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作為最火熱的AI生產力工具之一,Claud code近來引發的關注度居高不下。
日前, Claud code開發者Boris在X上發帖,分享了團隊使用這個工具的系列技巧。
但他補充說,使用 Claude Code 沒有唯一正確的方法,每個人的設置都不同,“你應該多嘗試,找到最適合自己的方法”。
整套方法下來,核心大概就是,把 Claude 當成一個可以訓練、可復用、能并行協作、能邊用邊學的工程搭檔,而不是一次性問答工具。
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我們特將他的分享整理出來,供各位朋友參考。
1. 盡可能多做并行(Do more in parallel)
比如,一次性啟動 3–5 個 git worktree,
每個 worktree 里各跑一個獨立的 Claude 會話,并行工作。
這是提升生產力最明顯的一招,也是團隊內部公認的頭號技巧。
我個人更習慣用多個 git checkout,但大多數 Claude Code 團隊成員更偏愛
worktree——甚至因為這個需求,@amorriscode 還專門在 Claude Desktop 里做了原生支持。
此外,有些人還會給每個 worktree 起名字,以及配置 shell 別名(比如 za、zb、zc)。
這樣可以一鍵切換不同工作區,幾乎零成本跳轉。
還有人會單獨建一個專用的 analysis worktree(分析專用工作區)。
這個區只干兩件事,看日志(logs)和跑 BigQuery / 數據查詢。
也就是說,它完全不寫代碼,只做排查和分析。
如果要總結的話,就是,不讓 Claude 串行排隊干活,而是把它當成 3-5 個實習生,同時開工。
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2. 從 Plan 模式開始處理每一個復雜任務
把主要精力花在“規劃”上,這樣 Claude 才能 一次性(1-shot)把實現寫對。
比如,先讓一個 Claude 寫完整的執行方案(plan),然后再啟動第二個 Claude,以資深工程師(staff engineer)的視角專門做評審(review)。
只要事情開始跑偏,就立刻切回 Plan 模式重新規劃,而不是硬推下去。
我的小伙伴們還會明確指示 Claude 進入 Plan 模式做“驗證步驟”,而不僅僅是在“寫代碼之前”才用 Plan。
也就是說,不是只有 build 前才 plan,檢查、 驗證、調試前,也要先 plan。
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3.認真投入維護你的 CLAUDE.md
每一次糾錯之后,我們都在結尾明確對 Claude 說,“把這次的經驗更新進 CLAUDE.md,下次不要再犯同樣的錯誤。”
隨著使用推進,要對 CLAUDE.md毫不留情地持續編輯和優化。
直到你能明顯看到Claude 的出錯率在可量化地下降。
還有一位工程師的做法是:
讓 Claude 為每個任務 / 項目維護一個 notes 目錄
每次 PR 之后都更新這些筆記
再在 CLAUDE.md里 指向(引用)這個notes目錄
也就是說,CLAUDE.md不寫所有細節,而是作為“總綱”,具體經驗沉淀在項目級notes里。
總結下來就是,不要反復教Claude同一件事,把教過的內容寫成它的“憲法”。
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4.構建屬于你自己的 skills(技能/能力模塊),并提交到 git,在所有項目中復用它們。
也就是說,不要每個項目都重新教 Claude,一次封裝,處處復用。
對此,我們的團隊給出了幾個實戰建議:
如果一件事你 每天要做超過一次,就把它做成一個 skill 或 slash command(斜杠命令)
做一個 /techdebt命令,每次工作結束都跑一遍,自動查找并清理重復代碼 /技術債 / 冗余邏輯
建一個 slash command,把它們統一匯總成一個 context dump(上下文打包輸入),這樣 Claude 一次就能理解你這周的全部工作背景
像analytics engineer一樣構建專用Agent, 讓它們能夠 寫 dbt 數據模型、 做代碼 review、 在 dev 環境測試變更等。
這 相當于給數據工程流程配了一個“自動化同事”。
總結起來就是,把 Claude 從“聊天工具”升級成“可復用的命令行工具箱”。
可做個這樣的比喻,prompt 是一次性,skill 是資產,而git 可以等于你的 AI 能力倉庫。
還可以延展閱讀下這些:
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5.讓 Claude 自己修 Bug
這一方面,我們是這樣做的:啟用 Slack MCP(Model Context Protocol),然后把 Slack 里的 bug 討論串直接貼給 Claude,然后只說一句“fix”,或“去把 failing 的 CI tests 修好”。
不需要額外解釋,也不用來回切工具,直接開修。
要知道,Claude 很擅長自己“拆解問題 → 定位 → 修改 → 驗證“ ”這一整套流程。
再比如,還可以把 docker logs 丟給 Claude,讓它排查分布式系統問題,效果也會出奇地好。
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6.升級你的 Prompt 能力(Level up your prompting)
a. 主動“挑戰”Claude
多給 Claude 壓力測試,而不是直接讓它交付結果。
比如,你可以這樣說,“狠狠審查(grill)我這次的改動,沒通過你的測試前不要創建 PR。”
或者說,“證明給我看這個真的能跑。”
這樣,可以讓 Claude 自動對比main 分支和你的 feature 分支,做行為 diff,驗證功能是否真的生效。
也就是說,不要只讓它“寫代碼”,還要讓它“質疑代碼、驗證代碼”。
b. 修得一般?直接推倒重來
如果第一次修得很平庸,可以直接說,“基于你現在掌握的全部信息,把剛才那版廢棄掉,重新實現一個更優雅的方案。”
而不要在 mediocre(普通/湊合)的實現上打補丁。
這樣,Claude 往往就會第二版好于第一版,重寫優于修修補補。
c. 寫清楚規格,消滅歧義
在把任務交給 Claude 之前,寫詳細 spec,明確約束,同時減少模糊描述。
你的需求給得越具體,輸出結果就越好。
簡單來說就是,把 Claude 當成一個高水平同事來協作,而不是搜索引擎。
讓它 review 你,讓它證明結果,讓它重寫而不是修補,用 spec 替代隨口描述。
7.Terminal & 環境配置
團隊里很多人都很喜歡 Ghostty 終端。
原因包括同步渲染更流暢(synchronized rendering),支持 24-bit 真彩色,以及完整的 Unicode 支持。
整體體驗上,更現代,對多會話、多任務切換特別友好。
為了更方便地同時管理多個 Claude,會用 /statusline 自定義狀態欄,讓它始終顯示上下文使用量和當前 git 分支。
這樣你能隨時知道還剩多少 token,及自己在哪個分支干活,而不用反復切窗口確認。
很多人還會給終端標簽頁起名字、加顏色,甚至配合 tmux,一個任務、一個 worktree、 一個 tab,清晰的一對一映射。
這樣大腦負擔會小很多,不容易串任務。
另外一個強烈推薦是,語音輸入。
因為說話速度 ≈ 打字的 3 倍,能自然說出更長、更詳細的 prompt,以及提示詞質量明顯提升。
很多人一旦開始用語音寫 prompt,就再也不想打字了。
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8.使用 Subagents(子智能體)
a. 需要更多算力時,直接調用子智能體
在任何請求后面加一句,“use subagents”。
當你希望 Claude 為這個問題投入更多算力、更深思考、更并行處理時,就這樣做。
這等于是告訴它,別一個人想,拉幾個“分身”一起干。
b. 把獨立任務拆給子智能體處理
把單獨的小任務丟給 subagents,這樣可以讓你的 主 Agent(main agent)保持上下文干凈、專注。
避免日志、中間步驟、噪音信息等,把主對話的 context window 擠爆。
讓子任務在子線程里消化,主線程只保留關鍵結果,這本質上就是用subagents 做“上下文隔離”。
這種處理特別適合跑測試、分析日志、重構代碼、數據處理、批量修改文件等“又長又臟”的活。
c. 用 Hook 把權限請求路由給 Opus 4.5 審核
可以通過 hook 機制把所有 permission(權限)請求轉交給 Opus 4.5,讓它掃描潛在攻擊風險行為,及自動批準安全操作。
這相當于給 Claude 加了一個“自動安全審計員”,既安全,又不用你手動一個個點確認。
(具體可參考:code.claude.com/docs/en/hooks)
總結起來,可以說是讓 Claude 變成了一個團隊,而不是單兵作戰。
Main agent 等于 Tech Lead,Subagents 等于工程師們,Opus 則是安全/審核。
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9.用 Claude 做數據與分析(Data & Analytics)
直接讓 Claude Code 調用 bq 命令行工具(BigQuery CLI),實時拉取并分析數據指標。
我們在代碼倉庫里內置了一個 BigQuery skill(技能模塊),團隊所有人都在 Claude Code 里直接跑分析查詢。
說實話,我個人已經6 個多月沒寫過一行SQL了。
這套方式同樣適用于任何提供CLI(命令行工具)、MCP、API 等接口的數據庫。
只要能被程序調用,Claude 就能直接幫你寫查詢、跑查詢、分析結果、總結洞察,然后生成報表,整條鏈路自動化完成。
這等于把“寫 SQL”這件事完全外包給 了Claude。
10.用 Claude 來學習
別只讓 Claude 干活,也讓它當你的導師、助教和教練。
團隊總結了幾條,把 Claude Code 當學習助手用的小技巧:
a. 打開解釋型輸出模式
在 /config 里啟用“Explanatory”(解釋型)或“Learning”(學習型),這樣 Claude 在做修改時,不只會告訴你 改了什么,還會解釋 為什么要這么改(the why),也就是把“思考過程”講給你聽。
b. 讓 Claude 生成可視化 HTML 講解
把一段你看不懂的代碼丟給 Claude,然后說“做一份 HTML 幻燈片講解這段代碼。”
這樣,它會直接生成可視化頁面、圖示、分步驟說明,及類似 slides 的結構,而且效果出奇地好。
這基本等于自動給你做了一份技術分享 PPT
c. 讓 Claude 畫 ASCII 圖
對于新的協議(protocol)、系統架構、代碼庫結構等,可以直接說“用 ASCII 圖給我畫出來解釋。”
比如
Client → API → Service → DB
↓
Cache
這種文本結構圖,對于理解復雜系統特別快。
d. 構建一個間隔重復學習(Spaced Repetition)技能
做一個學習型 skill,流程大概是:
你先講一遍自己的理解
Claude 提問追問,找出知識盲點
幫你補充缺失點
把結果記錄下來,定期復習
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