Claude Code 实战工作流

3.4.1 官方推荐工作流：Explore → Plan → Implement → Commit

Claude Code 的常见推荐工作流可以概括为 四阶段：

1. Explore（探索）：Plan Mode 下读代码、搜引用，搞清楚现状
2. Plan（规划）：出方案、评估边界情况，你审核
3. Implement（实施）：切出 Plan Mode，按方案执行
4. Commit（提交）：生成 commit message，提交

一轮结束后，回到第 1 步开始下个任务。

各阶段详解：

阶段	你该做什么	AI 在做什么	推荐模式
① Explore（探索）	告诉 AI 要改动的区域	读相关文件、grep、跟引用	Plan Mode
② Plan（规划）	让 AI 出详细方案并由你审核	生成计划、评估边界情况	Plan Mode
③ Implement（实施）	切出 Plan Mode 按计划执行	按顺序修改文件、运行构建	Normal / Auto-Accept
④ Commit（提交）	让 AI 生成提交消息并 commit	生成 commit message、可选开 PR	Normal

提示： 为什么要分阶段？ 试想一下这种体验：你说”加个软删除功能”，15 分钟后 AI 改了 14 个文件、动了全局查询过滤器、破坏了 3 个现有接口——你只能一个一个手工回退。这就是不规划直接干的代价。 在 Plan Mode 里多花 5 分钟讨论方案，换来执行阶段节省 30 分钟返工。Plan Mode 的详细用法在 4.9 节 详讲。

3.4.2 项目设置（6个应该习惯性做的动作）

在开始一个新项目之前，完成以下 6 项设置能让后续开发顺利多倍：

Step 1: 项目初始化
  ↓ 描述项目目标 → AI 生成项目骨架
Step 2: 建立 CLAUDE.md（项目上下文）
  ↓ 可运行 `/init` 让 AI 自动生成
Step 3: 配置权限与默认模式
  ↓ .claude/settings.json、复杂项目可默认 plan 模式
Step 4: 功能开发
  ↓ 一次一个功能，逐个 Explore→Plan→Implement
Step 5: 代码审查与测试
  ↓ 用 /review 让 AI 生成测试并跑起来
Step 6: 提交代码
  ↓ git commit 保存进度

3.4.3 完整示例：用 Claude Code 创建一个 Express Hello World API

Step 1：初始化项目

# 创建项目目录
$ mkdir hello-api
$ cd hello-api

# 启动 Claude Code
$ claude

在 Claude Code 的plan mode中输入：

> 我想要使用node.js构建一个前端页面，最后能显示出hello ai coding 几个字，端口号使用3000

AI 会依次执行以下操作（每一步都会请求你确认）：

[Claude Code] 将运行命令: npm init -y
→ 确认？(y/n) y

[Claude Code] 将运行命令: npm install express
→ 确认？(y/n) y

[Claude Code] 将创建文件: app.js
→ 确认？(y/n) y

预期生成的核心代码（app.js）：

// 引入 Express 框架
const express = require('express');

// 创建应用实例
const app = express();

// 定义端口号
const PORT = 3000;

// 定义 GET /hello 路由
app.get('/hello', (req, res) => {
  // 返回 JSON 格式的响应
  res.json({ message: 'Hello AI Coding!' });
});

// 启动服务器
app.listen(PORT, () => {
  console.log(`服务器已启动，访问 http://localhost:${PORT}/hello`);
});

Step 2：运行并验证

在 Claude Code 中输入：

> 请启动这个服务器，然后用 curl 测试 /hello 端点

AI 执行的操作：

[Claude Code] 将运行命令: node app.js
→ 确认？(y/n) y

输出: 服务器已启动，访问 http://localhost:3000/hello

你也可以打开浏览器访问 http://localhost:3000/hello，应该看到：

{
  "message": "Hello AI Coding!"
}

验证：如果浏览器能看到上面的 JSON 响应，恭喜！你用 Claude Code 成功创建了第一个 API！

Step 3：提交代码

> 请帮我初始化 Git 仓库并提交当前代码，commit message 为 "初始化 Express Hello World API"

AI 会执行：

git init
git add .
git commit -m "初始化 Express Hello World API"

3.5 Claude Code 最佳实践

3.5.1 Prompt 编写技巧（针对 Claude Code 场景）

1. 任务描述要具体，不要模糊

 差：帮我做一个登录功能
 好：在 /api/auth/ 目录下创建登录 API：
   - POST /api/auth/login
   - 接受 { email, password }
   - 使用 bcrypt 验证密码
   - 成功返回 JWT token
   - 使用项目已有的 prisma client 查询 User 表

2. 引用已有代码作为参考

 好：参考 /api/bookmarks/route.ts 的风格，
   为 /api/tags/ 创建类似的 CRUD 接口。
   数据模型参见 prisma/schema.prisma 中的 Tag 表。

3. 先让AI制定计划，确认后再执行

 好：我想给书签管理器添加搜索功能。
   请先分析一下需要修改哪些文件，列出计划，
   等我确认后再开始实现。

4. 一次只做一件事

 差：帮我同时添加搜索功能、标签管理、用户认证和导出功能
 好：帮我先实现书签搜索功能。具体需求：
   - 在书签列表页面添加搜索框
   - 支持按标题和描述搜索
   - 搜索时实时过滤结果（前端过滤即可）

3.5.2 上下文管理策略（快速参考）

上面 /compact 详解已覆盖核心操作，这里给你一个快速决策表：

你观察到的情况	是什么问题	该怎么做
响应变慢、质量下降	上下文快满了	/context 看占比 → 高于 60% 就 /compact
AI 开始"遗忘"早期约定	早期信息被挤出窗口	立即 /compact
AI 重复问已回答过的问题	上下文混乱	/clear 开新会话
要切换到完全不同的任务	避免上一个任务的思路污染	/clear 开新会话
想永久记住某条规则	跨会话记忆	/memory 开启 Auto Memory 或写入 CLAUDE.md

3.5.3 Git 集成最佳实践

在深入 Git 技巧之前，先给你一个直观理解：Git 就是你的"游戏存档系统"。哪怕你不是程序员，只要在用 cc 做项目，Git 都是你的生命线。

想象你玩一个 RPG 游戏：打到 BOSS 前存个档 → 打输了就读档重来 → 打赢了就存新档继续。Git 在项目中就是完全一样的东西：打到一个满意的节点存一档，后面翻车就读档回来。

注意： cc 有不确定性，这不是 bug 是特性：cc 不管是写代码还是其他文档操作，都有不确定性——同一个需求问两次，可能得到不同的实现。所以养成一个肌肉记忆：每做完一步就让 cc 存档一步。有 Git 兜底，你才能安心让 cc 去尝试各种方案。

Mac 自带 Git，Windows 让 cc 帮你装。最好建个 GitHub 账号——远程仓库可以让你在其他电脑上拉下存档点继续工作，也方便协作。Git 的下载、安装、登录、提交、回滚，全都可以让 cc 用自然语言帮你完成，比如说：

> 帮我下载 Git 并跟我的 GitHub 账号绑定
> 帮我把现在的代码提交到远程仓库
> 回滚到上一个存档版本

黄金法则：在让AI做大修改之前，先 commit

开发流程：
1. git commit → 保存当前状态（"存档"）
2. 让 AI 实现新功能
3. 测试功能是否正常
   ├── 正常 → git commit → 继续下一个功能
   └── 有问题 → git checkout . → 回到步骤1，换个方式重试

# 实际命令示例

# 1. 开始新功能前，先保存
$ git add . && git commit -m "开始添加搜索功能前的存档"

# 2. 在 Claude Code 中实现功能...
# （如果功能做坏了）

# 3. 回退到存档点
$ git checkout .

# （如果功能做好了）
# 3. 保存新功能
$ git add . && git commit -m "完成搜索功能"

避坑：很多初学者不 commit 就让 AI 大改特改，结果改坏了却无法回退。这是AI编程中最常见也最痛苦的失误。"改之前先存档"，记住这句话。

3.5.4 费用控制策略

策略	方法	节省比例
分级使用	简单任务用 Haiku/DeepSeek，复杂任务用 Sonnet	30-50%
精准描述	减少来回修改次数	20-30%
及时 /compact	避免重复发送长上下文	10-20%
使用 /cost 监控	实时了解消耗	-
设置预算上限	Anthropic Console 中设置月度限额	防止超支

> /cost

AI: 当前会话费用统计：
   输入 Token: 15,234
   输出 Token: 8,721
   估算费用: $0.18

3.5.5 大型代码库最佳实践（Anthropic 官方推荐）

以上技巧偏通用。如果你接手的是一个多人协作、几十万行以上的大型代码库，Anthropic 官方在大型代码库实践中给出过多条专门建议。核心矛盾是：即使模型上下文已经很长，真实代码库仍然可能远超窗口上限。前 3 条是纪律，后 3 条是武器。

① 用 /init 自动生成 CLAUDE.md（项目初始化）

第一次在一个新项目里跑 Claude Code，第一件事就是 /init：

> /init

AI 会自动浏览项目目录、识别技术栈、读 README 和关键配置文件，生成一份初版 CLAUDE.md。然后你只要在它的基础上手工补充三类信息：

必补内容	为什么	示例
项目目录地图	让 AI 知道“去哪儿找代码”	认证逻辑在 src/auth/，UI 组件在 src/components/
不要碰的禁区	防止 AI 改坏	不要修改 prisma/migrations/，不要动 vendor/
团队约定	风格统一	所有 API 必须返回 { success, data, error }

提示： CLAUDE.md 是“起点上下文”，不是“全部上下文”。它就像一份给新人的入职手册，AI 看完后再现场探索代码——这正是 Agentic Search 的工作方式（参见 2.2.1 节）。

② 任务粒度要小且聚焦（避免“万能 prompt”）

大型代码库里最害人的就是“一句话扔给 AI 整个大需求”。正确做法：

 反例：帮我重构整个支付模块，加入新风控、新对账、新通知、新报表
 正解：第一步——在 src/payment/risk/ 下抽出风控规则引擎，
       接口签名见 docs/risk-rules.md，先不动调用方代码

经验值：每个 Claude Code 任务 ≤ 涉及 5 个文件 / 200 行代码改动。超过这个量级就该拆。

③ 频繁重置上下文（/clear 是好朋友）

很多新手以为对话越长 AI 越懂自己，这恰恰是大型代码库里最大的坑：

• 上下文里塞的越多，无关代码片段越多，AI 越容易抓错重点
• 上一任务的失败尝试、错路径、错假设，会污染下一个任务

官方建议：

时机	操作	区别
一个独立任务结束（PR 提交后）	/clear	完全清空对话，从零开始
同一任务内对话过长	/compact	压缩历史摘要，保留关键决策
想换条思路重做	退出 claude 重新启动	连状态栏模式都重置

核心心法：宁可“多 clear 几次重新介绍背景”，也不要“一直聊一直聊”。每个 /clear 都是给 AI 一次重新聚焦的机会。

④ 复杂任务从 Plan Mode 起手（权限控制）

详见 4.9 节。一句话：陌生代码库或一动牵全身的修改，永远先 /plan 或 Shift+Tab×2，让 AI 在只读模式下先勘探出方案再动手，回退成本几乎为零。

⑤ 用 Skills 与 Subagents 卸载长任务

大型代码库里有些“调研型任务”天生很费 token：

• 找出所有调用了某废弃 API 的地方
• 梳理某个模块的依赖图
• 跨 50 个文件的批量重命名前的影响评估

这类任务不要让主会话亲自做，而是：

• 派 Subagent：让一个独立的子代理去调研，最后只把结论带回主上下文（Plan Mode 下会自动调用）
• 写成 Skill：把高频调研流程封装成 Skill，每次一键触发（详见第四部分）

这样主会话的上下文窗口尽量留给“看结论、做决策、写代码”这些核心动作。

⑥ 接入 MCP / LSP（给 AI 装上团队协作工具）

一个真正的工程师不是只看代码，还会查 Jira、读 Confluence、连数据库、用 IDE 的“跳到定义”。Claude Code 通过 MCP（Model Context Protocol） 把这些能力接进来：

接入对象	解决什么	典型场景
GitHub MCP	读 PR、Issue、CI 日志	“这个 bug 在 PR #1234 里讨论过，看一下”
数据库 MCP（Postgres / MySQL）	直接查数据	“线上 user 表里有多少条 deleted_at 不为空的”
Jira / Linear MCP	读任务卡	“按 PROJ-123 的需求实现”
LSP（语言服务器）集成	精确跳转、查类型、找引用	等同于 IDE 的“查找所有引用”
Sentry / Datadog MCP	读告警、堆栈	“上一小时的 5xx 错误调一下”

提示： 配置入口：.claude/settings.json 中的 mcpServers 字段，或运行 claude mcp add ...。MCP 详细配置在第四部分 3.6 节讲解。

3.5.6 大型代码库最佳实践速查表

实践	命令/入口	何时做	收益
项目初始化	/init + 手工补充	第一次进入项目	让 AI 知道地图与禁区
任务拆分	心法（无命令）	每次提需求前	避免 AI 改坏一大片
上下文重置	/clear / /compact	任务结束 / 上下文过长	避免污染、节省 token
规划优先	/plan 或 Shift+Tab×2	复杂任务起手	先勘探后动手
任务卸载	Subagent / Skill	高频调研类任务	保护主上下文
工具接入	claude mcp add ...	项目初配	让 AI 看见“代码之外”

3.5.7 三个容易被忽视的官方进阶建议

这三点在官方博客里被反复强调，但实际使用中最容易被新手跳过。

1. 在子目录初始化 Claude，别从仓库根目录开始

这点在 monorepo 里反直觉但极重要：

 反例：在 monorepo 根目录下启动
user@monorepo $ claude
# AI 看到三百个服务、上千个包，上下文污染严重

 正解：进入你要改的子目录启动
user@monorepo $ cd services/payment
user@monorepo/services/payment $ claude
# Claude 会自动向上遍历加载所有 CLAUDE.md（根目录的也会加）
# 但工作范围被精准限定在了相关代码区域

配套做法：每个子目录都放一份小的 CLAUDE.md，写明该目录专用的测试与 lint 命令。不要让 AI 改了一个服务就去跑整个仓的测试套件——那就等着超时吧。

2. 配置要定期审查（每 3-6 个月）

为当前模型写的指令，在下一代模型上可能适得其反。官方举了两个真实例子：

过期配置	何时有效	为何失效
CLAUDE.md 里要求“每次重构只改一个文件”	老模型需要保持专注	新模型能跨文件协调编辑，这条反而是枷锁
Hook 每次文件写入时跑 p4 edit	Claude 未原生支持 Perforce 时	Claude Code 已原生支持 Perforce，这个 Hook 变多余

提示： 实践建议：设个日历提醒，每 3-6 个月、或每次大模型发布后，重读一遍 CLAUDE.md / .claude/settings.json / .claude/hooks / .claude/skills，问三个问题：“这条还需要吗？”“现在有更好的写法吗？”“这条是在弥补哪代模型的缺陷？”

注意： 预警信号：如果你觉得 Claude Code 表现到了某个瓶颈怎么也上不去，问题很可能不在模型，而在你的配置没跟上。模型都已经往前跑了，你的 CLAUDE.md 可能还停在三个月前。

3. 团队内应该有个“人”负责 Claude Code（DRI / Agent Manager）

这点是面向团队使用者的，个人开发者可以跳过。Anthropic 观察到：推广最快的组织，都是“先有一小队人把基础设施搭好”才大面积开放的。

规模	必须人选	职责
小团队（< 20 人）	DRI（直接责任人），选一个有兴趣的人选充当	项目级 CLAUDE.md、共享的 Skills、Plugins 选型
中型企业	Agent Manager（半PM 半工程师）	跨团队推行、权限策略、接入安全与合规
大型/金融医疗受监管企业	跨职能工作组	工程 + 安全 + 治理 + 合规代表同桌定义需求与路线图

提示： 为什么重要：开发者第一次接触 Claude Code 的体验决定了后面全公司顺不顺推。如果第一次就是“AI 乱改东西”，要翻盘就难了。“野蛮生长”能激发热情，但缺了组织层面的收敛，好实践会变成“部落知识”。

3.5.8 企业级部署三阶段（面向团队负责人）

如果你是要在企业里推广 Claude Code 的人，Anthropic 推荐的路径是：阶段 1 先由小队搭好工具链和规范 → 阶段 2 小范围试点 → 阶段 3 大面积推广。核心原则是”开发者第一次接触就能跑通”，第一印象坏了后面很难翻盘。

3.6 新项目启动套件：5 分钟配好，以后每个项目都不用再教

本节目标：掌握一套可复用的配置模板，新项目打开 Claude Code 就能直接干活

3.6.1 为什么需要启动套件

每个新项目打开 Claude Code，它都像个刚入职的新人——不知道你的技术栈、不知道哪些文件不能碰、不知道你的规范。你得从零教起：

• 改一个 API，Claude 直接在组件文件里写 SQL——它不知道你的数据库操作全在 src/lib/services/ 里，没人告诉过它
• 每执行一个命令弹一次权限确认，一个下午点了 30 次 Allow
• commit message 格式每次都靠临时编

默认的 Claude Code 是什么都能做、什么都不知道的通用助手。通用不是好事。

这套配置把"通用"变成"你的项目的专属"。核心思路：把一次性的解释成本，变成可复用的配置文件。4 个文件 + 9 个命令，放到任何项目里就能用。