Claude Code 教程

Claude Code 教程

Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程代理工具,基于 Claude 大模型,能在终端中直接理解你的项目、编写代码、运行命令并完成复杂的开发任务。

本教程内容

本教程从 Claude Code 的简介与工作原理讲起,覆盖安装配置、项目初始化、交互模式、CLAUDE.md 规范、上下文管理、MCP 扩展、子代理、插件、钩子、环境变量、Git 工作流与 CI/CD 集成等全部核心主题。

核心能力

  • 读取与理解整个代码仓库
  • 自主编写、修改、重构代码
  • 执行命令、运行测试、调试问题
  • 通过 CLAUDE.md 遵循项目约定
  • 通过 MCP/插件/技能扩展能力

适合人群

适合:希望提升开发效率的工程师、需要自动化编码任务的团队、正在评估 AI 编程工具的技术决策者。

学习建议

建议按章节顺序学习,每章示例都亲自动手跑一遍。重点掌握:CLAUDE.md 的编写、权限配置与提示词习惯,这三项决定了使用体验的上限。

Claude Code 简介

Claude Code 简介

Claude Code 是 Anthropic 的"终端版 AI 程序员":一个运行在命令行中的智能代理,可以在你的代码仓库里自主工作。

核心定位

与传统聊天式 AI 不同,Claude Code 具备"行动能力":它能读取文件、编辑代码、执行 shell 命令、运行测试,并在遇到问题时自主迭代,直到完成任务。

主要特性

  • 仓库级理解:自动扫描项目结构、读取关键文件
  • 自主执行:写代码、跑命令、看结果、自我修正
  • 项目记忆:CLAUDE.md 保存项目约定,长期生效
  • 扩展生态:MCP、插件、Agent Skills、子代理
  • 跨平台:macOS / Linux / Windows(含 WSL)

工作原理速览

Claude Code 基于 Claude 系列模型(Opus/Sonnet/Haiku),以"代理循环"方式工作:读取任务 → 规划 → 调用工具(读文件/写文件/跑命令)→ 观察结果 → 调整 → 完成。

与 GitHub Copilot / Codex 的区别

工具特点
Copilot编辑器内补全与对话
CodexOpenAI 的自主编程代理
Claude CodeAnthropic 的终端代理,强在长任务与代码理解

为什么值得学习

Claude Code 把"AI 结对编程"带到了终端——一个可以委派完整任务、替你跑测试改 Bug 的 AI 协作者。掌握它,等于获得一个 24 小时在线的开发搭档。

Claude Code 安装与使用

Claude Code 安装与使用

Claude Code 的安装非常轻量,不需要复杂的本地服务。本节介绍安装步骤与基本使用方式。

环境要求

  • Node.js 18+
  • macOS / Linux(Windows 通过 WSL)
  • Claude 账号(Pro/Max 订阅)或 Anthropic API Key

安装

# 推荐:通过 npm 全局安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 验证
claude --version

首次登录

# 在项目目录中启动
claude

# 首次使用按提示登录
# 选项1:用 Claude 订阅账号(浏览器 OAuth)
# 选项2:设置 ANTHROPIC_API_KEY

开始对话

$ claude
> 介绍一下这个项目的结构
> 运行测试并修复失败用例
> 给 main.py 添加类型注解

常用入口

claude                  # 交互模式
claude "任务描述"        # 直接执行任务
claude --continue       # 继续上次会话
claude -p "任务"         # 打印模式(非交互)
claude --model sonnet   # 指定模型

验证安装

cd /tmp && mkdir demo && cd demo
claude "创建一个 Python 的 hello.py,输出 Hello Claude Code,并运行它"

看到 Claude Code 创建文件并运行输出,说明安装成功。接下来学习它的工作原理。

Claude Code 如何工作

Claude Code 如何工作

理解 Claude Code 的内部工作方式,能帮你更好地判断"它能做什么、不能做什么",以及如何引导它高效完成任务。

代理循环(Agentic Loop)

用户任务
   ↓
理解意图(读取相关文件)
   ↓
规划执行步骤
   ↓
循环:
   ├── 调用工具(Read/Edit/Bash 等)
   ├── 观察结果(文件内容、命令输出)
   ├── 判断是否完成
   └── 未完成则调整方案继续
   ↓
交付结果(汇报改动与验证)

工具系统

Claude Code 内置一组工具,这是它"动手能力"的来源:

工具作用
Read/Write/Edit读写与修改文件
Bash执行 shell 命令
Glob/Grep搜索文件与内容
Task派生子代理并行处理
WebFetch/WebSearch获取网页与搜索
MCP 工具连接外部系统

上下文管理

  • Claude Code 自动压缩历史,保持上下文高效
  • CLAUDE.md 提供项目级长期记忆
  • /compact 手动压缩,重要信息不丢失

安全模型

  • 危险操作默认需用户确认(权限系统)
  • 沙箱/网络策略可配置
  • 权限规则支持白名单与黑名单

模型选择

# 复杂任务用 Opus,日常用 Sonnet,快速用 Haiku
claude --model opus   # 或 sonnet / haiku

理解代理循环,你就知道:Claude Code 的能力上限 = 模型智力 × 工具完备性 × 上下文质量。前两个是产品给的,第三个取决于你(CLAUDE.md 与提示词)。

Claude Code API 配置

Claude Code API 配置

除了用 Claude 订阅账号登录,也可以配置 Anthropic API Key 使用 Claude Code。本节介绍 API 方式的配置与常见问题。

获取 API Key

  1. 登录 Anthropic Console(console.anthropic.com)
  2. 进入 API Keys 创建密钥
  3. 确保账户有余额,查看模型可用性

环境变量配置

# 推荐:写进 shell 配置文件(~/.zshrc / ~/.bashrc)
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"

# 或按会话临时设置
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx claude

指定模型与 Base URL

# 自定义模型端点(如代理、网关)
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-proxy.example.com"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4-5"

claude

通过配置设置

# ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxx",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-5"
  }
}

验证配置

claude -p "用一句话介绍你自己,并说明你用的模型"

常见问题

  • 401 认证失败:检查 Key 是否正确、是否过期
  • 429 限流:检查余额与配额
  • 模型不可用:确认账号可用该模型
  • 代理场景:确认 ANTHROPIC_BASE_URL 兼容 Anthropic API 格式

安全提示

  • API Key 绝不提交到 Git
  • 使用环境变量或 secrets 管理
  • 团队协作时用各自的 Key 或统一网关

API 方式适合需要精细控制、或走统一网关的企业场景。个人开发者直接用订阅账号登录更省心。

Claude Code DeepSeek

Claude Code DeepSeek

通过社区方案与兼容网关,Claude Code 可以接入 DeepSeek 等第三方模型,为开发者提供更多模型选择与成本方案。

可行性说明

Claude Code 通过 Anthropic API 协议调用模型。DeepSeek 的 API 与 Anthropic 协议不完全一致,通常需要一层兼容转换(网关/代理),社区已有多个现成方案。

常见接入方式

  • 兼容网关:使用支持 Anthropic 协议的转发服务
  • 本地代理:运行一个轻量代理,把 Anthropic 格式转为 DeepSeek 格式
  • CCSwitch 等配置工具:切换供应商

典型配置(网关方案示意)

# 1. 部署/选择兼容网关,获得 Base URL 与 Key
# 2. 配置环境变量
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-gateway.example.com"
export ANTHROPIC_API_KEY="deepseek-网关密钥"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-chat"

claude

注意事项

  • 第三方模型对 Claude Code 工具调用的支持可能不完整
  • 长任务/复杂任务建议使用官方 Claude 模型
  • 涉及敏感代码注意数据合规
  • 网关稳定性和速率直接影响体验

性能对比建议

# 用相同任务对比
claude -p "修复测试失败"       # 官方模型
ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat claude -p "修复测试失败"   # DeepSeek

风险提示

第三方接入属于社区实践,官方不保证兼容性;模型升级、接口变更可能导致接入失效。生产环境建议评估后再采用。

简而言之:DeepSeek 接入可行且能省钱,但要接受功能与稳定性的折损,适合预算敏感或简单任务场景。

Coding Plan

Coding Plan

Coding Plan(编码计划)是使用 Claude Code 进行复杂任务时的核心方法:先让 AI 输出实施计划,确认后再执行,避免盲目改动。

什么是 Coding Plan

简单任务可以直接做;复杂任务(重构、新功能、架构调整)应先"想清楚再动手"。Coding Plan 就是人机协作中的"方案评审"环节。

标准流程

1. 需求描述:讲清目标、约束、背景
2. 计划输出:让 Claude Code 先分析并给出计划
3. 方案评审:你检查计划的合理性与风险
4. 修订确认:提出调整意见,达成一致
5. 分步执行:按计划实现,每步验证
6. 验收:测试 + 代码审查

示例对话

> 我们需要给订单模块增加"退款"功能。先不要写代码,
> 分析现有订单流程,输出实现计划,包括:涉及文件、
> 数据库变更、接口设计、风险点。

(Claude Code 输出计划)

> 计划可以。数据库字段用 refund_status 而不是
> 单独建表,其他按你的方案执行。分三步做,每步跑测试。

计划应包含的内容

  • 现状分析:相关代码/结构
  • 方案设计:实现思路与取舍
  • 改动清单:涉及的文件与模块
  • 风险与对策
  • 验证方式:如何确认完成

最佳实践

  • 高风险/大改动必须走 Coding Plan
  • 计划阶段用只读模式(claude 默认权限下不会改文件)
  • 计划输出后明确说"可以执行"再放行
  • 计划与实际偏差时及时叫停

Coding Plan 的本质是"把 AI 当成需要对齐方案的专业同事"。花 5 分钟对齐计划,能省下几小时的返工。

Claude Code 第一次使用

Claude Code 第一次使用

本节带你走完 Claude Code 的第一次完整任务,熟悉交互界面与基本操作节奏。

准备工作

# 新建一个测试项目
mkdir -p ~/cc-first && cd ~/cc-first
git init
# 放一个简单文件
echo "def add(a, b):
    return a + b" > calc.py

# 启动 Claude Code
claude

第一次对话

> 看一下这个项目,并解释 calc.py 的作用

# Claude Code 会读取文件并回答
> 给 calc.py 增加一个 subtract 函数,并创建测试文件,
> 运行测试验证

观察执行过程

  • Claude Code 会展示:读取了哪些文件、做了什么修改
  • 执行命令前会显示命令内容(默认需确认)
  • 输出区显示命令结果与下一步动作

权限确认体验

# 当 Claude Code 要执行 bash 命令时,会询问:
# 允许执行命令? (y/always/n/never/explain)
# y: 允许这次
# always: 本次会话始终允许
# n: 拒绝

常用快捷键

Esc        中断当前操作
Ctrl+C     退出
Ctrl+L     清屏
/help      查看命令帮助

任务结束

# 检查 Claude Code 的产出
ls -la
python -m pytest  # 或运行它写的测试

# 退出
Ctrl+C 或输入 /exit

遇到问题

# 卡住:按 Esc 中断
# 权限太烦:批量允许安全命令(见权限配置章节)
# 结果不对:直接说"这不是我想要的,因为...,改成..."

第一次使用重点体验三件事:对话、权限确认、文件修改。熟悉后,就可以学习项目初始化的最佳实践。

VS Code Claude Code

VS Code Claude Code

Anthropic 为 VS Code 提供了官方扩展,把 Claude Code 集成进编辑器:对话面板、内联编辑、终端联动,体验更丝滑。

安装扩展

# 方式1:扩展市场搜索 "Claude Code" 安装
# 方式2:命令行
code --install-extension anthropic.claude-code

核心功能

  • 侧边栏对话:直接与 Claude Code 对话,自动关联当前项目
  • 内联编辑:选中代码,自然语言修改(⌘K)
  • 差异预览:修改以 diff 形式展示,可接受/拒绝
  • 终端集成:VS Code 终端内也可运行 claude

典型用法

# 场景1:解释代码
选中函数 → ⌘K → "解释这段代码的逻辑"

# 场景2:重构
选中代码 → ⌘K → "用工厂模式重构"

# 场景3:修 Bug
打开错误文件 → 侧边栏 → "修复编译错误"

设置与权限

# settings.json 相关项
{
  "claude-code.model": "sonnet",
  "claude-code.permissions": "default"   // 或 askAlways
}

与终端版的关系

扩展底层使用同一个 claude 引擎,共享登录、配置与 CLAUDE.md。在编辑器里的权限设置与会话管理同样生效。

最佳实践

  • 小改动用内联编辑,大任务用侧边栏对话
  • 善用 diff 预览:逐块接受修改,不要一键全收
  • 把常用操作配置为扩展的快捷命令

VS Code 扩展让"AI 结对"融入了日常工作流。习惯终端的话,两者可以混合使用。

JetBrains Claude Code

JetBrains Claude Code

JetBrains 全家桶(IDEA、PyCharm、WebStorm 等)也有 Claude Code 的集成方案,让 Java、Python、Go 等语言的开发者获得 AI 编程支持。

集成方式

  • 官方插件市场:安装 Claude Code 插件(部分 IDE 已支持)
  • 终端使用:直接在 IDE 内置终端运行 claude
  • 第三方插件:社区实现的 AI Assistant 集成

安装插件

# 打开 Settings → Plugins → Marketplace
# 搜索 "Claude Code" 安装
# 或使用 IDE 的命令行安装
# 重启 IDE 生效

功能概览

  • 对话工具窗口:与 Claude Code 交互
  • 代码内联操作:选中代码右键 → Claude Code 菜单
  • 终端集成:内置终端直接运行 claude
  • 差异面板:查看与接受 AI 的修改

典型场景

# Java 项目重构
选中类 → "把这个类拆成接口 + 实现"

# 生成测试
打开测试目录 → "为 Service 层生成单元测试(JUnit5)"

# 解释构建报错
复制报错 → "解释这个 Gradle 报错原因"

配置注意

  • 插件需要 Node.js 环境(与 CLI 相同)
  • 登录状态与 CLI 共享
  • 大型项目注意上下文:配合 .claudeignore 排除无关目录

最佳实践

  • Java 系开发者优先用官方插件,体验最顺
  • 历史遗留大项目:先让 Claude Code 输出结构理解再动手
  • 与 JetBrains 的本地 AI Assistant 对比后选择合适工具

JetBrains 集成让非 JS 生态开发者也能顺畅使用 Claude Code,安装插件即可获得与 VS Code 类似的体验。

Claude Code 项目初始化

Claude Code 项目初始化

在项目中正确初始化 Claude Code,能让后续每次使用都高效:配置权限、编写 CLAUDE.md、设置忽略规则。

初始化步骤

# 1. 在项目目录启动
cd your-project
claude

# 2. 让 Claude Code 了解项目
> 通读项目,总结架构与技术栈,并建议 CLAUDE.md 应包含哪些约定

创建项目配置文件

# .claude/ 目录(项目级配置)
.claude/
├── settings.json        # 权限与模型配置
├── CLAUDE.md            # 项目约定(推荐放根目录,更醒目)
└── .claudeignore        # 忽略文件(可选)

settings.json 示例

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read(**)",
      "Edit(**)",
      "Bash(npm test:*)",
      "Bash(git status:*)",
      "Bash(python:*)"
    ],
    "deny": ["Bash(rm -rf *)", "Bash(git push:*)", "Bash(sudo *)"]
  },
  "model": "sonnet"
}

编写 CLAUDE.md

# CLAUDE.md(项目根目录)

## 项目
FastAPI 后端 + React 前端,SQLite 数据库

## 常用命令
- 后端: uvicorn app.main:app --reload
- 测试: pytest
- 前端: npm run dev

## 约定
- 命名: 接口用 snake_case,组件用 PascalCase
- 数据库: 用 SQLAlchemy,禁止裸 SQL
- 错误处理: 统一返回 {code, msg} 结构

## 禁止
- 修改 migrations 生成的文件
- 添加未经确认的新依赖

验证初始化效果

claude "根据 CLAUDE.md 检查项目,运行测试,总结当前状态"

团队共享

把 .claude/ 与 CLAUDE.md 提交到 Git,团队所有人(及 AI)获得一致的约定与权限基线。这是团队级 AI 协作的第一步。

Claude Code 项目结构

Claude Code 项目结构

理解 Claude Code 的配置结构,有助于管理不同层级的配置:用户级、项目级与会话级配置如何组织与覆盖。

配置层级总览

~/.claude/                        # 用户级(所有项目生效)
├── settings.json                 # 用户偏好
├── CLAUDE.md                     # 用户级约定
└── skills/                       # 用户级技能

your-project/
├── .claude/
│   ├── settings.json             # 项目级配置
│   └── .claudeignore             # 忽略文件
├── CLAUDE.md                     # 项目约定(核心)
├── .claude/commands/             # 自定义斜杠命令
└── .claude/skills/               # 项目级技能

优先级规则

项目级 > 用户级;会话内设置 > 文件配置。CLAUDE.md 会多层合并(用户 + 项目 + 子目录),越靠近项目根的优先级越高。

settings.json 常用键

{
  "model": "sonnet",
  "permissions": {
    "allow": [],
    "deny": [],
    "additionalDirectories": []   // 允许访问的额外目录
  },
  "env": {},                       // 注入环境变量
  "hooks": {},                     // 钩子配置
  "includeCoAuthoredBy": true      // 提交时加 Co-Authored-By
}

忽略规则 .claudeignore

# 语法与 .gitignore 类似
node_modules/
dist/
build/
*.lock
.env
docs/private/

自定义命令目录

.claude/commands/
├── review.md        # /review
└── test.md          # /test

# review.md 内容
你是资深代码审查员,审查最近的 git diff,
输出:问题清单(严重度/位置/建议),不修改代码。

共享与版本管理

  • 项目配置(settings.json、CLAUDE.md、commands)应提交 Git
  • 个人偏好放 ~/.claude,不入库
  • 敏感信息(密钥)禁止写入任何配置文件

清晰的配置结构 = 一致的团队体验。花 10 分钟搭好项目骨架,后续每个会话都受益。

Claude Code 交互模式

Claude Code 交互模式

交互模式(Interactive Mode)是 Claude Code 的默认形态:一个带有输入框、输出区与工具调用视图的终端界面,支持流式输出与实时干预。

界面构成

┌─────────────────────────────────────┐
│ 对话区:用户与 AI 的消息时间线        │
│   · 用户消息                        │
│   · AI 回复(流式输出)               │
│   · 工具调用卡片(读文件/执行命令)    │
├─────────────────────────────────────┤
│ 输入框:> 你的消息                   │
│ / 开头为斜杠命令                    │
└─────────────────────────────────────┘

工具调用视图

AI 执行操作时,会以卡片形式展示:工具名(Read/Edit/Bash 等)、参数摘要、结果。你可以观察它的每一步,随时按 Esc 中断。

权限提示交互

# 执行命令前
Run this command? (y=yes, n=no, a=always, e=explain)
> y

# 编辑文件前
Approve this edit? (y/n/a)
> a

多行输入与编辑

# 输入多行文本:Shift+Enter 或 输入 / 后回车进入编辑器
# 编辑上一条消息:方向键上
# 发送:Enter

会话控制

Esc         中断当前操作
Ctrl+C      退出会话
/clear      清空上下文
/compact    压缩上下文(保留要点)
--continue  重启时继续上次会话

交互技巧

  • 任务中随时插话:"等一下,改成这样…"
  • 对输出不满意立即反馈,别等它做完
  • 观察工具调用可以发现它是否走偏
  • 长任务按 Esc 暂停,确认方向再继续

交互模式的价值在于"实时掌控":AI 边做边汇报,你边看边指导。这是与 AI 协作开发的最佳节奏。

Claude Code 操作说明

Claude Code 操作说明

本节是 Claude Code 的操作速览:常用命令、快捷键、状态管理,帮助你快速上手日常操作。

启动与退出

claude                  # 启动(当前目录)
claude /path/to/proj    # 指定项目
/exit 或 Ctrl+C         # 退出
Ctrl+D                  # 退出(EOF)

常用斜杠命令

/help           帮助
/clear          清空上下文
/compact        压缩上下文
/model          切换模型
/permissions    查看/修改权限
/config         查看配置
/status         查看会话状态
/resume         恢复会话(重启后)
/context        查看当前上下文统计

快捷键

Esc          中断
↑/↓          历史命令
Ctrl+L       清屏
Ctrl+R       搜索历史
Ctrl+A/E     行首/行尾
Ctrl+U       清空输入

非交互(打印)模式

# 适合脚本与 CI
claude -p "总结 CHANGELOG 并输出 markdown"
claude -p "运行测试" --output-format json
echo "任务" | claude -p --verbose

模型切换

/model            # 交互选择
claude --model opus "任务"
# 或设置环境变量 ANTHROPIC_MODEL

会话恢复

claude --continue          # 继续最近会话
claude --resume <id>       # 指定会话
claude --session-id <id>   # 复用指定会话 ID

诊断命令

claude --version
claude --debug "任务"      # 调试日志
# 查看日志: ~/.claude/logs/

把这些操作记在脑子里,日常使用会非常流畅。更详细的参数参考见"CLI 参考手册"章节。

Claude Code 基础用法

Claude Code 基础用法

本节通过 5 个高频场景演示 Claude Code 的基础用法:问答、改代码、跑测试、查问题、写文档。

场景1:理解代码

> 解释 src/auth.py 的登录流程,画一个 Mermaid 时序图

场景2:修改代码

> 把 utils/date.py 里所有硬编码的 "2026-01-01"
> 改成从配置文件读取,并更新测试

场景3:运行与修复测试

> 运行 pytest,如果有失败用例,分析原因并修复

场景4:排查问题

> 启动 dev server 时报 ModuleNotFoundError:
> No module named 'pandas',帮我解决并确认能启动

场景5:生成文档

> 为 src/api 模块生成 README,包含每个接口的
> 用途、参数、返回示例

基础对话技巧

  • 用中文或英文均可,描述越具体越好
  • 附上文件路径:> 修复 src/main.py:42 的 bug
  • 给出验收标准:"改完后运行 pytest 确认通过"
  • 先小后大:先让它改一个函数,验证后再扩大范围

引用文件

# 直接拖入文件路径
> 看看 @src/main.py 和 @tests/test_main.py 的差异问题

# 或用 @ 触发文件选择

输出控制

> 只输出结论,不用解释过程
> 用表格对比这几个方案
> 代码用 diff 格式展示

基础用法的核心心法:像带实习生一样交代任务——说清目标、给足上下文、明确验收。熟练后自然进阶到权限、MCP 等高级能力。

CLAUDE.md 使用指南

CLAUDE.md 使用指南

CLAUDE.md 是 Claude Code 的"项目记忆文件":每次会话自动加载,告诉 AI 项目的背景、约定与规范。这是提升 AI 输出质量性价比最高的投入。

文件位置

# 推荐:项目根目录(最醒目)
your-project/CLAUDE.md

# 也支持子目录:每个子目录的 CLAUDE.md 在该目录任务时生效
your-project/src/CLAUDE.md

# 用户级
~/.claude/CLAUDE.md

应包含的内容

# CLAUDE.md

## 项目概览
一句话说明项目是什么、技术栈。

## 架构说明
关键模块的职责与依赖关系(可附目录树)。

## 常用命令
构建/测试/启动/部署命令,直接可用。

## 编码规范
命名、错误处理、日志、测试要求。

## 项目特有约定
- 时间统一 UTC
- 禁止修改生成的代码
- 依赖必须锁定版本

## 常见陷阱
- 数据库迁移需手动执行
- 本地环境需要 .env 文件(模板见 .env.example)

编写要点

  • 每条都是"AI 可直接执行的指令",不要空话
  • 命令必须真实可运行,Claude Code 会真的执行
  • 控制篇幅:重点突出,1-3 屏为宜
  • 定期更新:规范变了要同步修改

动态记忆(--add-dir 等)

# 会话中新增记忆
> 记住:本项目测试用 pytest,不要用 unittest

# 追加内容到 CLAUDE.md
claude --add-dir src/ "把 src 目录加入可访问范围"

最佳实践

# 初始化模板
claude "分析项目后,为 CLAUDE.md 写一个草稿,
列出你认为 AI 应该知道的 10 件事"

# 评审
claude "CLAUDE.md 是否符合项目实际?检查准确性"

CLAUDE.md 写得好不好,决定了 Claude Code 像"熟手同事"还是"新手"。建议每个项目花 15 分钟维护一份高质量 CLAUDE.md。

Claude Code 上下文管理

Claude Code 上下文管理

上下文(Context)是 AI 的"工作记忆",容量有限。学会管理上下文,能让 Claude Code 在长任务中保持高质量输出。

上下文基础知识

  • 上下文包含:对话历史 + 读取过的文件 + 工具结果
  • 容量有限:超限后旧的/低价值内容会被丢弃或压缩
  • 上下文质量 > 数量:无关内容会干扰判断

查看上下文状态

> /context
# 显示:总用量、各部分占比、剩余空间
> /status
# 会话状态

减少噪声

# 1. 忽略无关目录
# .claudeignore
node_modules/
dist/
logs/

# 2. 别一次贴一堆文件
> 只读 src/auth.py 和 src/config.py,其他不用看

# 3. 任务聚焦
# 一个会话做一件事,别混多个目标

压缩与清空

/compact      # 压缩历史,保留要点
/clear        # 清空上下文(重开对话)

# compact 后关键信息可能丢失
# 重要约定应写在 CLAUDE.md,而不是对话里

长任务策略

# 大任务拆成小会话
# 会话1:分析现状,输出计划
# 会话2:实现核心模块
# 会话3:测试与收尾

# 阶段间传递信息:让 AI 输出总结文件
> 把已完成的改动和剩余 TODO 写进 PROGRESS.md

让 AI 汇报要点

> 每次操作后只汇报:改动文件、关键结果、下一步,30 字以内

上下文管理口诀

该看的看全,不该看的不看;能写进 CLAUDE.md 的别放对话里;大任务拆小会话,阶段成果落文件。

Claude Code 权限配置

Claude Code 权限配置

权限系统决定 Claude Code 能做什么、不能做什么。合理配置权限,既保障效率(少弹窗)又守住安全底线。

权限模型

Claude Code 对工具调用(读文件、改文件、执行命令)做权限判断,结果:自动允许、拒绝或询问用户。配置位于 settings.json。

settings.json 权限配置

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read(**)",
      "Edit(**)",
      "Bash(npm test:*)",
      "Bash(python:*)",
      "Bash(git status:*)",
      "Bash(ls:*)"
    ],
    "deny": [
      "Bash(rm -rf *)",
      "Bash(sudo *)",
      "Bash(git push:*)",
      "Bash(curl *)",
      "Read(.env)"
    ],
    "ask": [
      "Bash(git commit:*)",
      "Write(**/prod*/**)"
    ]
  }
}

交互式管理

> /permissions
# 查看当前规则,可以临时允许/拒绝

# 会话中授权某命令
Run this command? → y / always / n / never
# always: 本次会话后续自动允许
# never: 本次会话后续自动拒绝

额外目录授权

{
  "permissions": {
    "additionalDirectories": ["/home/user/shared-data"]
  }
}
# 允许访问工作区之外的指定目录

只读模式

# 审查/学习场景:只读模式,不允许任何修改
claude --read-only
# 或在配置中设置 readOnly: true

企业策略

# 企业可通过托管配置下发统一权限
# /etc/claude-code/managed-settings.json
{
  "permissions": {
    "deny": ["Bash(git push:*)", "Bash(sudo *)"],
    "readOnly": false
  }
}

权限最佳实践

  • 白名单优先:把高频安全命令加入 allow
  • 危险命令一律 deny:rm -rf、sudo、curl 到外部
  • 敏感文件(密钥)deny 读取
  • 审查/学习场景用只读模式
  • 权限配置入库,团队统一基线

权限配置的目标:让 90% 的正常操作零确认,10% 的危险操作绝不放行。

Claude Code MCP

Claude Code MCP

MCP(Model Context Protocol)让 Claude Code 连接外部工具与数据:数据库、浏览器、文件系统、内部 API 等,极大扩展能力边界。

MCP 是什么

MCP 是 Anthropic 提出的开放协议,标准化"AI ↔ 工具服务器"的交互。工具通过 MCP 暴露能力,任何支持 MCP 的 AI(包括 Claude Code)都能调用。

配置 MCP 服务器

# 方式1:claude mcp add 命令
claude mcp add mysql -- npx -y @modelcontextprotocol/server-mysql

# 方式2:配置文件 .mcp.json(项目级)
{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@playwright/mcp"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxx" }
    }
  }
}

管理 MCP 服务器

claude mcp list              # 列出已配置
claude mcp get <name>        # 查看详情
claude mcp remove <name>     # 移除
claude mcp add <name> --     # 交互式添加

使用 MCP 工具

> 用 mysql 工具查询数据库 users 表结构
> 用 playwright 打开 localhost:3000 截图检查页面
> 用 github 工具查看 issue #12 的评论

常用 MCP 服务器

  • 数据库:MySQL、PostgreSQL、SQLite
  • 浏览器:Playwright、Puppeteer
  • 开发:GitHub、GitLab、Figma
  • 云服务:AWS、Kubernetes

安全要点

  • 凭据用 env 注入,不写进代码
  • 生产数据库接入前确认只读权限
  • 第三方 MCP 服务器先审查再使用
  • 用完敏感连接及时移除

自建 MCP 服务器

# Python 快速示例
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("internal-tools")

@mcp.tool()
def get_order_status(order_id: str) -> str:
    """查询订单状态"""
    return f"订单 {order_id} 状态: 已发货"

mcp.run()
# 然后 claude mcp add internal-tools -- python server.py

MCP 是 Claude Code 生态的"万向节":接上它,AI 就能操作你的真实工具链。建议从数据库 + 浏览器两个最常用的开始。

Claude Code 子代理

Claude Code 子代理

子代理(Subagents)让 Claude Code 并行处理多个独立任务,主代理负责协调与整合,适合多文件、多模块的复杂工作。

什么是子代理

子代理是 Claude Code 派生的独立"工作线程",拥有自己的上下文与工具能力。主代理可以把任务拆解分发给子代理并行执行,最后汇总结果。

使用场景

  • 并行实现多个独立功能模块
  • 同时审查多个文件的安全/质量
  • 批量生成测试、文档
  • 大型重构按模块拆分

示例对话

> 用子代理并行完成:
> 1. 子代理A: 重构 src/utils.py,拆分超过 100 行的函数
> 2. 子代理B: 为 src/models.py 补充类型注解
> 3. 子代理C: 审查 src/api/ 的安全问题
> 各自完成后汇报改动摘要

约束与注意事项

  • 子代理任务要"自包含":背景+目标+验收写清楚
  • 避免子代理改同一文件(冲突)
  • 主代理负责最终整合与冲突解决
  • 并行消耗更多 token,按需使用

在自定义命令中使用

# .claude/commands/parallel.md
你是任务协调者。将用户请求拆分为独立子任务,
使用 Task 工具并行执行,最后汇总:
- 各任务完成情况
- 关键改动清单
- 风险提示

观察子代理执行

子代理执行时会以卡片形式显示在主对话中,你可以看到每个子代理的工具调用与结果,随时干预。

最佳实践

# 拆解原则
# 1. 任务间无依赖 → 可并行
# 2. 有依赖 → 串行或合并
# 3. 每个子任务给出独立验收标准

# 冲突规避
# 按目录/文件分配,避免重叠

子代理是 Claude Code 处理"大活"的利器。记住:并行之前先解耦,分配之前先想清楚边界。

Claude Code 插件

Claude Code 插件

Claude Code 的插件生态(官方称为 Skills/插件)允许你扩展它的能力:自定义斜杠命令、技能包、脚本钩子,把团队经验固化为可复用资产。

插件形态

  • 斜杠命令(commands):复用常用工作流
  • Skills(技能):带知识库的专业能力包
  • Hooks(钩子):事件驱动的自动化脚本
  • MCP 服务器:外部工具连接

自定义斜杠命令

# .claude/commands/review.md
你是资深代码审查员。审查最近的 git diff,
输出:问题清单(严重程度 | 文件:行号 | 描述 | 建议)。
注意:
- 只审查不修改
- 用表格输出

> /review
# 触发审查流程

插件(Skills)目录

~/.claude/skills/          # 用户级
.claude/skills/            # 项目级
└── my-skill/
    ├── SKILL.md           # 技能说明
    ├── scripts/           # 脚本
    └── references/        # 参考资料

安装社区插件

# 通过插件市场或 git 安装
# 官方插件: anthropics/skills 仓库
git clone https://github.com/anthropics/skills ~/.claude/skills/

Hooks 示例

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [{
      "matcher": "Bash",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "sh -c 'echo "执行: $CLAUDE_TOOL_INPUT" >> /tmp/cc-audit.log'"
      }]
    }],
    "Stop": [{
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "sh -c 'echo 任务完成 >> /tmp/cc-audit.log'"
      }]
    }]
  }
}

插件开发建议

  • 从"高频重复的工作流"入手做成命令
  • 技能包先写 SKILL.md 说明触发条件与步骤
  • 小步迭代:先本地用,再共享团队
  • 版本管理:插件目录纳入 Git

插件生态让 Claude Code 成为"可生长"的工具:团队的经验、规范、流程,都能固化成插件,持续复用。

Claude Code 记忆系统

Claude Code 记忆系统

Claude Code 的记忆系统让 AI 跨会话记住关键信息:项目约定、用户偏好、长期目标。核心机制是 CLAUDE.md 与内存工具。

记忆层次

层级1: CLAUDE.md(项目记忆)
   - 项目背景、约定、命令
   - 每次会话自动加载
   - 随仓库版本管理

层级2: 用户级 CLAUDE.md(~/.claude/CLAUDE.md)
   - 个人偏好、通用规范

层级3: 会话内记忆
   - 对话上下文(会压缩/清空)
   - 可主动写入文件持久化

层级4: 内存工具(Memory 插件)
   - 结构化知识条目
   - 自动检索

CLAUDE.md 的自动更新

# 会话中发现新约定,主动让 AI 记录
> 把"本项目用 pnpm 不用 npm"追加到 CLAUDE.md

# 或让 AI 自己判断
> 本次改动中是否有值得写进 CLAUDE.md 的经验?有就更新

记忆文件管理

# 建议的项目记忆文件结构
CLAUDE.md              # 项目约定(简短)
docs/AGENTS.md         # 详细规范
PROGRESS.md            # 当前进度(长任务用)
TODO.md                # 待办

使用 /memory 等工具(视版本)

# 部分版本内置记忆管理
/memory add "用户偏好: 代码注释用中文"
/memory search "测试约定"
/memory list

记忆维护最佳实践

  • 约定必须落文件:只存在于对话里的约定会丢失
  • CLAUDE.md 保持精简:放"AI 必须知道的",详细文档外链
  • 长任务用 PROGRESS.md 传递进度
  • 定期审查:过时的约定及时删除

示例:会话间传递

# 会话1 结束前
> 把当前进度、关键决策、遗留 TODO 写入 PROGRESS.md

# 会话2 开始
claude --continue
> 先读 PROGRESS.md,继续推进

记忆系统是"AI 越用越懂你"的机制。用文件承载记忆、用 CLAUDE.md 固化约定、用 PROGRESS.md 传递进度,团队与 AI 共享同一份"大脑"。

Agent Skills

Agent Skills

Agent Skills(代理技能)是 Anthropic 推出的技能标准:把"知识 + 工具 + 流程"打包成可复用的技能包,让 Claude Code 遇到对应任务时自动使用专业方法。

Skills 是什么

一个 Skill 包含:SKILL.md(技能说明,含触发条件与操作步骤)、scripts(辅助脚本)、references(参考资料)。它把某个领域的"专家做法"标准化,AI 可以按图索骥。

典型技能示例

  • Python 打包:构建 wheel、检查依赖、发布 PyPI 的完整流程
  • 文档生成:根据代码生成 API 文档的规范
  • 安全审查:代码安全扫描清单与修复指南
  • Docker 运维:镜像构建、容器排查步骤

目录结构

.claude/skills/python-packaging/
├── SKILL.md          # 必需:技能定义
├── scripts/build.sh  # 可选:自动化脚本
└── references/       # 可选:参考文档
    └── pypi-guide.md

SKILL.md 格式

---
name: python-packaging
description: 用于 Python 包构建与发布任务。当任务涉及
  pyproject.toml、wheel、sdist、PyPI 发布时使用。
---

# Python 打包流程
1. 检查 pyproject.toml 的构建配置
2. 验证版本号符合语义化版本规范
3. 运行 `python -m build` 构建 wheel 与 sdist
4. 检查产物内容是否完整
5. 提示发布命令与注意事项

## 常见问题
- build 缺失: pip install build
- 依赖遗漏: 检查 pyproject 的 dependencies

触发机制

# 自动触发:任务描述匹配技能 description 时自动加载
claude "构建这个包的 wheel 并检查完整性"

# 手动指定
claude "使用 python-packaging 技能完成发布前检查"

# 查看已加载技能
/status 或日志中可见

管理命令

# 技能就是目录,直接管理文件
# 官方技能集合:github.com/anthropics/skills
git clone https://github.com/anthropics/skills ~/.claude/skills/anthropics

编写要点

  • description 精准描述触发场景(自动匹配的关键)
  • 步骤具体、可执行,包含验证命令
  • 沉淀"常见坑"到 references
  • 保持单一职责,便于组合

Skills 是把团队"隐性知识"变成 AI"显性能力"的桥梁。建议从最高频、最痛的工作流开始沉淀。

Skills 使用实例

Skills 使用实例

本节通过 3 个真实场景演示 Skills 的使用:自动触发、手动指定、组合使用,帮助你理解技能的实际价值。

实例1:自动触发(代码审查)

# 安装安全审查技能后
claude "审查 src/ 的代码,关注安全问题"

# 技能自动匹配并加载审查清单:
# 1. 输入校验(注入风险)
# 2. 认证授权
# 3. 敏感信息泄露
# 4. 依赖漏洞
# 输出带风险等级的报告

实例2:手动指定(发布流程)

claude "使用 python-packaging 技能,执行发布前检查"

# 技能引导执行:
# - 检查版本号
# - 构建 wheel
# - 检查产物
# - 输出发布建议

实例3:技能组合(新功能开发)

claude "使用 test-driven 技能 + api-docs 技能:
1. 先写测试再实现
2. 完成后生成 API 文档"

# 两个技能按顺序发挥作用

观察技能生效

# 技能加载时会有提示,或在日志中看到
# 查看会话详情确认加载了哪些技能

> /status
# 会显示当前会话使用的技能

实例4:自建技能解决团队痛点

# 痛点:每次发版都要手动改版本号+生成变更日志
# 建技能 release-manager:

# .claude/skills/release-manager/SKILL.md
---
name: release-manager
description: 处理发版任务:版本号更新、CHANGELOG 生成、tag 创建
---

1. 读取 package.json 当前版本
2. 按 semver 规则计算新版本(或使用用户指定)
3. 更新 package.json 版本号
4. 根据 git log 生成 CHANGELOG 条目
5. 提交并创建 tag

# 使用
claude "使用 release-manager 发版到 1.3.0"

使用建议

  • 先用社区/官方技能,理解模式后再自建
  • 技能内步骤要含验证点,防止 AI 跳过关键操作
  • 定期更新技能,跟上工具与团队变化

Skills 的价值在于"把一次做对的事,变成每次都做对"。用实例验证、用痛点驱动,技能库会越来越值钱。

skill-creator 使用

skill-creator 使用

skill-creator 是 Anthropic 提供的技能创建工具/指南,帮助开发者规范地创建高质量 Skills。本节介绍如何使用它。

skill-creator 是什么

它既是官方仓库中的一个示例技能(教你如何写技能),也可以作为脚手架生成技能模板。它定义了一套"好技能"的编写规范。

获取方式

# 从官方 skills 仓库获取
git clone https://github.com/anthropics/skills ~/.claude/skills/anthropics

# 其中包含 skill-creator 技能
ls ~/.claude/skills/anthropics/artifacts-builder/
ls ~/.claude/skills/anthropics/skill-creator/

使用 skill-creator 创建技能

# 在项目或用户目录下
claude "使用 skill-creator 技能,创建一个名为
'ci-troubleshooting' 的技能,用于排查 CI 失败问题"

skill-creator 会做什么

1. 生成技能目录结构
2. 创建 SKILL.md 模板
3. 引导填写:
   - name(技能名)
   - description(触发描述,最重要)
   - 操作步骤(具体可执行)
   - 常见问题(references)
4. 校验格式与完整性

生成的模板结构

.claude/skills/ci-troubleshooting/
├── SKILL.md
└── references/
    └── common-errors.md

编写好技能的检查清单

  • [ ] description 是否精准描述触发场景?
  • [ ] 步骤是否可执行(含具体命令)?
  • [ ] 是否包含验证/检查点?
  • [ ] 常见问题是否沉淀?
  • [ ] 是否单一职责、可组合?

验证技能

# 写好后实测
claude "模拟一个 CI 失败场景,使用 ci-troubleshooting 技能排查"

# 观察技能是否被正确加载与执行

进阶:批量创建技能

# 一次创建多个技能
claude "使用 skill-creator 依次创建:
1. docker-debug: 容器问题排查
2. db-migration: 数据库迁移规范
3. api-testing: 接口测试流程"

skill-creator 的价值是"规范":让团队的技能库结构统一、质量可控。建议技能上线前都用它生成并审查一遍。

Claude Code 输出样式

Claude Code 输出样式

Claude Code 的输出支持 Markdown 渲染、语法高亮与多种展示形式。掌握输出控制,让结果更易读、更可用。

Markdown 渲染

对话区支持完整 Markdown:标题、列表、表格、代码块、引用等。复杂内容会自动渲染,阅读体验接近文档。

代码块与语法高亮

# AI 输出代码时自动高亮
# 指定语言可以保证高亮正确
> 用 Python 写一个快速排序,用代码块输出

```python
def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    ...
```

表格输出

> 对比这三个方案,用表格输出

# AI 会输出:
| 方案 | 优点 | 缺点 | 成本 |
|------|------|------|------|
| A    | ...  | ...  | ...  |

Diff 展示

> 展示你的修改,用 diff 格式

# 文件修改会以彩色 diff 展示
# + 绿色新增, - 红色删除

图表与 Mermaid

> 画出登录流程的时序图

# AI 可输出 Mermaid 代码并渲染
```mermaid
sequenceDiagram
    User->>API: 登录请求
    API->>DB: 校验用户
    ...
```

输出控制指令

> 只输出结论
> 控制在 100 字以内
> 用列表分点说明
> 重点加粗
> 不要输出代码

样式设置

# 界面主题
# ~/.claude/settings.json
{
  "theme": "dark"     // 或 light,跟随终端
}

# 输出宽度、颜色等跟随终端设置

让输出更好用的技巧

  • 要求"输出到文件"而非刷屏:> 把结果写入 REPORT.md
  • 长输出分段:> 先总结,再细节
  • 关键结果置顶:> 最重要的结论放最前面

输出样式看似小事,却直接影响协作效率。善用格式指令,让 AI 的结果"拿来就能用"。

Claude Code 钩子

Claude Code 钩子

钩子(Hooks)是 Claude Code 的事件机制:在特定事件(执行命令前、完成任务后等)触发自定义脚本,实现审计、防护、自动化。

钩子事件一览

事件触发时机
PreToolUse调用工具前(可拦截)
PostToolUse工具执行后
UserPromptSubmit用户提交消息前
Notification需要通知时
StopAI 完成一轮回复时
SubagentStop子代理完成时
PreCompact上下文压缩前

配置示例

// ~/.claude/settings.json 或 .claude/settings.json
{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "sh -c 'if echo "$CLAUDE_TOOL_INPUT" | grep -qE "rm -rf|sudo "; then echo "{\"permissionDecision\":\"deny\",\"reason\":\"危险命令已拦截\"}"; fi'"
          }
        ]
      }
    ],
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit|Write",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "sh -c 'echo "$(date) 修改文件: $CLAUDE_TOOL_INPUT" >> /tmp/cc-audit.log'"
          }
        ]
      }
    ],
    "Stop": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "sh -c 'echo "$(date) 任务完成" >> /tmp/cc-audit.log'"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

可用环境变量

CLAUDE_TOOL_NAME        # 工具名
CLAUDE_TOOL_INPUT       # 工具输入(JSON)
CLAUDE_TOOL_RESULT      # 工具结果
CLAUDE_PROJECT_DIR      # 项目目录
CLAUDE_CWD              # 当前目录
CLAUDE_PLUGIN_ROOT      # 插件根目录

拦截危险命令示例

{
  "matcher": "Bash",
  "hooks": [{
    "type": "command",
    "command": "sh -c './security-check.sh "$CLAUDE_TOOL_INPUT"'"
  }]
}
# security-check.sh 输出 permissionDecision 决定放行/拦截

钩子开发要点

  • 脚本保持快速(钩子阻塞主流程)
  • 处理失败:钩子报错会中断操作,按需降级
  • 幂等安全:钩子本身不应有副作用
  • 团队钩子入库共享

典型应用

  • 操作审计:记录所有文件修改与命令
  • 安全拦截:危险命令/敏感路径防护
  • 自动格式化:写文件后自动跑 formatter
  • 通知集成:任务完成推送 IM

钩子让 Claude Code 的每个动作都可被"程序化管控",是企业级部署的核心机制之一。

Claude Code CLI 参考手册

Claude Code CLI 参考手册

本节是 Claude Code 命令行参数的速查手册,涵盖启动、模式、输出、会话管理等全部常用参数。

基本用法

claude [options] [command]

# 交互模式
claude

# 直接任务
claude "任务描述"

# 指定目录
claude /path/to/project "任务"

常用选项

-p, --print            非交互打印模式
--continue             继续最近会话
--resume <session>     恢复指定会话
--session-id <id>      使用指定会话 ID
-m, --model <name>     指定模型(opus/sonnet/haiku)
--read-only            只读模式
--permission-mode      权限模式(default/acceptEdits/plan/bypassPermissions)
--add-dir <dir>        添加可访问目录
--dangerously-skip-permissions  跳过权限(危险!)
--output-format        输出格式(text/json/stream-json)
--verbose              详细输出
--debug                调试模式
--version              版本
--help                 帮助

权限模式(permission-mode)

default          默认:敏感操作询问
acceptEdits      自动接受文件编辑(命令仍询问)
plan             计划模式:只读+输出计划
bypassPermissions 跳过所有权限(仅在可信环境)

打印模式示例

# 简单输出
claude -p "总结最近的 git 提交"

# JSON 输出(脚本解析)
claude -p "检查代码" --output-format json

# 流式 JSON(实时)
claude -p "分析" --output-format stream-json

# 结合 jq
claude -p "任务" --output-format json | jq .result

输入输出

# 从文件读任务
claude -p < task.md

# 输出重定向
claude -p "生成 CHANGELOG" > CHANGELOG.md

# 管道
git diff | claude -p "审查这个 diff 并给出建议"

环境变量

ANTHROPIC_API_KEY
ANTHROPIC_MODEL
ANTHROPIC_BASE_URL
CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK / VERTEX  # 云厂商通道

退出码

0  成功
1  一般错误
2  使用错误
130 用户中断(Ctrl+C)

把本页作为速查:遇到不确定的参数,claude --help 可看完整列表。

Claude Code 控制与模式

Claude Code 控制与模式

Claude Code 提供多种运行模式与权限级别,适配从"完全自动"到"严格受控"的不同场景。本节梳理模式选择。

运行模式

模式说明适用
交互模式实时对话+确认日常开发
打印模式(-p)一次性执行,输出结果脚本/CI
计划模式(plan)只读,输出计划复杂任务先对齐
只读模式(--read-only)禁止修改审查/学习

权限级别

# 从宽松到严格
bypassPermissions   完全信任(不推荐日常)
acceptEdits         自动接受编辑
default             询问敏感操作(默认)
plan                只读计划

# 启动指定
claude --permission-mode acceptEdits
claude --permission-mode plan "分析并输出重构计划"

会话内切换

> /permissions
# 交互式调整当前会话权限
# 可临时:允许所有编辑 / 恢复询问等

中断与恢复

Esc          中断当前操作
Ctrl+C       退出
claude --continue   恢复会话
claude --resume 123 恢复指定会话

模式选择建议

  • 探索性任务:交互模式 + default 权限
  • 成熟仓库常规开发:acceptEdits + 命令白名单
  • 架构/重构:plan 模式先出方案
  • CI/自动化:打印模式 + 严格权限
  • 审查/外包代码:只读模式

安全模式组合

# 审查第三方代码(最安全)
claude --read-only --permission-mode plan "分析安全风险"

# 自动化修复(受控)
claude -p --permission-mode acceptEdits \
  --allowedTools "Read,Edit,Write,Bash(pytest:*)" "修复测试"

--allowedTools 精细控制

--allowedTools "Bash(python:*)"
--allowedTools "Edit(**)","Read(**)"
--allowedTools "Bash(git:*)"
# 多个工具用逗号分隔

模式选择的本质是"信任度管理":任务越重要、环境越陌生,模式越收紧。把模式当工具箱,按场景选用。

Claude Code 斜杠 / 命令

Claude Code 斜杠 / 命令

斜杠命令是 Claude Code 的快捷指令,内置了常用操作,也支持自定义,是提升效率的关键功能。

内置斜杠命令

/help            帮助
/clear           清空上下文
/compact         压缩上下文
/model           切换模型
/permissions     管理权限
/config          查看配置
/status          会话状态
/context         上下文统计
/exit            退出
/resume          恢复会话
/export          导出会话
/agents          管理子代理(部分版本)
/mcp             管理 MCP(部分版本)

自定义斜杠命令

# 放在 .claude/commands/ 或 ~/.claude/commands/
# 文件名即命令名
.claude/commands/
├── review.md
├── test-fix.md
└── deploy.md
# review.md 示例
你是资深代码审查员。
审查 git diff,输出 markdown 报告:
- 严重问题(阻塞合并)
- 一般问题
- 改进建议
禁止修改代码。

# 使用
> /review

带参数的命令

# test-fix.md
运行测试。如果有失败,定位原因并修复,
然后重新运行直到通过。
重点关注: {{$ARGUMENTS}}

# 使用
> /test-fix src/auth

命令中的特殊变量

{{$ARGUMENTS}}    # 用户传入的参数
# 也可以要求选择
{{$QUESTION:要审查哪个文件?}}

全局与项目命令

~/.claude/commands/    # 全局命令(所有项目)
.claude/commands/      # 项目命令(团队共享,入库)

命令编写规范

  • 明确角色设定("你是资深审查员")
  • 给出输出格式要求
  • 包含约束与验收标准
  • 参数用 {{$ARGUMENTS}} 承接

斜杠命令把"好提示词"变成"一键调用"。建议团队把审查、测试、发版等高频流程全部命令化。

Claude Code 插件参考手册

Claude Code 插件参考手册

本节是插件相关配置的参考手册:目录结构、SKILL.md 规范、命令与钩子的配置细节,供开发插件时查阅。

插件目录结构

# 用户级
~/.claude/
├── commands/            # 斜杠命令
├── skills/              # 技能
├── settings.json        # 全局配置
└── CLAUDE.md

# 项目级
your-project/.claude/
├── commands/
├── skills/
├── settings.json
└── .claudeignore

SKILL.md 完整规范

---
name: skill-name            # 技能名(必填)
description: |              # 触发描述(必填,自动匹配依据)
  技能用途与触发条件。
version: 1.0.0              # 版本
license: MIT                # 许可
metadata:                   # 可选元数据
  tags: [开发, 测试]
---

# 使用步骤(正文)
## 前置条件
## 操作流程
## 验证方式
## 常见问题

settings.json 完整结构

{
  "model": "sonnet",
  "permissions": {
    "allow": [],
    "deny": [],
    "additionalDirectories": []
  },
  "hooks": {
    "PreToolUse": [], "PostToolUse": [],
    "UserPromptSubmit": [], "Stop": []
  },
  "env": {},
  "includeCoAuthoredBy": false,
  "statusLine": {}
}

钩子配置格式

{
  "hooks": {
    "EventName": [
      {
        "matcher": "Bash|Edit",     // 匹配工具
        "hooks": [
          {
            "type": "command",       // 或 plugin
            "command": "sh -c '...'",
            "timeout": 60
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

命令文件规范

# 文件名即命令名,支持子目录
# 文件内容即提示词,支持 YAML frontmatter

---
description: 命令说明(菜单显示)
argument-hint: 参数提示
allowed-tools: Bash(git:*)   # 限制该命令可用工具
---
提示词正文... {{$ARGUMENTS}}

技能/插件调试

# 验证技能加载
claude --debug "使用技能X执行任务"
# 查看日志
cat ~/.claude/logs/*.log | grep -i skill

分发方式

# 1. Git 仓库分发(推荐)
# 2. 目录拷贝
# 3. 内部包管理

# 团队统一安装
git clone team-skills.git ~/.claude/skills/team

本手册供开发插件时查阅。核心规则:目录即配置、文件名即命令、SKILL.md 即文档。

Claude Code 实战

Claude Code 实战

本节通过一个完整的实战项目,串联 Claude Code 的核心能力:从初始化到功能开发、测试、收尾的全流程。

项目:待办清单 API

# 1. 初始化项目
mkdir todo-api && cd todo-api
git init
claude

步骤1:项目初始化

> 初始化一个 Python FastAPI 项目:
> - 目录结构: app/main.py, app/models.py, app/schemas.py
> - 依赖写入 requirements.txt
> - 数据库用 SQLite + SQLAlchemy
> - 同时创建 pytest 测试骨架

步骤2:编写 CLAUDE.md

> 为项目生成 CLAUDE.md:
> - 常用命令(uvicorn/pytest)
> - 代码规范(Pydantic 校验、错误处理)
> - 禁止事项(不用裸 SQL)

步骤3:实现功能(先计划后执行)

> 实现 TODO CRUD:
> - 先输出实现计划(涉及文件、接口设计、数据模型)
> - 我确认后分步实现,每步运行测试

步骤4:测试与修复

> 运行全部测试,修复失败用例,直到全绿
> 补充边界测试:空标题、超长内容、不存在的 ID

步骤5:收尾

> 生成 README(快速开始 + API 文档)
> 检查代码质量,修复明显问题
> 提交代码(规范 commit message)

实战要点回顾

  • 初始化用"一次性描述",让 AI 搭骨架
  • CLAUDE.md 让后续任务有据可依
  • 复杂功能走"计划→确认→执行"
  • 测试是验收标准,必须让 AI 跑
  • 阶段成果及时提交,可回退

效果对比

传统方式完成上述项目约需半天;使用 Claude Code + 良好提示词,30-60 分钟可完成,且代码质量与测试覆盖有保障。当然,最终代码仍需人工审查。

实战是最好的学习。建议用你自己的项目,按这个流程完整跑一遍,体会"人机协作"的节奏。

Claude Code Chrome

Claude Code Chrome

Claude Code 可以通过 MCP 集成 Chrome 浏览器能力,实现网页操作、自动化测试、数据抓取等浏览器任务。

集成方式

# 使用 Playwright MCP(最常用)
claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

# 或 Chrome DevTools MCP
claude mcp add chrome-devtools -- npx -y chrome-devtools-mcp@latest

能力清单

  • 打开网页、导航、点击、填表
  • 截图与页面分析
  • 网络请求监控与拦截
  • 控制台日志与错误捕获
  • 执行页面内 JS

典型场景

> 打开 http://localhost:3000,检查登录页是否正常渲染,
> 截图并描述发现的问题

> 用 playwright 访问我们的商品页,把前 5 个商品的
> 名称和价格抓取成表格

> 自动化测试注册流程:打开注册页,填写表单,
> 提交,验证跳转

前端调试辅助

> 页面有个按钮点击无反应,用浏览器工具:
> 1. 打开页面
> 2. 查看控制台报错
> 3. 定位对应代码并修复

安全注意

  • 浏览器工具是真实浏览器,注意访问目标可信
  • 不要用它在生产环境执行破坏性操作
  • 登录凭据输入时注意泄露风险
  • 自动化测试建议用无头模式

配置无头模式

# 无头(headless)模式运行
claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest --headless

最佳实践

  • 页面结构分析:先让 AI 总结页面元素再操作
  • 关键操作加验证:截图或断言确认结果
  • 结合测试框架:让 AI 把验证流程固化为自动化测试

Chrome/Playwright 集成让 Claude Code 具备"看见网页"的能力,是前端开发与 QA 场景的强力补充。

Claude Code 并行任务

Claude Code 并行任务

并行能力让 Claude Code 同时处理多个独立任务,显著提升大规模工作的效率。本节介绍并行任务的使用方法与场景。

并行方式

  • 子代理并行:主代理派发多个子代理同时执行
  • 多会话并行:开多个 claude 会话,各管一摊
  • 后台任务:一个会话内排队执行多个任务

子代理并行示例

> 并行处理以下独立任务,完成后汇总:
> 1. 重构 src/utils.py(拆分大函数)
> 2. 为 src/models.py 生成单元测试
> 3. 审查 src/api/ 的安全性
> 注意:任务间文件无重叠,可并行

多会话并行

# 终端1:负责后端
claude "实现订单模块 API"

# 终端2:负责前端
claude "实现订单页面组件"

# 终端3:负责测试
claude "为已有模块补测试"

任务分解原则

# 可并行的特征
- 文件/模块无重叠
- 无先后依赖
- 各自有明确验收标准

# 不可并行的
- 依赖同一文件
- 下游依赖上游输出
- 共享状态修改

冲突管理

# 并行修改同一文件 → 冲突
# 应对:
# 1. 按目录/文件拆分,避免重叠
# 2. 主代理最终整合
# 3. 用 git 分支隔离并行

git branch feature-a   # 子任务A
git branch feature-b   # 子任务B
# 分别合入 main

资源与成本

  • 并行消耗多个子代理的 token,成本上升
  • 过多并行可能降低单个任务质量
  • 建议:3-5 个并行为宜

查看并行进度

> /agents       # 查看子代理状态(部分版本)
# 或观察对话中的子代理卡片

最佳实践

# 一个典型的并行工作流
> 先分析项目,列出可并行的任务清单
> (我确认后)
> 并行执行:...
> 完成后:汇总改动、跑全量测试、输出报告

并行的前提是"解耦"。把大任务拆成互不干扰的小任务,再并行,效率与质量兼得。

Claude Code 环境变量

Claude Code 环境变量

环境变量是配置 Claude Code 行为与集成外部服务的重要途径。本节整理常用环境变量及其用途。

认证与连接

ANTHROPIC_API_KEY          # API 密钥
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN       # 替代认证 token
ANTHROPIC_BASE_URL         # API 端点(代理/网关)
ANTHROPIC_MODEL            # 默认模型
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL # 快速小模型(后台任务)
ANTHROPIC_CUSTOM_HEADERS   # 自定义请求头(JSON)
CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK    # 使用 AWS Bedrock 通道
CLAUDE_CODE_USE_VERTEX     # 使用 Google Vertex 通道

行为控制

CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC  # 禁止非必要流量
DISABLE_TELEMETRY          # 禁用遥测
DISABLE_ERROR_REPORTING    # 禁用错误上报
CLAUDE_CODE_ENTRYPOINT     # 指定入口脚本
NO_COLOR                   # 禁用颜色输出
CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS  # 输出 token 上限

代理设置

HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY   # HTTP 代理
ALL_PROXY                  # 全协议代理
NO_PROXY                   # 排除代理列表

# 国内网络常见配置
export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890"

调试与日志

CLAUDE_CODE_LOG_LEVEL      # 日志级别(debug/info)
CLAUDE_CODE_DEBUG          # 调试模式
# 日志目录: ~/.claude/logs/

在 settings.json 中注入

{
  "env": {
    "MY_SERVICE_URL": "http://localhost:8080",
    "LOG_LEVEL": "debug"
  }
}
# 注入的环境变量对 Claude Code 及其子进程可见

传递密钥给 AI 使用

# 场景:AI 需要调用外部 API
{
  "env": {
    "STRIPE_API_KEY": "sk_test_xxx"
  }
}
# AI 可通过环境变量读取,避免明文出现在对话中
> 用环境变量里的 STRIPE_API_KEY 查询余额

安全注意

  • 密钥只放 local 配置文件或系统环境,不入 Git
  • settings.json 入库前检查是否含敏感信息
  • 区分"用户环境变量"与"AI 可见变量"

环境变量是 Claude Code 与外部世界交互的"接口层"。配置一次,全局生效,是团队标准化的基础。

Claude Code Git 工作流

Claude Code Git 工作流

Claude Code 与 Git 深度集成:自动提交、分支管理、PR 流程、冲突解决,把 AI 的产出纳入规范的版本管理。

核心能力

  • 分析 diff 并生成规范提交
  • 创建分支、合并、解决冲突
  • 审查提交历史与代码改动
  • 配合 GitHub CLI 管理 PR

自动提交

> 查看当前改动,生成规范的 commit message 并提交

# Claude Code 会:
# 1. git diff 分析改动
# 2. 按规范生成 message(如 feat: 添加用户注册)
# 3. 执行 git add + commit
# 4. 可选: 自动添加 Co-Authored-By

分支工作流

> 创建分支 feat/todo-api,实现功能,
> 提交后合并回 main

# 或让 AI 遵循规范流程
> 按团队规范:
> 1. 从 main 拉最新
> 2. 建分支
> 3. 开发+测试
> 4. 提交
> 5. 推送并创建 PR(用 gh)

解决冲突

> main 分支有更新,合并到当前分支并解决冲突
# AI 会分析冲突上下文,合理取舍,保留双方意图

提交规范配置

# CLAUDE.md 中声明提交规范
## Git 规范
- commit message 格式: type(scope): subject
- type: feat/fix/docs/style/refactor/test/chore
- 提交前必须通过测试

PR 辅助

> 为当前分支创建 PR,标题描述功能,
> 正文包含:改动摘要、测试结果、截图(如有)

> 用 gh 审查 PR #12,输出审查意见

安全边界

# 默认权限建议 deny
"Bash(git push:*)"
# AI 的推送需要人工确认,或走 PR

最佳实践

# 每完成一个逻辑单元就提交(小步提交)
> 实现用户注册接口,测试通过后提交

# 提交前审查
> 先 git diff 展示改动,确认无误再提交

# 绝不: 让 AI 直接 push 生产分支
# 推荐: AI 提交到分支,人工合入

Git 工作流是"AI 产出的质量闸门":小步提交、规范 message、PR 审查,让 AI 的代码可追溯、可回退、可审查。

Claude Code GitHub Actions

Claude Code GitHub Actions

把 Claude Code 接入 GitHub Actions,实现"CI 失败自动修复""定时 AI 任务""AI 自动发版"等自动化流水线。

典型自动化场景

  • 测试失败时自动分析并修复
  • PR 自动审查与建议
  • 自动生成 CHANGELOG 与文档
  • 定时执行维护任务(依赖升级、清理)

示例:CI 失败自动修复

# .github/workflows/ai-fix.yml
name: AI Test Fixer
on:
  workflow_run:
    workflows: ["CI"]
    types: [completed]

jobs:
  ai-fix:
    runs-on: ubuntu-latest
    if: ${{ github.event.workflow_run.conclusion == 'failure' }}
    permissions:
      contents: write
      pull-requests: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 20
      - name: 安装 Claude Code
        run: npm install -g @anthropic-ai/claude-code
      - name: AI 修复
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
        run: |
          claude -p --permission-mode acceptEdits             --allowedTools "Read,Edit,Write,Bash(pytest:*),Bash(npm test:*),Bash(git:*)"             "查看 CI 失败日志,修复失败的测试,提交到新分支"
      - name: 创建 PR
        env:
          GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        run: |
          git push origin HEAD:ai-fix-${{ github.run_id }}
          gh pr create --fill

示例:PR 自动审查

# .github/workflows/ai-review.yml
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0
      - name: AI 审查
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
        run: |
          claude -p --read-only             "审查这个 PR 的改动,输出问题清单和建议,发布为 PR 评论"

安全要点

  • API Key 用 GitHub Secrets 管理
  • AI 的改动走分支 + PR,不直接 push main
  • 权限最小化:仅给所需 repo 权限
  • 只读任务用 --read-only 保障

成本控制

  • 只在失败/调度时触发,而非每次构建
  • 设置工作流超时(如 30 分钟)
  • 限制任务范围,避免长时间空转

调试

# 本地模拟 CI 环境
docker run -it --rm -e ANTHROPIC_API_KEY=$KEY node:20 bash
npm i -g @anthropic-ai/claude-code
claude -p "复现 CI 失败并修复"

GitHub Actions 集成让 AI 成为"持续开发流水线"的一员。核心原则:AI 产出必须经过测试门禁与人工审查,才能合入。

Claude Agent SDK

Claude Agent SDK

Claude Agent SDK 是 Anthropic 提供的开发工具包,允许开发者把 Claude 的代理能力嵌入自己的应用:构建自定义 AI 代理、自动化工作流、构建 AI 产品。

SDK 是什么

Claude Agent SDK 提供编程接口,让你用代码控制 Claude 代理:定义工具、管理会话、处理多步任务。Claude Code 本身也构建在类似能力之上。

主要语言

# Python SDK
pip install claude-agent-sdk

# TypeScript/JavaScript SDK
npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk

Python 快速示例

import asyncio
from claude_agent_sdk import AgentClient

async def main():
    client = AgentClient()
    result = await client.run("列出当前目录的文件并总结")
    print(result.text)

asyncio.run(main())

自定义工具

from claude_agent_sdk import AgentClient

def get_weather(city: str) -> str:
    """查询天气(模拟)"""
    return f"{city}: 晴,25°C"

client = AgentClient(tools=[get_weather])
result = client.run("北京天气怎么样?")
print(result.text)

TypeScript 示例

import { AgentClient } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";

const client = new AgentClient();
const result = await client.run("总结当前 git 状态");
console.log(result.text);

典型应用场景

  • 构建公司内部的 AI 运维助手
  • 自动化数据处理流水线
  • 自定义 AI 编码工具链
  • 把代理能力嵌入 SaaS 产品

与 Claude Code 的关系

Claude Code  = 开箱即用的终端 AI 程序员(产品)
Agent SDK    = 构建自定义代理的积木(开发工具)

# 你可以用 SDK 构建"定制版 Claude Code"
# 例如:绑定公司内部工具、固定工作流

配置与部署

# 环境变量
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"

# 容器化部署
docker build -t my-agent .
docker run -e ANTHROPIC_API_KEY=$KEY my-agent

注意事项

  • 代理运行消耗 token,注意成本控制
  • 生产环境做好工具权限与安全隔离
  • 日志与审计:记录代理操作

Agent SDK 让"Claude 编程能力"可编程化。对于想构建自有 AI 产品的团队,这是入门的钥匙。

Claude Code 开发配置

Claude Code 开发配置

为 Claude Code 配置理想的开发环境,包括编辑器集成、终端体验、模型选择与常用工具链,让日常使用更顺手。

推荐终端环境

# macOS: iTerm2 / Warp + zsh
# Linux: 现代终端 + bash/zsh
# Windows: Windows Terminal + WSL2

# 提示:Claude Code 需要真彩色与 Unicode 支持

Shell 集成

# 在 shell 中启用 Claude Code 的快捷命令(部分版本)
# ~/.zshrc
alias cc="claude"
alias ccq="claude -p"

# 启用 shell 集成(自动完成、状态提示)
claude --install-shell-integration  # 视版本支持

编辑器组合

# 终端 + VS Code 混合使用
# - 终端:整仓任务、CLI 自动化
# - VS Code 扩展:局部编辑、diff 预览
# - 内嵌终端:无缝切换

# JetBrains 用户用官方插件

模型配置

// ~/.claude/settings.json
{
  "model": "sonnet",
  "env": {
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "haiku"
  }
}

# 日常 sonnet 平衡质量与速度
# 复杂任务会话内 /model 切换 opus
# 简单任务可用 haiku 省成本

Git 配置配合

# 开启 Co-Authored-By(合规要求 AI 署名)
git config --global user.name "Your Name"
# settings.json
{ "includeCoAuthoredBy": true }

代理与网络(国内)

export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890"
export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7890"

# 或用网关
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-gateway.example.com"

配置检查

claude --version          # 版本
claude doctor             # 体检(部分版本)
# 查看日志排障
tail -f ~/.claude/logs/*.log

团队统一配置

# 项目级
.claude/settings.json     # 权限/模型/钩子
CLAUDE.md                 # 约定
.claude/commands/         # 命令
# 全部入库,新人拉取即用

好的开发配置是"一次设置,长期舒适"。花 20 分钟配置到位,每天节省的不止 20 分钟。

Claude Code 制作视频

Claude Code 制作视频

Claude Code 可以通过调用工具链,辅助完成视频制作中的编程工作:自动化剪辑脚本、生成字幕、批量处理素材、搭建视频生成工作流。

能做什么

  • 编写 ffmpeg 剪辑/转码脚本
  • 生成与校对字幕文件(SRT)
  • 批量处理素材(裁剪、加水印、压缩)
  • 搭建 AI 视频生成的自动化流程
  • 生成视频脚本/分镜文档

示例1:ffmpeg 批量处理

> 写一个 ffmpeg 批处理脚本:
> - 把 input/ 下所有 mp4 统一转为 1080p
> - 添加淡入淡出
> - 输出到 output/ 目录
> - 文件名加时间戳

示例2:生成字幕

> 用 Python 生成 SRT 字幕:
> - 输入: 带时间戳的转写文本
> - 输出: 标准 SRT 格式
> - 处理: 每行不超过 20 字,自动断行

# AI 会写出脚本并测试

示例3:自动化工作流

> 设计并实现一个视频发布流水线:
> 1. 素材入库
> 2. 自动剪辑(ffmpeg)
> 3. 生成字幕与封面
> 4. 压缩上传
> 输出一个可执行的 Python 脚本

AI 视频生成辅助

> 为我们的产品写一个 60 秒宣传视频脚本,
> 包含:分镜、旁白文案、画面提示词
> 输出 markdown 文档

# 配合视频生成工具(如可灵、Sora)使用

工具链建议

# 剪辑处理: ffmpeg
# 字幕: 自研 Python 脚本 + 语音转写 API
# 封面: Pillow/ImageMagick
# 视频生成: AI 视频 API
# 自动化: Claude Code 编排全部流程

示例:完整字幕处理

> 帮我写一个字幕优化脚本:
> - 输入 transcript.txt(原始转写)
> - 去掉语气词和重复
> - 按 5 秒一句切分
> - 输出 subtitle.srt
> - 用中文标点规范

注意事项

  • ffmpeg 参数复杂,让 AI 先解释方案再执行
  • 批量处理先小样本验证,再全量跑
  • 视频生成内容注意版权与合规

视频制作中的重复性、脚本化工作,正是 Claude Code 的强项。让 AI 处理"剪辑流水线",你专注于创意与内容。

Claude Code

Claude Code 教程总结

恭喜你完成了 Claude Code 教程的学习!本节回顾全部核心知识,并给出进阶路线。

核心知识地图

  • 定位:终端里的 AI 程序员,能读仓库、改代码、跑命令
  • 安装:npm 全局安装,订阅账号或 API Key 登录
  • 记忆:CLAUDE.md 是项目"大脑",约定与规范的核心载体
  • 控制:权限配置 + 沙箱 + 钩子,安全使用的前提
  • 扩展:MCP(外部工具)、Skills(技能)、子代理(并行)、插件
  • 集成:Git 工作流、GitHub Actions、IDE、Agent SDK

最佳实践清单

1. 每个项目维护 CLAUDE.md(约定 + 命令 + 禁区)
2. 复杂任务先 Coding Plan,确认再执行
3. 权限白名单化,危险命令 deny
4. 长任务拆会话,进度落 PROGRESS.md
5. AI 改动必 review,走 PR 合入
6. 高频流程做成斜杠命令/Skills

进阶路线

  1. 入门:安装 + 基础对话 + CLAUDE.md
  2. 进阶:权限/钩子/MCP/子代理/并行
  3. 高级:自定义 Skills + 团队配置治理
  4. 专家:Agent SDK 构建自有代理 + CI/CD 自动化

常见误区

  • ❌ 完全信任 AI 输出 → ✅ 必 review
  • ❌ 跳过权限配置 → ✅ 安全先行
  • ❌ 不写 CLAUDE.md → ✅ 项目记忆是效率基石
  • ❌ 大任务一个会话硬塞 → ✅ 拆解+计划

给今天的行动建议

# 今天就做
1. npm i -g @anthropic-ai/claude-code && claude
2. 给常用项目写一份 CLAUDE.md
3. 用 Claude Code 完成一个小功能
4. 配置权限白名单
5. 体验 /compact 与 --continue

AI 编程工具仍在快速进化,但"明确目标、对齐计划、审慎验收、守住安全"的原则不会过时。用好 Claude Code,把更多时间留给真正需要创造力的工作。

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