitflow.db').execute('SELECT COUNT(*) FROM events').fetchone())"
# Ожидаем: (107185,)
Откройте fitflow-bare в VS Code и отправьте Claude тестовый запрос:
python3.12 вместо python3. На Windows — проверьте галочку Add Python to PATH в установщике.
sk-ant-api03-...). Перелогиньтесь в Claude Code: в панели расширения найдите Sign out и пройдите авторизацию заново.
source .venv/bin/activate на macOS/Linux или .venv\Scripts\activate на Windows) перед запуском скиллов rich-репо.
ls fitflow-bare/data/ должна показать fitflow.db. Если файла нет — заново склонируйте репо.
fitflow-bare или fitflow-rich.