Claude Code 官方最佳实践:50 条没人告诉你的“核心军规”

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大家好,我是Tony Bai。
在使用 Claude Code 的过程中,你是否遇到过这种情况:
有时候它简直是神,几秒钟就能重构一个复杂的模块;但有时候它又蠢得让人抓狂,甚至会一本正经地写出跑不通的代码,或者把你刚刚纠正过的错误再犯一遍。
为什么?是模型不稳定吗?
不,这通常是因为你的“打开方式”不对。
Claude Code 本质上是一个运行在 CLI 环境中的自主智能体(Agentic Coding Environment)。它受限于一个核心物理法则:上下文窗口(Context Window)。
- 上下文满了,它就会“失忆”。
- 指令不清晰,它就会“幻觉”。
- 没有反馈,它就会“盲目自信”。
为了帮你跨越从“新手”到“高玩”的门槛,我精读了 Anthropic 刚刚发布的官方最佳实践文档,并结合实战经验,提炼出了这 50 条核心军规。
掌握了它们,你就是指挥 AI 军团的编排者(Orchestrator)了。

基础心法——对抗熵增 (Foundational Tips)
核心逻辑: 上下文是稀缺资源,清晰度是最高杠杆。
- Clear Task Framing: 开局第一句话决定成败。明确告诉它:Role(角色) + Task(任务) + Context(背景)。
- Front Load Instructions: 最重要的约束(比如“绝对不要修改配置文件”),必须放在 Prompt 的最前面。
- Verification (最高杠杆): 这是最重要的 Tip。 必须给 Claude 一个“验证它自己工作”的方法。
- ❌ “修复这个 Bug。”
- ✅ “修复这个 Bug,并编写一个测试用例来验证修复是否成功。”
- Provide Screenshots: 涉及 UI 修改,直接粘贴截图。Claude 现在的视觉能力极强,一张图胜过千言万语。
- Address Root Causes: 遇到报错,明确告诉它:“不要仅仅消除报错(Suppress),要解决根本原因。”
- Plan Mode (Shift+Tab): 复杂任务(涉及 >2 个文件)必须先进 Plan 模式。
- Explore -> Plan -> Implement。
- Review the Plan: 在它动手写代码前,先 Review 它的计划。这时候纠偏成本最低。
- One-shot vs Plan: 改个拼写错误?直接干。重构模块?必须 Plan。
- Specific Context: 不要让它通读整个仓库。用 @ 引用具体文件。
- Rich Content: 善用 cat error.log | claude,直接把日志管道喂给它。
- Clear Context: 任务做完了?立刻运行 /clear。不要在垃圾堆里盖新楼。
- Summarize Before Clear: 如果想保留记忆,先让它 /compact(压缩上下文),再继续。
工程化配置——给 AI 立规矩 (Configuration)
核心逻辑: 不要每次都手动教,把规则固化到文件里。
- CLAUDE.md 是宪法: 在根目录创建 CLAUDE.md,这是它每次启动必读的“员工手册”。
- Use /init: 运行 /init 命令,让 Claude 自动分析项目并生成初始的 CLAUDE.md。
- Prune Ruthlessly: CLAUDE.md 不要写废话!
- ❌ “请写出优雅的代码。”(浪费 Token)
- ✅ “使用 npm run test:unit 运行单元测试。”(高价值信息)
- Bash Commands: 在文档里告诉它项目特有的命令(如构建、部署脚本)。
- Code Style: 明确约定:用 Tab 还是 Space?用 TypeScript 还是 JS?
- Import Rules: 告诉它 @src/ 别名指向哪里,避免它瞎猜路径。
- Child Directories: 对于 Monorepo,可以在子目录放单独的 CLAUDE.md,它会自动继承。
- Permissions Allowlist: 别做“点点点”工程师。用 /permissions 把 ls, grep, npm test 加入白名单。
- Sandbox Mode: 对于不信任的任务,开启 /sandbox,让它在隔离环境中撒欢。
- Dangerously Skip: 只有在完全可控(断网/沙箱)时,才使用 –dangerously-skip-permissions。
- CLI Tools: 安装 gh (GitHub CLI),让 Claude 能直接提 PR、看 Issue。
- MCP Connect: 使用 claude mcp add 连接 Postgres 或 Notion。数据不再是孤岛。
- Learn CLI: 不知道怎么用某个工具?让 Claude 先运行 tool –help 自学。
技能与自动化——扩展能力 (Skills & Automation)
核心逻辑: 把重复的流程封装成“技能”,把 AI 集成到流水线。
- Skills Definition: 在 .claude/skills/ 下创建 SKILL.md,定义可复用的能力。
- Domain Knowledge: 把复杂的业务逻辑(如“订单状态流转规则”)封装成 Skill,用到时才加载。
- Disable Model Invocation: 对于高风险 Skill,设置 disable-model-invocation: true,强制人工确认。
- Custom Subagents: 定义专门的 .claude/agents/security-reviewer.md。
- 让它扮演“安全专家”,只负责 Review,不负责写代码。
- Delegate to Subagents: 在主会话中说:“用 security-reviewer 检查刚才的代码。”
- Install Plugins: 运行 /plugin,去市场找现成的技能包(如 Python 代码分析)。
- Code Intelligence Plugin: 必装!给 Claude 提供“跳转定义”和“查找引用”的能力(基于 LSP)。
- Hooks: 设置 .claude/settings.json 中的 Hooks。
- 例如:每次 Auto-fix 后自动运行 Lint。
- Headless Mode: claude -p “prompt”。这是自动化的神器。
- CI Integration: 在 GitHub Actions 里用 Headless Mode 自动 Review PR。
- Structured Output: 使用 –output-format json,让脚本能解析 Claude 的回答。
- Fan-out Pattern: 批量修改 100 个文件?写个 Shell 脚本循环调用 claude -p。
避坑指南——反模式 (Anti-patterns)
核心逻辑: 识别“失败的味道”,及时止损。
- The Kitchen Sink Session: 试图在一个 Session 里修 Bug、写新功能、又写文档。
- 后果: 上下文污染,智商直线下降。
- 解法: 一事一议,做完就 /clear。
- Over-correcting: 纠正了两次还不对?
- 后果: 错误路径被强化,越改越错。
- 解法: 别纠缠!直接 /clear,优化 Prompt 后重来。
- The Trust-then-Verify Gap: 还没测试就觉得“看起来是对的”。
- 后果: 生产环境事故。
- 解法: 没有 Pass 测试的代码,一行都别信。
- The Infinite Exploration: 让它“调查一下代码库”,不给范围。
- 后果: 读了几百个文件,Token 耗尽,还没开始干活。
- 解法: 限制搜索范围,或者用 Subagent 去做调研。
- Vague Error Reporting: 只说“不行”或“报错了”。
- 后果: Claude 只能瞎猜。
- 解法: 粘贴完整的 Stack Trace。
高阶操作——神级技巧 (Pro Moves)
- Resume Session: 昨天没干完?claude –resume 接着聊。
- Rename Session: 用 /rename 给会话起个好名字(如 feat-login-oauth),方便找回。
- Rewind (Esc+Esc): 走错方向了?双击 Esc 回滚到上一步,比改代码快。
- Let Claude Interview You: 不知道怎么写 Spec?
- Prompt:“我想做个 X 功能。请作为一个资深架构师,向我提问,直到你觉得信息足够写出 Spec 为止。”
- Self-Correction Loop: 让它自己改自己的作业。
- Prompt:“分析你刚才生成的代码,找出 3 个潜在的 Edge Case,并修复它们。”
- Model Tier Selection: 简单的 Lint 修复用 Haiku(快且便宜),架构设计用 Opus(聪明但贵)。
- Parallel Sessions: 开两个终端。一个写代码(Writer),一个做 Review(Reviewer)。左右互搏,质量倍增。
- Develop Intuition: 最后的建议——多用。建立对“上下文容量”和“模型能力边界”的体感。
小结:从 直觉 到 方法论
刚开始使用 Claude Code,你可能靠的是直觉。但要在大规模工程中稳定产出,你必须依靠方法论。
这 50 条军规,就是从“抽盲盒”走向“工业化生产”的桥梁。掌握了它们,你就不再是被动的 User,而是这支硅基军团的 Commander。
资料链接:https://code.claude.com/docs/en/best-practices
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