摘要：AI代码格式化工具集成指南 本文介绍了如何将代码格式化工具与AI生成的代码集成，确保输出规范化。主要内容包括： 格式化工具概述：解释了代码格式化的意义，包括提升一致性、可读性、协作效率和质量标准。 主流工具推荐： JavaScript/TypeScript：Prettier + ESLint Python：Black + isort 通用格式：jq(JSON)、yq(YAML)、markdo

本文探讨了高效任务管理在AI辅助开发中的关键作用，提出了系统化的任务分解策略和上下文管理方法。文章介绍了任务分解原则、上下文维护模板、工作流程设计（专注模式/批处理/番茄工作法）以及优先级管理矩阵等实用技巧，并提供了任务进度跟踪表和每日计划模板。通过合理规划任务、清晰切换上下文和有序管理优先级，开发者可以显著提升Claude Code的工作效率，实现AI辅助开发能力的质变。

本文介绍了Claude Code的Slash命令功能，它通过将重复工作流封装为简单命令来提高开发效率。Slash命令是以"/"开头的特殊命令，具有一致性、可复用性等特点，能显著减少手动操作。文章详细讲解了内置命令（如/help、/test）和自定义命令的创建方法，包括简单提交命令和复杂功能开发命令的示例代码。通过将团队经验沉淀为可复用的自动化脚本，Slash命令不仅简化了开发流

分步执行工作流是一种智能开发模式，强调先规划后执行的开发方法论。该模式分为规划阶段和执行阶段，通过预先讨论需求、制定方案和评估风险，避免后期昂贵的返工成本。与传统直接执行方式相比，分步执行能确保开发方向正确，提升代码质量，并考虑扩展性和维护性。完整流程包括需求理解、方案设计、计划制定、用户审查和分步执行五个阶段，通过逐步确认和实时进度报告，实现稳健高效的开发过程。

分步执行工作流是一种智能开发模式，强调先规划后执行的开发方法论。该模式分为规划阶段和执行阶段，通过预先讨论需求、制定方案和评估风险，避免后期昂贵的返工成本。与传统直接执行方式相比，分步执行能确保开发方向正确，提升代码质量，并考虑扩展性和维护性。完整流程包括需求理解、方案设计、计划制定、用户审查和分步执行五个阶段，通过逐步确认和实时进度报告，实现稳健高效的开发过程。

本文介绍了如何将Claude Code AI集成到GitHub工作流中实现智能代码审查。主要内容包括：GitHub Action的安装配置方法，通过@.claude标记触发AI审查的多种方式，以及审查报告的格式说明。该集成可自动分析PR代码，识别安全问题、性能隐患和代码质量问题，并提供修复建议，显著提升代码审查效率和质量。系统支持自定义审查规则和范围，能生成包含严重程度评分和改进建议的详细报告，帮

CLAUDE.md：团队协作的AI编程统一指南 CLAUDE.md是一个Markdown格式的项目智能指南文件，用于规范团队使用AI辅助编程时的行为。它包含项目结构、编码规范、技术栈、命名约定等关键信息，确保团队成员使用Claude Code时能获得一致的代码输出。 该文件支持三级配置： 全局配置(~/.claude/CLAUDE.md)：个人编码偏好 项目配置(项目根目录/CLAUDE.md)：

摘要 Claude Code的最佳实践是使用Opus 4.5模型结合思考模式。Opus 4.5作为旗舰模型，在代码理解、问题识别和安全性方面显著优于其他模型，其正确率高达94%。思考模式通过内部多轮推理，为复杂任务提供深度分析，特别适合系统设计、遗留代码重构和安全关键开发。虽然思考模式会增加60-167%的token消耗，但能大幅减少bug和返工时间。简单任务可禁用思考模式以节省成本。通过合理配置

Claude之父Boris Cherny展示了如何利用Claude Code的多平台能力构建高效开发工作流。Claude Code支持终端、网页版、IDE、移动端和Slack等多个平台，各平台共享对话历史、项目上下文和配置。核心技巧包括：网页版零配置启动与跨设备同步；移动端快速发起任务；IDE深度集成实现代码补全与修复；Slack无缝融入团队协作。通过合理配置和平台协同，开发者可实现从手机发起任务

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