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Claude Code 最佳实践的 8 条黄金法则
Claude Code 最佳实践的 8 条黄金法则
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巨耗
2026-1-14 20:50:01
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为什么同样是调用 Claude,有的人能写出工业级代码,而有的人只是在不断堆积“技术债”? 今天分享一位拥有 7 年 Amazon、Disney 大厂经验、现任创业公司 CTO 分享的实战指南。他把 Claude Code 当作每日主力工具,并总结出了一套高阶玩家手册。从“先思考后敲字”的架构铁律,到让 AI 秒懂你的 CLAUDE.md 深度配置,全是避坑指南。如果你想让 AI 真正成为你的生产力飞轮,这篇文章绝对值得收藏反复读!
下面是对这篇文章的总结解读,如果对原文感兴趣也可以戳这里查看:《The complete claude code tutorial 》
法则一:先思考,再输入:计划模式是你最强大的武器。
大多数人认为使用AI工具的第一步就是直接开始输入提示词。这是你能犯下的最大错误之一。真正至关重要且必须先做的第一步是——思考和计划。
我100%的经验表明,使用“计划模式”(连按两次 Shift+Tab 键进入)得到的输出,远胜于直接滔滔不绝地输入想法。这种差距是压倒性的。
当然,对于一些经验不足的工程师来说,这可能说起来容易做起来难。对此,我有两条建议:
开始学习。 即使每次只学一点,也必须开始积累。如果你永远不掌握规划能力,你就是在给自己设置障碍。
与AI深度交流。 和Claude进行一场深入的、双向的对话。详细描述你想构建什么,询问它在系统设计上有什么不同的选择,最终共同确定一个方案。你和AI应该互相提问,而不是单行道。
法则二:CLAUDE.md不是文档,而是AI的大脑。
CLAUDE.md是一个极其重要但常被误用的配置文件。在你每次启动会话时,Claude都会首先读取它。大多数人要么完全忽略它,要么用一些垃圾信息填满它,结果反而让Claude的表现更糟。
要写好一个CLAUDE.md,请遵循以下四个关键法则:
保持简短: Claude一次只能可靠地遵循大约150-200条指令,而系统提示本身已经占用了大约50条。你的每一条新指令都在争夺它的注意力。如果你的CLAUDE.md写得像本小说,Claude就会开始随机忽略某些内容。
专注于项目特性: 不要告诉它什么是“组件”文件夹,它早就知道了。你应该告诉它你项目里那些“奇怪”的东西,比如你特有的bash命令或工作流程。
解释“为什么”,而不仅是“做什么”: 当你给出指令背后的原因时,Claude能更好地理解意图并做出更优的判断。只说“使用TypeScript严格模式”是可以的,但说“使用TypeScript严格模式,因为我们曾因隐式any类型导致过生产环境的bug”效果会好得多。
持续更新: CLAUDE.md应该是一份“活文档”。当你工作时,可以按 # 键快速将当前指令添加到文件中。每当你发现自己第二次纠正Claude同一个问题时,这就是一个明确的信号:这条规则应该被写入CLAUDE.md。
一个糟糕的 CLAUDE.md 读起来像是给新员工写的入职文档。而一个优秀的 CLAUDE.md 读起来像是你为明天会失忆的自己留下的核心笔记。
法则三:200k上下文是甜蜜的陷阱,别掉进去。
这是一个反直觉的事实:模型性能的下降远在上下文窗口被完全填满之前就开始了,通常在使用率达到20-40%时就会出现明显的衰减。
这就是为什么有时候即使你压缩了上下文(使用 /compact 命令),Claude仍然会给出糟糕的输出。因为在压缩之前,模型的性能就已经退化了。
以下是有效管理上下文的几个实用策略:
划分对话范围 (Scope your conversations): 每个功能或任务使用一个独立的对话。不要在同一个对话里既构建认证系统又重构数据库层。
使用外部记忆 (Use external memory): 对于复杂的任务,让Claude将计划和进度写入像 SCRATCHPAD.md 这样的外部文件中。这样第二天你回来时,Claude可以读取文件,从上次中断的地方继续。
“复制-粘贴”重置法 (The copy-paste reset): 当上下文变得臃肿时,复制对话中的关键信息,运行 /compact 和 /clear 清空上下文,然后只把最重要的信息粘贴回来。一个清爽的上下文远胜于退化的上下文。
果断清空 (Know when to clear): 如果一个对话已经偏离了轨道,直接用 /clear 重新开始。这几乎总是比试图纠正一个混乱的对话要好。
记住这个心智模型:Claude是无状态的。除了你明确给它的东西,每个对话都是从零开始。请据此规划。
法则四:架构决定一切,规划无可替代。
架构至关重要,尤其是在软件工程中。如果你不先思考结构,AI生成的代码就会有巨大的“自由发挥”空间,而这恰恰是问题的根源。你不能跳过规划。
比较一下这两种提问方式的天壤之别:模糊的请求是“给我建一个认证系统”,而一个经过规划的、具体的请求是“使用现有的User模型构建电子邮件/密码认证功能,将session存储在Redis中并设置24小时过期,并添加中间件保护/api/protected下的所有路由。”
前者给了AI过多的自由,结果可能是混乱的。后者给了它一个清晰的蓝图,结果会精准得多。花5分钟进行架构规划,可以为你省下后续数小时的调试时间。
法则五:停止抱怨模型,糟糕的输出源于你糟糕的输入。
当得到不理想的结果时,人们的第一反应往往是抱怨模型。但现实是残酷的:别再怪模型了。如果你用Opus 4.5还得不到好结果,问题出在你身上,而不是AI。你的输入和提示方式烂透了,句号。
想要提升输出质量,先要提升你的输入质量:
具体说明你想要什么 (Be specific about what you want): 你的指令越清晰、越具体,结果就越好。
告诉它不要做什么 (Tell it what NOT to do): Claude 4.5尤其有过度设计的倾向。如果你想要一个简约的方案,就明确告诉它:“保持简单,不要添加我没要求的抽象,如果可能的话,只用一个文件。”
提供“为什么”的背景 (Give it context about why): 告诉它“这个功能需要在每个请求上运行,所以性能至关重要”,或者“这只是一个原型,用完就扔”,这些约束会彻底改变模型解决问题的思路。
一个专家级的工作流是:用Opus进行规划和架构设计,然后切换到Sonnet进行具体实现。 Opus更擅长复杂推理,而Sonnet更快、更便宜,非常适合执行明确的任务。当然,如果你是通过API按量付费,用Opus写每一行代码,那你可能得考虑卖掉一个肾了。
记住这个真理:如果你的输出很糟糕,那是因为你的输入很糟糕。没有捷径可走。
法则六:勇于实验,配置决定你的上限。
Claude拥有一个极其丰富的功能生态系统:MCP服务器、Hooks、自定义斜杠命令、settings.json配置等等。你不需要全部掌握,但你应该去尝试和实验。
MCP (Model Context Protocol): 让Claude连接到外部服务,如Slack、GitHub、数据库。如果你发现自己总是在复制粘贴信息,很可能有MCP服务器能帮你自动化。
Hooks: 让代码在Claude修改前后自动运行。想让Prettier格式化每个文件?用Hook。想在每次编辑后进行类型检查?用Hook。这能立即捕获问题。
自定义斜杠命令: 把你重复使用的提示词打包成命令。在.claude/commands文件夹里创建markdown文件,然后你就可以用/commandname来运行它们。
这些模型每周都在进步。一个月前行不通的功能,现在可能已经可以了。保持好奇心,不断重新测试。
法则七:当你被卡住时,停止强推,改变方法。
有时Claude会陷入一个循环:尝试、失败、再尝试、再失败。在这种情况下,人的本能是继续解释、提供更多指令。但更好的做法是彻底改变你的方法。
清空对话 (Clear the conversation): 累积的上下文可能正在迷惑它,一个全新的开始可以解决问题。
简化任务 (Simplify the task): 如果一个复杂任务让Claude举步维艰,把它分解成更小的部分。顺便说一句,如果Claude处理复杂任务很吃力,这通常意味着你的初始计划就不够充分。
展示而非告知 (Show instead of tell): 如果Claude一直无法理解,亲手写一个最小化的正确示例,然后告诉它:“看,最终输出应该像这样。现在把这个模式应用到其他部分。”
重构问题 (Be creative): 换一个角度来描述你的问题。有时候你最初的表述方式可能不符合Claude的“思维模型”。
如果你发现自己已经重复解释了三遍,是时候改变策略了。
法则八:超越聊天模式,构建自动化系统。
真正从Claude中获得巨大价值的人,并不仅仅把它当作一个交互式工具。他们正在构建以Claude为核心组件的自动化系统。
通过 -p 标志,你可以在无头模式(headless mode)下运行Claude。这意味着你可以编写脚本,将它的输出通过管道传递给其他工具,与bash命令链接,并将其集成到自动化工作流中。
企业正在用这种方式实现自动化的代码审查(PR review)、支持工单响应、日志记录和文档更新。所有这些都是可记录、可审计的,并且随着时间的推移不断改进。
这就形成了一个强大的飞轮效应:Claude犯了一个错误,你审查日志,然后改进CLAUDE.md或相关工具,下一次Claude就会做得更好。这种改进是复合式的。如果你只在交互模式下使用Claude,你正在错失它真正的价值。
结语:你的AI,你的责任
真正掌握像Claude这样的AI开发工具,关键在于思维模式的转变——从一个简单的指令发出者,转变为一个 meticulous 的规划者、配置者和系统构建者。你不是在和它聊天,你是在编程它。
最后,留给你一个问题思考: 如果你不把Claude当作聊天机器人,而是看作一个可编程的团队成员,你最先会自动化工作流程的哪个部分?
更多关于AI Coding的内容可关注我的博客获取持续更新。
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