AI Coding 零基础实战教程

从零开始，用自然语言指挥AI构建真实软件项目

基于 Claude Code 深度实践 | 多模型配置全覆盖 | 国内用户友好

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目录

• 前言：一个不会写代码的人，如何用AI构建软件
• 第零部分：环境准备与工具安装
• 第一部分：AI编程基础理论
• 第二部分：AI编程工具生态与模型选择
• 第三部分：Claude Code 深度使用与进阶技巧
• 第四部分：AI技能系统（Skills）深度实践
• 第五部分：完整项目案例实操
• 第六部分：项目实战（独立完成）
• 第七部分：Codex Desktop 安装和使用教程
• 附录

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阅读约定

在正式开始之前，先了解本教程中使用的标记约定：

提示：这是一个帮助你更好理解概念的提示信息。

注意：这是一个需要特别留意的事项，忽略可能导致问题。

避坑：这是其他学习者踩过的坑，提前了解可以少走弯路。

验证：这是一个检查点，执行后应该看到预期结果，确认你走在正确的路上。

• 所有终端命令前会标注适用的操作系统（Windows / macOS / 通用）
• 代码注释全部使用中文，方便理解
• 模型、价格、安装命令和第三方工具信息变化很快；本文中相关信息已在 2026-05-18 按官方文档做过一次核对，正式使用前仍应以官网当前页面为准
• $ 符号表示终端命令提示符，输入命令时不需要输入 $
• 尖括号 <xxx> 表示需要替换为你自己的实际内容

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前言：一个不会写代码的人，如何用AI构建软件

一个真实的故事

想象这样一个场景：产品经理小王完全不会写代码，但他用自然语言向AI描述了自己想要的功能 —— "帮我做一个团队内部的书签收藏工具，支持按标签分类和搜索"。三天后，一个功能完整、界面美观的Web应用上线了。

这不是科幻，这是2026年正在发生的事情。

传统的编程学习路径是这样的：花几个月学语法 → 花几个月做练习 → 花几个月做项目 → 终于能写出可用的软件。而AI编程的路径完全不同：你只需要学会"如何清晰地表达你想要什么"，AI来负责把它变成代码。

这就像你不需要学会砌墙、接水管、布电路，你只需要能清楚地告诉装修队"我想要一个什么样的家"，专业的团队会帮你实现。AI编程工具就是你的"装修队"，而你要学的，是如何当好这个"业主"。

这本教程是写给谁的

本教程面向完全没有编程经验的初学者。你不需要具备以下任何知识：

• 不需要会任何编程语言（Python、JavaScript、Java……统统不需要）
• 不需要数学基础
• 不需要计算机科学学位
• 不需要之前用过任何开发工具

你只需要具备：

• 基本的电脑操作能力（会上网、会装软件、会管理文件夹）
• 一定的英语阅读能力（能借助翻译工具看懂简单的英文界面即可）
• 清晰的逻辑思维（能描述清楚"我想要什么"）
• 一颗愿意尝试的心

你将学到什么

完成本教程后，你将能够：

能力	具体表现
理解AI编程	能向他人解释什么是Vibe Coding、Agentic Engineering、SDD
掌握核心工具	能熟练使用Claude Code完成完整的软件开发
灵活选模型	能根据任务需求选择最合适的AI模型（Claude/DeepSeek/千问等）
构建Skill	能创建自定义的AI技能模块，提升开发效率
独立做项目	能独立使用AI工具从零构建并部署一个完整的Web应用

学习路径总览

第零部分：环境准备 ──→ 打好地基，安装必要工具
   ↓
第一部分：基础理论 ──→ 建立认知，理解AI编程的核心概念
   ↓
第二部分：工具生态 ──→ 了解主流工具与模型，完成安装与选型
   ↓
第三部分：Claude Code 深度使用 ──→ 掌握武器，深入学习Claude Code的全部能力 核心
   ↓
第四部分：技能系统 ──→ 效率倍增，构建可复用的AI技能
   ↓
第五部分：项目实操 ──→ 学以致用，从零到一完成完整项目 重点
   ↓
第六部分：独立实战 ──→ 独当一面，自主完成项目开发
   ↓
第七部分：Codex Desktop ──→ 拓展视野，掌握另一个主流AI编程工具

学习建议

1. 动手大于阅读 —— 每学一个概念，立刻打开终端实践
2. 项目驱动学习 —— 带着"我要做出一个产品"的目标去学
3. 拥抱错误 —— AI会犯错，你也会犯错，这都是学习过程
4. 持续迭代 —— 没有一步到位的完美，先能跑再说
5. 记录与分享 —— 把踩的坑记下来，分享出去，加深理解

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第零部分：环境准备与工具安装

学习目标：搭建完整的开发环境，确保后续学习零障碍

完成标志：能在终端执行基本命令，至少一个AI编程工具可正常运行

工欲善其事，必先利其器。在正式进入AI编程世界之前，我们需要先把"工作台"搭好。这就像做菜之前先把厨房收拾好、食材买齐 —— 虽然不是最激动人心的环节，但跳过它后面会处处碰壁。

0.1 终端/命令行入门：你的AI编程控制台

0.1.1 什么是终端

你平时用电脑，是通过鼠标点击图标、菜单来操作的，这叫图形界面（GUI）。而终端（Terminal）是另一种操作电脑的方式 —— 通过输入文字命令来告诉电脑做什么。

打个比方：图形界面就像在餐厅看着菜单点菜（点什么有什么），终端就像直接跟厨师说你想吃什么（更灵活，但需要知道怎么"说"）。

AI编程工具（如Claude Code）几乎全部运行在终端中，所以掌握基本的终端操作是第一步。

0.1.2 如何打开终端

Windows 用户：

1. 按下键盘上的 Win + R 键（Win 是键盘左下角带 Windows 标志的键）
2. 在弹出的"运行"对话框中输入 powershell
3. 按回车键

或者更简单的方式：

1. 在桌面底部的搜索栏中搜索"PowerShell"
2. 点击"Windows PowerShell"打开

macOS 用户：

1. 按下 Command + 空格 打开 Spotlight 搜索
2. 输入 Terminal 或"终端"
3. 按回车键打开

提示：打开终端后你会看到一个黑色（或白色）的窗口，里面有一个闪烁的光标等待你输入命令。不要怕，它不会因为你输错命令就爆炸 —— 最多给你一个报错信息而已。

0.1.3 5个必会终端命令

以下是你需要掌握的最基本的终端命令。打开终端，跟着一起敲：

1. pwd —— 查看当前位置（我在哪？）

# 通用命令（macOS/Linux直接输入，Windows PowerShell也支持）
$ pwd

预期输出：

# Windows 输出类似：
C:\Users\你的用户名

# macOS 输出类似：
/Users/你的用户名

这就像你在商场里，看一下脚下的地图上"您在此处"的标记。

2. ls（macOS/Linux）或 dir（Windows）—— 查看当前目录有什么

# macOS / Linux
$ ls

# Windows PowerShell（ls也可以用，但dir是经典命令）
$ dir

预期输出：

Desktop    Documents   Downloads   Pictures   Videos
桌面       文档       下载       图片      视频

就像打开一个文件夹，看看里面有什么东西。

3. cd —— 进入某个目录（走到某个位置）

# 进入"桌面"文件夹
$ cd Desktop

# 返回上一级目录
$ cd ..

# 直接回到用户主目录
$ cd ~

cd 是 "change directory" 的缩写，就是"换个地方"的意思。

4. mkdir —— 创建新文件夹

# 创建一个名为 my-project 的文件夹
$ mkdir my-project

# 验证：查看是否创建成功
$ ls

预期输出中应该能看到 my-project 文件夹。

5. clear —— 清屏（屏幕太乱了，清理一下）

$ clear

验证：在终端中依次执行以下命令，确认你能正常操作：

 $ pwd
 $ mkdir ai-coding-test
 $ cd ai-coding-test
 $ pwd
 $ cd ..

如果每条命令都能正常执行且没有报错，恭喜你，终端入门完成！

0.1.4 常见问题

问题	原因	解决方案
命令输入后提示"不是内部或外部命令"	命令拼写错误或该命令不存在	检查拼写，注意大小写
中文路径导致命令失败	某些工具不支持中文路径	使用全英文路径名，如 D:\projects
PowerShell 窗口闪退	可能被系统策略限制	右键以管理员身份运行

注意：在整个教程中，请尽量使用全英文的文件夹名和文件名。中文路径在很多开发工具中会引发奇怪的错误，这是一个经典的坑。

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0.2 开发环境安装

0.2.1 Node.js 安装

Node.js 是一个让 JavaScript 能在电脑上运行的环境。它是前端开发、npm 包管理、Next.js/Vite 项目的基础工具，也是 Claude Code 官方安装前置条件之一。

你可以把 Node.js 理解为 AI 编程项目的“基础运行环境”：很多脚手架、依赖安装、构建命令都离不开它。

下载安装：

1. 打开浏览器，访问 Node.js 官网：https://nodejs.org/
2. 你会看到两个版本按钮，选择左边的 LTS（长期支持版），这是最稳定的版本
3. 下载完成后，双击安装包
4. 安装过程中一路点 "Next"（下一步），保持默认选项即可
5. 最后点 "Install" 完成安装

注意：安装时请确保勾选了"Add to PATH"选项（默认是勾选的），这样才能在终端中直接使用 node 和 npm 命令。

验证安装：

安装完成后，关闭并重新打开终端（这一步很重要，否则新安装的命令可能找不到），然后输入：

# 检查 Node.js 版本
$ node -v

预期输出：

v24.15.0

（版本号可能不完全一致。建议安装官网当前 LTS 版本；如果用 npm 安装 Claude Code，需要 Node.js v18 或更高版本。）

# 检查 npm 版本（npm 是 Node.js 自带的包管理器）
$ npm -v

预期输出：

11.12.1

验证：如果两条命令都能输出版本号，恭喜，Node.js 安装成功！

常见问题：

问题	原因	解决方案
node: command not found 或 "不是内部命令"	Node.js 未添加到系统 PATH	重新安装并确保勾选 "Add to PATH"；或手动将 Node.js 安装目录添加到系统环境变量
版本低于 v18	下载了旧版本	重新到官网下载最新的 LTS 版本
安装过程报错（Windows）	权限不足	右键安装包 → "以管理员身份运行"
macOS 提示"无法验证开发者"	macOS 安全限制	系统偏好设置 → 安全性与隐私 → 仍要打开

提示：如果你是 macOS 用户，推荐使用 nvm（Node Version Manager）来管理 Node.js 版本，方便将来切换不同版本。安装命令：

$ curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash

安装完成后重启终端，然后使用 nvm install --lts 安装最新 LTS 版本。

0.2.2 Git 安装与配置

Git 是一个"版本控制"工具。什么是版本控制？想象你在写一篇文章，每写一个版本你都存一份副本：论文_v1.doc、论文_v2.doc、论文_最终版.doc、论文_最终最终版.doc…… Git 就是帮你优雅地管理这些版本的工具。

在AI编程中，Git 尤其重要 —— 因为AI有时候会改错代码。有了 Git，你可以随时"时光倒流"回到之前正确的版本。这是你的"后悔药"。

下载安装：

Windows 用户：

1. 访问 https://git-scm.com/download/win
2. 下载 64-bit 版本的安装包
3. 双击安装，安装过程中保持所有默认选项即可（会有很多页配置，不用改，一直点 Next）
4. 安装完成

macOS 用户：

macOS 通常自带 Git。打开终端输入 git --version，如果有输出就不需要安装。如果没有，执行：

# macOS 安装 Git（通过 Xcode 命令行工具）
$ xcode-select --install

弹出的对话框中点击"安装"即可。

验证安装：

$ git --version

预期输出：

git version 2.43.0

首次配置（必须）：

安装完成后，需要告诉 Git 你是谁（这些信息会记录在每次代码提交中）：

# 设置你的名字（用英文，可以是昵称）
$ git config --global user.name "Your Name"

# 设置你的邮箱
$ git config --global user.email "your.email@example.com"

提示：这里的名字和邮箱不需要是真实的，但建议和你将来注册 GitHub 的邮箱保持一致。

Git 最小生存技能（6条命令走天下）：

你现在不需要精通 Git，只要记住这6条命令就够了（后面遇到会详细解释）：

# 1. 在项目文件夹中初始化 Git 仓库（只需要做一次）
$ git init

# 2. 查看当前文件状态（哪些文件被修改了）
$ git status

# 3. 把修改的文件添加到"暂存区"（准备提交）
$ git add .

# 4. 提交一个版本（附带说明信息）
$ git commit -m "描述这次修改做了什么"

# 5. 将代码推送到远程仓库（如GitHub）
$ git push

# 6. 从远程仓库拉取最新代码
$ git pull

避坑：使用AI编程工具时，养成一个好习惯 —— 在让AI做大的修改之前，先 git add . && git commit -m "保存当前进度"。这样即使AI改坏了，你也能用 git checkout . 恢复到之前的状态。这是无数开发者总结出的血泪经验。

0.2.3 Python 安装（可选）

Python 在本教程的第六部分（AI知识库项目）中会用到。如果你暂时只想学前端项目，可以先跳过。

下载安装：

1. 访问 https://www.python.org/downloads/
2. 下载最新版本（建议 Python 3.11 或 3.12）
3. Windows 用户特别注意：安装时务必勾选 "Add Python to PATH" 选项！

验证安装：

# Windows
$ python --version

# macOS / Linux（可能需要用 python3）
$ python3 --version

预期输出：

Python 3.12.4

# 验证 pip（Python 包管理器）
$ pip --version

预期输出：

pip 24.0 from ... (python 3.12)

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0.3 环境验证：确认一切就绪

完成上面的安装后，让我们做一次全面的环境检查，确保所有工具都正常工作。

环境检查清单：

打开终端，依次执行以下命令：

# 1. 检查 Node.js
$ node -v
# 预期输出: v18.x.x 或更高版本

# 2. 检查 npm
$ npm -v
# 预期输出: 9.x.x 或 10.x.x 或更高版本

# 3. 检查 Git
$ git --version
# 预期输出: git version 2.x.x

# 4. 检查 Python（可选）
$ python --version
# 预期输出: Python 3.11.x 或 3.12.x

创建你的第一个项目文件夹：

# 在你喜欢的位置创建一个总的工作目录
# Windows 建议：
$ mkdir D:\ai-coding-projects

# macOS 建议：
$ mkdir ~/ai-coding-projects

# 进入这个目录
$ cd D:\ai-coding-projects  # Windows
$ cd ~/ai-coding-projects   # macOS

# 初始化 Git
$ git init

预期输出：

Initialized empty Git repository in .../ai-coding-projects/.git/

验证：如果以上所有命令都能正常执行，恭喜你！环境准备工作全部完成。你现在拥有了进入AI编程世界的全部工具。

环境准备完成度检查表：

• [ ] Node.js 已安装，版本 >= 18
• [ ] npm 已安装
• [ ] Git 已安装并完成基本配置（user.name 和 user.email）
• [ ] 已创建工作目录并初始化 Git

如果有某一项未完成，请回到对应章节重新操作。不要跳过这些步骤 —— 后续每一步都依赖这些基础环境。

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第一部分：AI编程基础理论

学习目标：建立对AI辅助编程的系统认知，理解核心概念与方法论

完成标志：能向他人清晰解释什么是 Vibe Coding、Agentic Engineering 和 SDD

在正式上手工具之前，我们需要先建立"认知地图"。这就像学开车之前要先了解交通规则一样 —— 你不需要成为交通工程师，但至少要知道红灯停绿灯行、靠右行驶这些基本概念。

1.1 AI辅助编程全景认知

1.1.1 什么是AI辅助编程

传统编程是你一行一行地"手写"代码，告诉计算机每一步该怎么做。你需要掌握编程语言的语法、理解算法、记住各种API —— 学习曲线陡峭且耗时漫长。

AI辅助编程则完全不同。你用自然语言（中文或英文都行）描述"你想要什么"，AI帮你把它变成可运行的代码。你的角色从"打字员"变成了"指挥官"。

维度	传统编程	AI辅助编程
核心技能	编程语言语法、算法	需求描述、意图表达、结果验证
人的角色	代码编写者	需求定义者 + 结果审查者
关注点	"怎么做"（How）	"做什么"和"为什么"（What & Why）
学习周期	数月到数年	数天到数周
出错时	自己调试代码	用自然语言告诉AI去修复

打个比方：传统编程就像你自己从头学做一道红烧肉 —— 要学买菜、备料、掌握火候；AI编程就像你请了一个专业厨师 —— 你只需要说"我想吃红烧肉，少放糖，多放一点八角"，厨师帮你做出来，你尝一口觉得太咸了，再说"减少一些盐"就行。

提示：AI编程不是"不需要懂任何技术"，而是大幅降低了入门门槛。随着你的使用越来越深入，你会自然而然地积累技术知识。这个过程是"边用边学"，而非传统的"先学后用"。

1.1.2 AI编程的发展历程

AI编程并不是突然出现的，它经历了一个清晰的演进过程：

第一阶段：智能补全时代（2020-2022）

代表产品：GitHub Copilot、TabNine

就像手机输入法的联想功能 —— 你打了几个字，它猜你接下来要打什么。这个阶段的AI只能帮你补全一行或几行代码，依然需要你自己动手写大部分代码。

第二阶段：对话式编程时代（2023-2024）

代表产品：ChatGPT、Claude.ai

AI进化成了一个"编程顾问"。你可以用自然语言问它"怎么写一个排序算法"，它会给你一段完整的代码。但问题是：你需要自己把代码复制到项目中、自己处理各种细节，AI并不了解你的项目全貌。

第三阶段：智能体编程时代（2024 至今） ← 我们现在就在这里

代表产品：Claude Code、Cursor Agent、Qoder、Codex

这是一个质的飞跃！AI从"回答问题"进化到了"完成任务"。你告诉它"给我的项目添加一个用户登录功能"，它会自己去读你的项目代码，自己创建需要的文件，自己写代码，自己运行测试 —— 全程自主完成。

这就像从"问路人"（对话式）变成了"请了一个代驾"（智能体）—— 你只需要说目的地，它自己开车到。

第四阶段：协作工程时代（正在形成）

多个AI智能体组成"团队"，各司其职 —— 一个负责设计架构、一个负责写代码、一个负责测试、一个负责审查代码质量。人类的角色进一步上升为"项目总监"。

第一阶段       第二阶段        第三阶段         第四阶段
AI帮你打字  →  AI帮你想方案  →  AI帮你做任务  →  AI团队帮你做项目
（补全）      （对话）        （智能体）       （多智能体协作）

graph LR
   subgraph Phase1["第一阶段：智能补全时代<br/>2020-2022"]
      A1["GitHub Copilot<br/>TabNine"]
      A2["行级/函数级补全"]
      A1 --> A2
   end

   subgraph Phase2["第二阶段：对话式编程<br/>2023-2024"]
      B1["ChatGPT<br/>Claude.ai"]
      B2["自然语言→代码块"]
      B1 --> B2
   end

   subgraph Phase3["第三阶段：智能体编程<br/>2024 至今"]
      C1["Claude Code<br/>Cursor Agent"]
      C2["自主规划+执行+验证"]
      C1 --> C2
   end

   subgraph Phase4["第四阶段：协作工程<br/>2025-未来"]
      D1["多Agent协同<br/>自主架构决策"]
      D2["人类=架构师+审查者"]
      D1 --> D2
   end

   Phase1 -->|"能力升级"| Phase2
   Phase2 -->|"能力升级"| Phase3
   Phase3 -->|"能力升级"| Phase4

图：AI编程四个发展阶段演进示意图

1.1.3 AI是如何"理解"和"生成"代码的

你不需要成为AI专家，但理解以下几个核心概念会帮你更好地使用AI工具：

Token化：AI怎么"阅读"代码

AI不是像人一样一个字一个字地读代码，它把文本切成一个个小块，叫做 Token。

例如，Hello World 会被切成 Hello 和 World 两个 Token。中文的 你好世界 可能被切成 你好 和 世界 两个 Token，也可能被切成更多个。

为什么这个概念重要？因为AI的计费和能力限制都以 Token 为单位。你发送的内容越长，消耗的 Token 越多，费用越高。

提示：简单记住这个换算关系 —— 1 个 Token ≈ 4 个英文字符 ≈ 1-2 个中文字符。一篇 1000 字的中文文章大约是 500-1000 个 Token。

上下文窗口：AI的"工作记忆"

上下文窗口是AI一次能"记住"的内容量。这就像你的办公桌大小 —— 桌子越大，能同时摊开的文件越多。

模型	上下文窗口	相当于
早期模型	4K Token	一篇短文
GPT-5.x / GPT-4o 系列	128K+ Token	一本小说到一套资料
Claude Sonnet / Opus	200K-1M Token	一本厚书到一套资料
Gemini Pro 系列	1M Token 级别	一个小型图书馆

对于AI编程来说，上下文窗口越大越好 —— 因为AI需要同时"看到"更多项目代码才能做出合理的修改。Claude、Gemini、GPT 等主流模型都在持续扩大上下文窗口。

概率生成：为什么AI有时会"胡说八道"

AI生成内容的本质是预测概率最高的下一个词。大多数时候它预测得很准，但有时候它会"一本正经地胡说八道" —— 这被称为"幻觉"（Hallucination）。

例如，AI可能信心满满地告诉你某个函数的用法，但这个函数根本不存在。这就像一个知识渊博但偶尔会编故事的朋友 —— 大部分时候值得信赖，但关键信息你需要自己验证。

避坑：永远不要100%信任AI生成的代码。尤其是涉及数据库操作、用户认证、支付逻辑等关键代码时，一定要仔细检查。"信任但验证"是AI编程的黄金法则。

1.1.4 Vibe Coding：感觉驱动的编程新范式

Vibe Coding 是 AI 大牛 Andrej Karpathy（前OpenAI/Tesla AI主管）在2025年初提出的概念。他的原话是：

"完全沉浸在氛围中，拥抱指数级增长，忘记代码的存在。"

翻译成大白话就是：不要纠结代码的每一个细节，跟着感觉走，让AI帮你实现想法。

Vibe Coding 的核心原则：

1. 意图优先：先描述你想要什么效果，而不是告诉AI怎么写代码
2. 快速迭代：不追求一次完美，拥抱"生成 → 测试 → 修正"的循环
3. 信任但验证：相信AI的能力，但始终检查关键逻辑
4. 上下文经营：持续维护和优化提供给AI的背景信息

Vibe Coding 适用场景：

• 原型开发、概念验证（快速把想法变成可运行的东西）
• 个人项目、学习项目（试错成本低）
• 探索性编程（不确定最终效果，边做边看）
• UI/前端开发（可视化反馈快，容易判断好不好）

Vibe Coding 需谨慎的场景：

• 注意： 生产环境的核心系统（银行、医疗等）
• 注意： 安全敏感代码（认证、加密等）
• 注意： 性能极致要求的场景

提示：Vibe Coding 不等于"乱来"。它的精髓在于改变你的关注点 —— 从关注"代码怎么写"转向关注"产品好不好用"。

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1.2 Agentic Engineering：工程化升级范式

1.2.1 为什么纯 Vibe Coding 在大项目中不够用

Vibe Coding 对于做小项目、快速原型非常好用，但当项目变大变复杂时，纯粹的"跟着感觉走"会遇到麻烦：

• 代码质量不可控：AI可能写出能跑但很乱的代码，积累成"技术债务"
• 前后矛盾：AI在不同对话中可能给出相互冲突的实现方式
• 缺乏全局视角：AI可能只关注当前的小任务，忽略对整体架构的影响
• 难以协作：没有统一规范时，多个人（或多次会话）的代码风格各异

这就像建房子 —— 自己搭一个小木屋可以随意发挥（Vibe Coding），但要建一栋大楼就必须有图纸、有规范、有质检（Agentic Engineering）。

1.2.2 什么是智能体（Agent）

在AI编程的语境中，智能体（Agent）是一个能够自主完成任务的AI系统。它和普通的AI聊天有什么区别？

维度	普通AI聊天	智能体（Agent）
行为	你问一句，它答一句	你说一个目标，它自己规划并执行多个步骤
能力	只能生成文字	能读写文件、运行命令、搜索代码、调用工具
主动性	被动回答	主动规划、主动发现问题
记忆	仅限当前对话	可以有长期记忆
比喻	百科全书	实习生程序员

一个智能体的工作循环是 感知 → 推理 → 行动 → 反馈：

   ┌─────────────────────────────────┐
   │                         │
   ▼                         │
  感知（读取项目代码、理解需求）      │
   │                         │
   ▼                         │
  推理（分析问题、制定计划）         │
   │                         │
   ▼                         │
  行动（修改文件、运行命令、安装依赖）   │
   │                         │
   ▼                         │
  反馈（检查结果、发现新问题）──────────┘

Claude Code 就是一个典型的编程智能体 —— 你告诉它"帮我添加一个用户注册功能"，它会自己读懂项目代码，自己创建文件，自己写代码并运行测试。

1.2.3 智能体协作模式

当一个智能体不够用时（比如项目特别复杂），可以让多个智能体协作，各司其职。就像一个公司不是一个人干所有事 —— 有产品经理、有程序员、有测试员、有设计师。

领导者-执行者模式（Leader-Worker）

一个"老板"Agent负责拆分任务和协调，多个"员工"Agent负责执行具体任务。

               ┌──────────┐
               │ 领导Agent │ ← 你的需求
               │（规划分配）│
               └──┬───┬───┘
                  │   │
           ┌────────┘   └────────┐
           ▼                ▼
      ┌──────────┐        ┌──────────┐
      │编码Agent  │        │测试Agent  │
      │（写代码）  │        │（写测试）  │
      └──────────┘        └──────────┘

Qoder 就是这种模式的典型代表 —— 有 Leader（指挥官）、Coding（开发者）、Research（研究员）、Verify（测试员）等多个 Agent 角色。

管道式协作（Pipeline）

Agent按顺序接力，就像工厂流水线：

需求分析Agent → 架构设计Agent → 代码实现Agent → 测试Agent → 部署Agent

对等协作（Peer-to-Peer）

多个Agent平等地互相审查，就像同事之间互相Code Review。

提示：对于初学者来说，你暂时只需要了解这些概念。在实际使用中，Claude Code 是一个单智能体工具（一个Agent帮你做所有事），已经能完成大多数项目。当项目足够复杂时，再考虑 Qoder 等多智能体方案。

1.2.4 自主决策与任务分解

优秀的AI编程智能体不会一股脑地把所有代码写出来，它会像一个经验丰富的程序员一样，先思考再行动：

Plan-Act-Observe-Reflect 循环：

1. Plan（规划）：   "要完成登录功能，我需要做这些事......"
2. Act（行动）：   "先创建数据库用户表......"
3. Observe（观察）："创建成功了，但发现少了一个字段......"
4. Reflect（反思）："我需要修改表结构，加上邮箱字段......"
5. 回到 Plan：     "好的，现在继续下一步......"

任务分解原则 —— MECE：

MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）是一个管理咨询中常用的概念，意思是"相互独立，完全穷尽"。

举个例子，把"构建一个博客系统"分解为：

构建博客系统
├── 1. 用户系统（注册、登录、个人资料）
├── 2. 文章系统（创建、编辑、删除、列表）
├── 3. 评论系统（发表、删除、回复）
├── 4. 分类标签（创建分类、打标签、按分类筛选）
└── 5. 部署上线（打包、配置服务器、域名）

这5个子任务之间互不重叠（相互独立），合在一起覆盖了博客系统的全部功能（完全穷尽）。

提示：在使用 Claude Code 时，最佳实践是先让AI制定计划，你确认后再执行。而不是一上来就让它开始写代码。这个习惯会大幅减少返工。

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1.3 规范驱动开发 SDD（Specification-Driven Development）

1.3.1 为什么AI编程需要"规范"

你有没有过这种经历：在淘宝买衣服时，你描述"我要一件好看的衣服"，结果收到的和你想的完全不一样？这就是沟通不精准导致的。

AI编程也是一样。如果你告诉AI"帮我做一个网站"，它可能做出一个和你期望完全不同的东西。"垃圾进，垃圾出" —— 模糊的需求必然导致不准确的结果。

规范（Specification）就是你和AI之间的"合同"，它明确地写清楚：

• 要做什么（功能需求）
• 怎么做（技术方案）
• 做到什么程度（质量标准）

有了这份"合同"，AI才能精准地理解你的意图。

1.3.2 需求规范：PRD文档

PRD（Product Requirements Document，产品需求文档）描述的是"要做什么"。

用户故事（User Story）格式：

作为一个 [角色]，
我希望 [功能]，
以便 [价值/目的]。

例如：

作为一个博客读者，
我希望能按标签筛选文章，
以便快速找到我感兴趣的内容。

验收标准（Acceptance Criteria）格式：

Given（前提条件）：系统中有20篇文章，其中5篇标记了"Python"标签
When（操作）：用户点击"Python"标签
Then（预期结果）：页面只显示这5篇标记了"Python"标签的文章

用AI辅助生成PRD的Prompt：

这是一个非常实用的技巧 —— 你可以让AI帮你把模糊的想法变成结构化的需求文档：

我想做一个个人书签管理工具。

请帮我生成一份完整的PRD文档，包含：
1. 项目概述（一句话描述）
2. 目标用户
3. 核心功能列表（按优先级排列：Must Have / Should Have / Nice to Have）
4. 每个功能的用户故事和验收标准
5. 非功能需求（性能、安全、兼容性）

请用Markdown格式输出。

提示：在第五部分的项目实操中，我们会完整演示如何用这个方法生成PRD文档。

1.3.3 技术规范：SPEC文档

SPEC（Technical Specification，技术规范文档）描述的是"怎么做"。

一个完整的SPEC文档包含：

模块	内容	说明
系统架构	整体架构设计图	前后端如何交互
技术选型	使用什么技术和框架	比如 Next.js + Prisma + SQLite
数据模型	数据库表结构设计	有哪些表、每个表有哪些字段
API接口	接口定义	每个API的URL、请求参数、返回格式
目录结构	项目文件组织	代码放在哪个文件夹

让AI从PRD自动生成SPEC的Prompt：

基于以下PRD文档，请生成对应的技术规范文档（SPEC）：

[粘贴你的PRD内容]

要求：
1. 推荐技术选型并说明理由
2. 设计完整的数据模型（包含字段类型和关系）
3. 列出所有API接口（RESTful风格）
4. 给出建议的项目目录结构

1.3.4 质量规范

质量规范定义了"做到什么程度算合格"：

• 编码规范：代码风格统一、命名规则、注释要求
• 测试规范：需要覆盖哪些测试场景
• 安全规范：输入验证、认证授权、数据保护

提示：对于初学者来说，不需要一开始就写完美的规范文档。从简单的PRD开始，随着项目变复杂再逐步完善。规范的核心价值在于 —— 让你和AI的沟通更精准。

1.3.5 规范文件的组织与管理

建议在项目根目录下创建一个 specs/ 文件夹，统一管理规范文件：

my-project/
├── specs/
│   ├── PRD.md         # 产品需求文档
│   ├── SPEC.md         # 技术规范
│   ├── ARCHITECTURE.md   # 架构设计
│   └── API.md         # API 接口文档
├── src/              # 源代码
├── CLAUDE.md          # 给Claude Code的项目说明（详见第二部分）
└── package.json

规范文件最大的价值之一是 —— 可以直接作为AI工具的上下文输入。当你把 SPEC.md 的内容提供给 Claude Code 时，它就能精准地按照你的技术方案来写代码。

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1.4 主流模型系列介绍

1.4.1 大语言模型基础知识

参数量：模型的"大脑"大小

你可能听说过"7B模型"、"70B模型"这样的说法。这里的 B 是 Billion（十亿）的缩写，指的是模型的参数数量。简单理解：参数越多，模型越"聪明"，但也越慢、越贵。

参数量级	能力	类比
1-7B	基础对话、简单代码	小学生
7-30B	较好的编程、推理能力	中学生
30-70B	优秀的编程、复杂推理	大学生
70B+	顶级的编程、深度推理	研究生

提示：参数量不是唯一标准。训练数据的质量、训练方法的优化同样重要。有些小参数模型经过精细调优后，在特定任务上可以媲美大模型。

上下文窗口：再次强调的核心概念

对AI编程来说，上下文窗口直接决定了AI能"看到"你项目中多少代码。窗口越大，AI对项目的理解越全面，生成的代码越准确。

4K Token   ≈ 一个文件      → 只能看到当前文件
32K Token  ≈ 几个文件      → 能看到相关的几个文件
128K Token ≈ 一个小项目    → 能理解整个小项目
200K Token ≈ 一个中型项目   → 许多主力模型的长上下文起点
1M Token   ≈ 一个大型项目   → Claude / Gemini / GPT 等旗舰模型的超长上下文级别

Token 计费：你的"油费"

使用AI模型就像开车需要加油 —— Token 就是你的"油"，用多少付多少。

费用 = 输入Token数 × 输入单价 + 输出Token数 × 输出单价

Temperature：AI的"创造性开关"

Temperature 是一个 0-1 之间的参数，控制AI回复的"随机性"：

• Temperature = 0：每次给出几乎相同的答案（最确定性）→ 适合代码生成
• Temperature = 1：每次答案都不同（最随机）→ 适合创意写作

提示：编写代码时，通常不需要手动调整 Temperature。Claude Code 默认使用适合编程的低 Temperature 值。

1.4.2 Claude 系列（Anthropic）

Claude 是本教程推荐的主力模型，由 Anthropic 公司开发。

模型	上下文	速度	代码能力	推理能力	费用档位	关键特点
Claude Haiku 4.5	200K	极快	良好	中等	$	轻量任务、批处理、低成本
Claude Sonnet 4.6	1M	快	优秀	强	$$	日常开发主力，性价比高
Claude Opus 4.7	1M	中等	顶级	极强	$$$	复杂规划、架构和疑难问题

核心优势：

• 超长上下文（200K 到 1M，随模型不同而变化），项目级代码理解能力强
• 代码生成质量在业界领先
• 指令遵循能力精确（你说什么，它就做什么）
• 安全对齐好（不容易生成危险代码）

1.4.3 GPT 系列（OpenAI）

模型	定位	特点	适用场景
GPT-5.5	最新旗舰	推理、编程、多模态综合能力最强	复杂开发、架构设计、疑难调试
GPT-5.x mini / nano	轻量模型	速度快、成本低	简单任务、批量处理
o 系列推理模型	深度推理	强化数学、算法、复杂推理	算法题、复杂约束问题

核心优势：多模态能力强、工具调用生态成熟，和 Codex / ChatGPT / OpenAI API 的集成最完整。

适合场景：将UI截图转换为代码、需要视觉理解的任务。

1.4.4 GLM 系列（智谱AI）

智谱AI的GLM系列（配套 CodeGeex 代码助手），中文能力和代码能力均衡，国内可用。

模型	特点	在 cc 中的角色
GLM-4.7	智谱当前默认主力模型，代码与推理均衡	默认占用 Opus / Sonnet 槽位
GLM-4.5-Air	轻量、高速	默认占用 Haiku 槽位
GLM-5.1	高阶推理模型，能力更强	需手动覆盖三个槽位才会启用，高峰期算 3 倍消耗

1.4.5 DeepSeek 系列 国内推荐

模型	特点	适用场景
deepseek-v4-pro[1m]	DeepSeek 官方 Claude Code 接入示例使用的主力模型	通过 Anthropic 兼容端点接入 Claude Code
deepseek-v4-flash	轻量高速模型	适合 Haiku / Subagent 等轻量槽位

注意： 模型名与后续变化请以 DeepSeek 官方文档 为准。

核心优势：

• 极致性价比：价格远低于官方 Claude
• 代码能力强，接近 Claude Sonnet 水平
• 国内直连，注册简单
• 官方为 Claude Code 提供了专用的 Anthropic 兼容端点，适配度高

1.4.6 通义千问系列（阿里云）

模型	特点	适用场景
Qwen-Plus / Qwen-Max	均衡性能、中文优化	中文项目的日常开发
Qwen3-Coder / Qwen-Coder 系列	代码专精	纯编程任务、代码生成

核心优势：中文理解能力出色、国内直连、阿里云生态集成。

1.4.7 其他值得关注的模型

模型	开发者	特点	场景
Gemini Pro 系列	Google	超大上下文、多模态	超长代码库分析
Kimi / Moonshot 系列	月之暗面	长上下文、中文好	中文长文档处理
Llama 系列	Meta	开源旗舰、可本地部署	离线/隐私敏感场景
Mistral 系列	Mistral AI	欧洲开源、代码能力强	本地部署替代方案

---

1.4.8 模型选型实战指南

1.4.8.1 选型决策树

面对一个编程任务时，按以下流程选择模型：

你的任务是什么？
│
├── 简单任务（代码补全、格式化、小修改）
│   ├── 追求最快速度 → Claude Haiku / GLM-4.5-Air / 本地 Qwen
│   ├── 追求最低成本 → DeepSeek API / 本地 Ollama
│   └── 完全免费 → 本地 Ollama 模型
│
├── 日常开发（功能实现、Bug修复、代码生成）
│   ├── 英文项目 → Claude Sonnet （首选）
│   ├── 中文项目 → Claude Sonnet 或 通义千问 / GLM-4.7
│   └── 预算紧张 → DeepSeek V4 / GLM / Kimi
│
├── 复杂任务（架构设计、算法难题、疑难Bug）
│   ├── 深度推理 → Claude Opus / GPT-5.5 / DeepSeek V4 Pro
│   └── 超长代码库 → Gemini Pro (1M上下文)
│
└── 特殊场景
   ├── 离线/隐私要求 → 本地 Ollama + Llama/Qwen
   ├── 截图→代码 → GPT-5.5 / GPT-4o 系列（多模态）
   └── 国内直连要求 → DeepSeek / 千问 / GLM

1.4.8.2 成本优化策略

策略一：分层使用

简单任务 ──→ Haiku / GLM-4.5-Air / 本地 Qwen（成本：$）
日常任务 ──→ Sonnet / DeepSeek V4 Pro      （成本：$$）
复杂任务 ──→ Opus / GLM-5.1              （成本：$$$$）

不要所有任务都用最贵的模型，就像不是每次出门都需要打专车。

策略二：Prompt Cache（缓存利用）

Claude 和 GPT 都支持 Prompt Cache —— 如果你发送的上下文中有大量重复内容（如每次都发送同一个 CLAUDE.md），后续请求可以复用缓存，显著降低重复上下文的输入成本。

策略三：本地模型补充

对于简单的代码格式化、注释生成等任务，可以使用 Ollama 部署的本地模型，完全免费。

一个月的费用预估：

使用强度	推荐模型	月费用估算
轻度（每天1-2小时）	DeepSeek API / GLM / Kimi	¥5-30（视模型与套餐）
轻度	Claude Sonnet	$10-30（约¥70-210）
中度（每天3-5小时）	Claude Sonnet	$30-80（约¥210-560）
重度（全天使用）	Claude Sonnet + Haiku	$80-200（约¥560-1400）

1.4.9 安全与隐私考量

方案	数据隐私	适用场景
云端API（Claude/GPT等）	数据经过服务商服务器	一般项目、学习项目
本地部署（Ollama）	数据不出本机	企业敏感代码、隐私要求高

注意：使用云端AI服务时，你发送的代码会经过服务商的服务器。虽然主流服务商（Anthropic、OpenAI）承诺不会用用户数据训练模型，但如果你在处理高度敏感的代码（如核心算法、密钥等），建议使用本地部署方案。

1.5 本部分小结

核心概念回顾：

概念	一句话解释
AI辅助编程	用自然语言指挥AI写代码，人类从"写代码"变成"指挥AI写代码"
Vibe Coding	跟着感觉走的编程方式，适合快速原型和小项目
Agentic Engineering	系统化的AI驱动开发方法，适合大型项目
Agent（智能体）	能自主规划、执行、验证任务的AI系统
SDD（规范驱动开发）	先写规范（PRD/SPEC），再让AI按规范执行
PRD	产品需求文档，描述"做什么"
SPEC	技术规范文档，描述"怎么做"

三者的关系：

Vibe Coding（感觉驱动）
   ↓ 项目变大、需要更多控制
Agentic Engineering（系统化方法）
   ↓ 需要精准的沟通"合同"
SDD（规范驱动开发）

第二部分：AI编程工具生态

学习目标：深入掌握主流AI编程工具，重点精通Claude Code的使用

完成标志：能熟练使用Claude Code完成完整的编程任务，能根据场景选择合适工具

这是本教程最核心的一部分。如果说前面是"认知准备"，这里就是"真刀真枪"。我们将深入学习 Claude Code 的每一个细节，让你从安装配置到日常使用都游刃有余。

2.1 AI编程工具全景图

在深入 Claude Code 之前，先整体了解一下当前AI编程工具的格局，这样你才能理解每个工具的定位和适用场景。

2.1.1 按交互模式分类

类型	代表工具	特点	适合场景	比喻
Agent 工具（终端/桌面/IDE）	Claude Code、Codex	能读写文件、运行命令、自主推进任务	后端开发、全栈项目、自动化	随叫随到的远程程序员
IDE 集成型	Cursor、Windsurf、GitHub Copilot、cline	嵌入编辑器中，实时辅助	日常编码、代码补全	坐在你旁边的搭档
平台型 Agent	Qoder、Devin、Bolt.new	Web/桌面平台，多Agent协同	复杂项目管理	一个AI开发团队
对话式	ChatGPT、Claude.ai	对话界面，问答式编程	学习、问题解答	编程百科全书

2.1.2 按能力层级分类

L5 自主工程 ─── 端到端自主完成项目（探索中）
   ↑
L4 项目管理 ─── 多Agent协同、任务分解（Qoder）
   ↑
L3 任务执行 ─── 自主修改文件、运行命令（Claude Code、Cursor Agent）我们重点学这个
   ↑
L2 代码生成 ─── 生成完整代码块（ChatGPT、Claude.ai）
   ↑
L1 代码补全 ─── 行级/函数级补全（Copilot、TabNine）

本教程的核心工具 Claude Code 处于 L3 层级，是目前日常开发中最实用、最强大的层级。

2.1.3 如何评估一个AI编程工具

当你在选择AI编程工具时，可以从这8个维度来评估：

维度	说明	为什么重要
上下文能力	能理解多大范围的代码库	项目越大，需要理解的代码越多
工具使用	能否操作终端、文件系统	决定AI能不能真正"动手"
自主性	能否自主规划和执行	越自主，你需要干预的越少
准确性	生成代码的正确率	直接影响你的工作效率
速度	响应和完成任务的速度	太慢会严重影响体验
成本	订阅费 + API费用	影响长期可持续性
扩展性	插件/技能/自定义能力	能否适应你的特殊需求
中文支持	中文理解和生成质量	对中文用户尤为重要

---

2.2 各AI编程工具概述

在深入了解具体工具之前，先快速认识一下目前最主流的几款AI编程工具——了解它们各自是什么、核心特点是什么，形成全局认知。

2.2.1 Claude Code

本节是全教程的核心重点，将从安装到进阶全方位讲解 Claude Code 的使用。

Claude Code 是 Anthropic 公司推出的 AI 编程智能体。它最经典的入口是终端 CLI，现在也提供 IDE、Desktop、Web 等形态。它能够读取项目代码、修改文件、运行命令、安装依赖 —— 就像你雇了一个 24 小时在线的远程程序员，你用自然语言告诉它做什么，它自己动手干活。

graph TB
   subgraph CC["Claude Code 核心能力架构"]
      direction TB
      Input["你的自然语言指令"] --> Brain["AI 大脑<br/>Claude Sonnet/Opus"]

      subgraph Abilities["四大能力模块"]
         direction LR
         subgraph F[" 文件操作"]
            F1["读取文件"]
            F2["创建/修改文件"]
            F3["搜索代码"]
         end
         subgraph T[" 终端执行"]
            T1["运行命令"]
            T2["安装依赖"]
            T3["启动服务"]
         end
         subgraph U[" 代码理解"]
            U1["项目结构分析"]
            U2["逻辑理解"]
            U3["依赖关系"]
         end
         subgraph W[" 智能编码"]
            W1["需求→代码"]
            W2["Bug定位修复"]
            W3["重构优化"]
         end
      end

      Brain --> F
      Brain --> T
      Brain --> U
      Brain --> W
   end

图：Claude Code 核心能力架构 —— AI大脑接收你的指令，通过四大能力模块操控项目

Claude Code 是什么？

如果把AI编程工具比作不同的交通工具：

• ChatGPT/Claude.ai 就像公交车 —— 你问路，它告诉你怎么走，但你得自己走
• Cursor 就像共享单车 —— 你骑着它走，它帮你指路和加速
• Claude Code 就像出租车 —— 你说目的地，它自己开到

Claude Code 的核心特点：

特点	说明
多入口使用	支持终端、IDE、Desktop / Web 等入口，终端仍是开发者最常用形态
全自主执行	能自己读文件、写文件、运行命令
项目级理解	能理解整个项目的代码结构和逻辑
200K-1M 上下文	一次能"记住"大量项目背景，具体上限取决于模型
权限确认	执行危险操作前会先征求你同意

Claude Code vs Claude.ai 的核心区别：

维度	Claude.ai（网页版）	Claude Code（命令行版）
界面	浏览器对话框	终端 / IDE / Desktop / Web 等入口
能力	只能给你文字回复	能直接操作你的电脑（读写文件、运行命令）
项目理解	你需要手动粘贴代码	它自己读取整个项目
代码应用	你需要手动复制代码到项目中	它直接修改你的项目文件
适合场景	问编程问题、生成代码片段	开发完整项目、修改真实代码

提示：Claude Code 和 Claude.ai 都使用 Claude 系列模型，核心区别在于“交互方式”和“工具权限”。Claude Code 给了 AI “手” —— 让它能在你授权后直接触碰项目文件和开发工具。

2.2.1.1 LLM Loop：cc 凭什么是「Agent」而不是「聊天框」

要理解 Claude Code 与你以前用过的 ChatGPT、Claude.ai 的本质差别，必须先弄懂一个机制 —— LLM Loop（大模型循环）。

对话式 AI（ChatGPT/Claude.ai）的工作方式：你问一句 → 它答一句 → 结束。如果答案不满意，你再问一次。主动权一直在你手里，AI 只是个"高级回答机器"。

Claude Code 的工作方式：你下达一个目标 → cc 自己拆解步骤 → 自己调用工具 → 看结果 → 决定下一步 → 再调用工具 → ……一直循环到任务完成。主动权交给了 AI。这个不断"思考-行动-观察-再思考"的循环，就叫 LLM Loop。

graph LR
   A["你给一个目标"] --> B[" 思考<br/>制定下一步计划"]
   B --> C[" 行动<br/>调用工具/执行命令"]
   C --> D[" 观察<br/>读取执行结果"]
   D --> E{"任务完成?"}
   E -- "否" --> B
   E -- "是" --> F[" 交付结果"]

图：LLM Loop —— Claude Code 的自主循环机制

这就是为什么我们把 cc 称为 Agent（智能体） 而不是 Chatbot（聊天机器人）。也正因为如此：

• 你可以给 cc 一个模糊的高层目标（如"帮我做一个番茄钟"），它会自己一步步推进
• cc 在执行过程中会自我纠错——某条命令报错了，它会读错误信息，调整方案再试
• 注意： cc 不一定每一步都问你，所以在它"撒丫子跑"之前，你要给好上下文（CLAUDE.md、Skills、计划等）

关键认知：cc 是一整套"程序+模型"的组合，底层的大模型其实可以替换——这也是为什么后面我们能用 DeepSeek、千问、GLM 等国产模型来驱动 cc。是这套 Loop 机制 + Harness 工程，让 cc 比单纯的对话式 AI 强大得多。

2.2.1.2 Claude Code 是如何“读懂”你的代码库的（Agentic Search）

很多人对 Claude Code 有个误解：以为它会像其他 AI 工具一样，需要先把项目代码上传到服务器建立“索引”。事实上，Claude Code 不需要任何预先的代码库索引。

官方把这种机制叫做 Agentic Search（智能体式检索），它的工作方式和一个人类工程师冷启动一个项目完全一样：

graph LR
   A["你的需求"] --> B["浏览目录结构"]
   B --> C["读取关键文件"]
   C --> D["用 grep 搜索代码"]
   D --> E["跟进引用/调用关系"]
   E --> F["在本地理解代码"]
   F --> G["执行任务"]

图：Agentic Search——像人一样按需读取代码库

与传统 RAG/向量检索的本质区别：

维度	传统 RAG 检索	Claude Code 的 Agentic Search
工作方式	预先嵌入整个代码库为向量，查询时按相似度拼凑	现场读文件、grep、追引用
需要服务器索引	需要，且需持续维护	不需要
代码变动处理	索引过期，可能返回已删除或重命名的代码	始终读取实时代码
代码上传	通常需要预先上传或建立索引	不需要预先上传/索引整个代码库；但被读取进上下文的片段仍会发送给模型服务
适合场景	老项目、不变代码库	活跃开发中的项目、百万行 monorepo

关键意义：这意味着 Claude Code 天生适合活跃代码库——它不依赖一份可能过期的预建索引，也不需要 IT 部门部署向量数据库。但它读取到的相关文件内容仍会作为上下文发送给模型服务，所以处理敏感代码时依然要遵守公司安全规范。

2.2.1.3 “脚手架”比“模型”更重要：Harness 体系

官方反复强调一个观点：决定 Claude Code 表现的，不只是背后的模型，还有围绕模型搭建的“脚手架 Harness”。

理解方式：模型能力决定下限，项目上下文、工具权限、规则文件和工作流决定上限。实际生产中，围绕模型搭建的工具生态会显著影响最终表现。

本教程把 Claude Code 的工程化能力抽象成 7 个扩展点，建议按“从底到顶”的顺序理解——先打好上下文和规则基础，再接入更复杂的外部工具：

graph TB
   L7["⑦ Subagents（子代理）<br/>独立上下文窗口去调研/执行"]
   L6["⑥ MCP Servers<br/>接入外部工具与数据源"]
   L5["⑤ LSP（语言服务器）<br/>给 AI 装上 IDE 导航能力"]
   L4["④ Plugins<br/>Skills+Hooks+MCP 打包分发"]
   L3["③ Skills<br/>按需加载的专业知识包"]
   L2["② Hooks<br/>会话生命周期钩子"]
   L1["① CLAUDE.md<br/>项目上下文文件"]
   Base[" 模型本身（地板）"]

   Base --> L1 --> L2 --> L3 --> L4 --> L5 --> L6 --> L7

图：Harness 的 7 层扩展点——下三层是“纪律”（项目上下文、钩子、知识），上四层是“武器”（包分发、IDE、外部、子代理）

层	组件	作用	加载时机
①	CLAUDE.md	项目上下文文件（项目背景、约定、禁区）	每次会话自动加载
②	Hooks	会话生命周期钩子（启动/结束/文件写入等事件）	事件触发
③	Skills	可复用的任务方法论（如“代码审查”“部署”）	按需加载
④	Plugins	打包一整套 Skills + Hooks + MCP 配置	装上后始终生效
⑤	LSP（语言服务器）	给 AI 装上“跳到定义/查找引用”等 IDE 级导航	始终生效
⑥	MCP 服务器	打通 Claude 与外部工具（数据库、文档、票务系统）	始终生效
⑦	Subagents（子代理）	独立上下文窗口的 Claude 实例，只返回结论	任务发出时创建

注意： 顺序重要！ 初学者不要在基础还没搭好时就急着上 MCP 或 Subagents。先把 CLAUDE.md、Hooks、Skills 这三层基本功做扎实再说。

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2.2.2 OpenAI Codex

Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程 Agent，是 Claude Code 最主要的竞争对手之一。其中 Codex CLI 是开源项目，Codex App / Desktop / IDE 插件则更偏产品化入口。它目前常见的使用形态包括：

形态	说明	适合人群
Codex Desktop	图形界面桌面客户端，体验最好	新手、喜欢 GUI
Codex CLI	命令行终端，灵活轻量	终端爱好者
VSCode 插件	在 VSCode 侧边栏直接使用	VSCode 用户

CLI 会使用本地 ~/.codex/ 配置目录；桌面端和 IDE 插件也会共享 OpenAI 账号体系，但具体配置项、插件能力和界面入口会随版本变化，以当前客户端显示为准。

核心亮点：

• CLI 开源透明（Apache 2.0）：可以阅读源码理解工具原理
• 沙箱与审批机制：通过 sandbox / approval mode 控制文件修改和命令执行风险
• AGENTS.md 项目说明：用于记录项目规则、上下文和工作约定，便于 Agent 在新会话中快速接手
• 多模型提供商：原生支持 GPT 系列，也可接入 DeepSeek、Ollama、Mistral 等任何兼容 OpenAI API 的服务
• 三档自主级别：suggest（每次确认）→ auto-edit（自动编辑，命令需确认）→ full-auto（完全自主），灵活控制
• 推理强度可控：low / medium / high 三档，根据任务复杂度平衡速度与质量

Codex 与 Claude Code 核心对比：

维度	Codex	Claude Code
开源	CLI 开源（Apache 2.0）	否（闭源）
安全模型	sandbox + approval mode	权限规则与模式配置
指令文件	AGENTS.md（开放标准）	CLAUDE.md（专用）
配置文件格式	TOML	JSON
模型生态	GPT 系列 + 任意 OpenAI 兼容	Claude 系列 + Anthropic 兼容接口
国内 Coding Plan	需自行配中转	国内厂商原生支持

何时选择 Codex：

• 已有 ChatGPT 账号或 OpenAI API → 零配置开箱即用
• 看重开源透明、想阅读源码 → Codex CLI 可审计
• 需要明确控制命令和文件修改风险 → 关注 Codex 的 sandbox / approval 设置
• 想用 GPT 系列的代码能力 → Codex 是 GPT 的原生入口
• 需要跨工具统一规范 → AGENTS.md 是开放标准

一句话总结：Codex 适合看重开源、安全沙箱和 GPT 生态的用户；Claude Code 适合追求国内模型生态成熟度和 Coding Plan 省心体验的用户。两者可在同一项目中共存，AGENTS.md 和 CLAUDE.md 互不干扰。

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2.2.3 Cursor

如果说 Claude Code 是命令行中的"远程程序员"，那 Cursor 就是坐在你旁边、和你共用一个屏幕的"编程搭档"。

2.2.3.1 Cursor 概述与定位

Cursor 是一个基于 VS Code 改造的 AI 原生 IDE（集成开发环境）。它把AI能力直接嵌入到了代码编辑器中，让你在写代码的同时随时获得AI辅助。

维度	Claude Code	Cursor
界面	终端命令行	图形化编辑器
交互方式	纯文字对话	鼠标+键盘+对话
核心优势	全自主执行、项目级理解	实时补全、可视化编辑
适合场景	后端开发、全栈架构	前端开发、日常编码
学习曲线	需要熟悉终端	和 VS Code 几乎一样

提示：Claude Code 和 Cursor 不是竞争关系，而是互补关系。很多开发者的工作流是：用 Claude Code 搭建项目骨架和实现后端逻辑，用 Cursor 精调前端细节和日常编码。

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2.2.4 其他AI编程工具

除了三大主流工具之外，还有一些各具特色的AI编程工具值得了解。

2.2.4.1 Qoder（阿里）

Qoder 是阿里推出的 AI 编程工具，主打更强的任务拆解、上下文检索和 Agent 化开发体验。由于这类工具迭代很快，具体功能入口和角色命名请以官网当前版本为准。

可以把它理解为更偏“项目团队协作感”的 AI IDE：

能力方向	说明
需求理解	把自然语言需求拆成可执行任务
代码检索	在项目中查找相关文件、调用关系和上下文
编码执行	自动修改文件、生成代码、处理错误
验证反馈	运行命令或测试，基于结果继续调整
代码审查	检查潜在问题并给出修复建议

基本使用流程

Qoder 的典型工作流：

你描述需求 → 工具理解并拆分任务
   → 检索现有代码
   → 制定实施计划
   → 执行编码
   → 运行验证
   → 汇报结果与后续建议

Qoder 特别适合复杂项目，因为它的多Agent协作可以同时处理代码编写、测试、审查等多个环节，减少返工。

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2.2.4.2 CodeBuddy（腾讯云AI代码助手）

腾讯推出的AI编程助手，以 IDE 插件形式提供。特点是中文优化好、国内直接可用、企业级功能完善。

适合在腾讯云生态中开发的团队。

2.2.4.3 Trae（字节跳动）

字节跳动推出的AI IDE，类似 Cursor，但深度集成了豆包大模型。国内直接可用，中文支持好。

2.2.4.4 在线快速原型工具

工具	特点	适合场景
Bolt.new	在浏览器中一键生成全栈应用	快速验证想法
Lovable	AI生成 + 可视化编辑	非技术人员做原型
v0 (Vercel)	专注UI组件生成	前端设计原型

这些工具不需要安装任何东西，直接在浏览器中描述你想要什么，它们会生成可运行的应用。适合快速验证想法，但对于学习AI编程技能来说，Claude Code 和 Cursor 能让你学到更多。

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2.2.5 工具对比与选型指南

2.2.5.1 全维度对比矩阵

维度	Claude Code	Codex CLI	Cursor	Qoder	Copilot	Trae
类型	CLI Agent	CLI Agent	AI IDE	多Agent平台	IDE插件	AI IDE
开源	否	是（Apache 2.0）	否	否	否	否
自主性	极高	高	中	极高	低	中
上下文窗口	200K~1M	取决于所选 GPT 模型	大	取决于版本	中	大
安全模型	权限规则	sandbox + approval	IDE 内置	权限规则	受限	IDE 内置
国内直连	需配置	需配置	需配置	需配置	需配置	可直连
免费额度	有限	有限	有限	有限	有限	有
学习曲线	中	中	低	中	低	低
中文支持	好	好	好	好	一般	好

2.2.5.2 场景化选型建议

你的情况	推荐工具	理由
零基础，想快速上手	Cursor 或 Trae	可视化强、上手快
想深入学习AI编程	Claude Code（本教程核心）	对AI工作原理理解更深
个人全栈项目	Claude Code + Cursor 组合	Claude Code 做后端，Cursor 做前端
只想做个简单网页	Bolt.new / v0	不用安装，浏览器里直接做
企业级复杂项目	Qoder / Claude Code	多Agent协同、任务管理
国内用户、追求开箱即用	Trae / CodeBuddy	无需翻墙、中文优化

2.2.5.3 工具+模型组合推荐

选择AI编程方案时，工具和模型要一起考虑——就像买车不能只看车架不看发动机。以下是根据不同预算和需求，经过大量实战验证的最优组合：

组合方案	工具	模型	月成本	适合人群
性能组	Claude Code	Claude Sonnet/Opus	按量/API 或订阅	追求极致体验、有国际支付能力
免费组	Codex CLI	ChatGPT/Codex 账号额度	免费或订阅内	想低成本体验高质量 AI 编程
性价比组	Claude Code	GLM Coding Plan	固定套餐（以官网为准）	国内用户、追求省心
极客组	Claude Code	DeepSeek V4 Pro（API）	¥0-30	动手能力强、追求性价比

性能组：Claude Code + Claude 模型

这是目前综合体验最好的组合。Claude Code 的 Agent 能力 + Claude 模型的代码理解能力，两者深度适配。缺点是需要国际支付方式，且按量付费需要留意用量。

适合：有国际信用卡的学生/开发者，对代码质量要求高。

免费组：Codex CLI + ChatGPT/Codex 账号额度

Codex CLI 可以通过 ChatGPT 账号或 API Key 使用，具体额度取决于你的账号套餐和官方策略。Codex CLI 开源透明，沙箱和审批机制清晰，适合低成本入门。缺点是不同地区、套餐和时间段的可用额度可能变化。

适合：想零成本入门 AI 编程的新手。

性价比组：Claude Code + GLM Coding Plan

智谱的 Anthropic 兼容接口做得比较完整，三个模型槽位（Opus/Sonnet/Haiku）可自动映射到 GLM 系列，免去手动配置的麻烦。套餐价格、额度和高峰期倍率会调整，正式购买前以智谱官网为准。

适合：国内大多数开发者，不想折腾配置、追求稳定省心。

极客组：Claude Code + DeepSeek V4 Pro

DeepSeek 官方提供了 Claude Code 的 Anthropic 兼容接入方式，当前文档示例使用 deepseek-v4-pro[1m]，并可把轻量任务映射到 deepseek-v4-flash。价格通常较低，但需要自己配置端点、Key 和环境变量，并按官方文档核对最新模型名。

适合：动手能力强、追求极致性价比的学生和个人开发者。

选型建议：新手推荐从性价比组（GLM Coding Plan）或免费组（Codex CLI）开始，零风险体验。等熟悉了再升级到性能组。

2.2.5.4 工具组合（进阶玩法）

上一节是按"预算"选方案，这一节是按"场景"搭工具组合——你可以同时用多个工具，发挥各自优势。

双工具流（推荐）：Claude Code（后端/架构/数据库）+ Cursor（前端/UI细节）

这是目前社区公认的最佳实践。Claude Code 擅长从零搭建项目骨架、写 Prisma Schema、设计 API；Cursor 擅长对着设计稿调像素、改 Tailwind 类名。两者互补，效率最高。

轻量组合：Cursor + Claude.ai 网页版辅助

不想学命令行的替代方案。主力用 Cursor 写代码，遇到复杂问题打开 Claude.ai 网页版直接问。

国内友好组合：Trae + DeepSeek API

全程无需代理，Trae 的 IDE 体验接近 Cursor，DeepSeek 提供高性价比的模型能力。

2.3 Claude Code 安装与配置

2.3.1 安装

前提条件：

Claude Code 官方提供原生安装器和 npm 等安装方式。本教程已经在第零部分安装 Node.js，因此优先使用 npm 安装方式，和后续前端项目开发环境保持一致；如果你不想通过 npm 管理 Claude Code，也可以使用官方原生安装器。

方式一：npm 安装（推荐本教程使用）

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Windows 提醒：Claude Code 对 Windows 的支持方式会随版本变化。若官方文档提示通过 WSL 使用，请在 WSL 的 Linux 终端里执行安装和环境变量配置；如果你的当前版本支持原生 Windows，再按官方 Windows 说明操作。

方式二：原生安装器（可选）

官方也提供原生安装器，用于不想通过 npm 管理 Claude Code 的用户。安装命令和支持系统可能变化，使用前请以 Claude Code 官方 setup 文档为准。

# macOS / Linux / WSL 示例
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

验证安装：

$ claude --version

预期输出：

claude-code v1.x.x

验证：如果能看到版本号，说明安装成功！

安装常见问题排查：

问题	原因	解决方案
curl 下载失败	网络访问官方安装地址失败	检查网络，或改用 npm 安装方式
npm: command not found	Node.js 未安装或 PATH 未生效	回到 0.2.1 安装 Node.js
EACCES: permission denied (macOS)	npm 全局安装权限不足	修复 npm 全局目录权限，或改用官方原生安装器
下载超时 / 网络错误	npm 默认源在国外，速度慢	npm 方式可设置国内镜像：npm config set registry https://registry.npmmirror.com
Windows PowerShell 执行策略限制	系统安全策略阻止脚本运行	以管理员身份打开 PowerShell，执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned，然后重新安装
ERR! code EBADENGINE	Node.js 版本太低	升级 Node.js 到 v18+

提示： 国内用户 如果官方安装器网络不稳定，可以临时使用 npm 方式，并先配置 npm 镜像：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

2.3.2 API 配置

安装好 Claude Code 后，需要配置 API 密钥或登录方式才能使用。这一节提供三类配置方案，请根据你的情况选择。

核心配置参数速查表：

参数（环境变量）	作用	何时使用
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic 官方 API Key	直接使用官方服务时
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN	第三方平台的 API Key	使用中转/第三方模型时
ANTHROPIC_BASE_URL	API 端点地址（覆盖默认地址）	使用中转/第三方服务时
ANTHROPIC_MODEL	默认使用的模型名称或别名	持久指定默认模型
ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL	opus 槽位映射的具体模型	自定义三级槽位映射
ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL	sonnet 槽位映射的具体模型	自定义三级槽位映射
ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL	haiku 槽位映射的具体模型	自定义三级槽位映射
API_TIMEOUT_MS	API 请求超时时间（毫秒）	网络慢或模型推理耗时长时

提示： 参数关系说明：ANTHROPIC_API_KEY 用于官方直连，ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 用于第三方服务。两者不要同时设置，否则会冲突。ANTHROPIC_BASE_URL 只在使用非官方端点时需要设置。

三种配置方式对比：

配置方式	持久性	作用范围	推荐场景
临时环境变量	关闭终端即失效	当前终端窗口	快速测试、临时切换
永久环境变量	永久生效	所有终端和项目	日常一台电脑固定使用
配置文件 settings.json	永久生效	全局或特定项目	多项目/多模型切换、团队共享

配置文件路径说明：

• 全局：~/.claude/settings.json（Windows：C:\Users\<用户名>\.claude\settings.json）
• 项目级（团队共享）：项目根目录/.claude/settings.json（可提交 Git）
• 项目级（个人私有）：项目根目录/.claude/settings.local.json（加入 .gitignore）

graph TB
   subgraph Priority["配置优先级（从高到低）"]
      direction TB

      subgraph L1["① 启动参数（最高优先级）"]
         P1["claude --model opus"]
      end

      subgraph L2["② 环境变量"]
         P2["ANTHROPIC_MODEL<br/>ANTHROPIC_AUTH_TOKEN<br/>ANTHROPIC_BASE_URL"]
      end

      subgraph L3["③ 配置文件（从高到低）"]
         P3A["项目/.claude/settings.local.json<br/>（个人私有，不提交Git）"]
         P3B["项目/.claude/settings.json<br/>（团队共享，提交Git）"]
         P3C["~/.claude/settings.json<br/>（全局生效）"]
         P3A --> P3B --> P3C
      end

      L1 --> L2 --> L3
   end

   subgraph Methods["三种配置方式"]
      direction LR
      M1[" 临时环境变量<br/>关窗口即失效<br/>适合：快速测试"]
      M2[" 永久环境变量<br/>所有终端生效<br/>适合：固定使用"]
      M3[" settings.json<br/>项目级隔离<br/>适合：多项目切换"]
   end

图：Claude Code 配置体系架构 —— 三种配置方式及其优先级层级

方案选择指南：

你能直接访问 Anthropic 网站吗？
├── 能 → 方案一：使用 Anthropic 官方 API（推荐）
└── 不能 → 你在国内吗？
   ├── 想用原版 Claude 模型 → 方案二：使用第三方API中转服务 国内首选
   ├── 想用其他模型（DeepSeek/千问/GLM等） → 方案三：接入其他模型
   └── 想要包月套餐、省心不操心 → 在方案三中选择厂商 Coding Plan

2.3.2.1 方案一：使用 Anthropic 官方 API（推荐海外用户）

这是最直接的配置方式，适合能稳定访问 Anthropic 服务、具备合规支付方式的用户。国内用户可能会遇到注册、支付、访问稳定性等问题，建议按自己的网络和合规条件谨慎选择。

注册步骤（可直接访问国际网络的用户）：

1. 访问 https://console.anthropic.com/
2. 点击 "Sign up" 注册账号
3. 使用邮箱注册并完成验证
4. 登录后，进入 API Keys 页面
5. 点击 "Create Key" 创建一个新的 API Key
6. 为这个 Key 起个名字（如 "claude-code"）
7. 立即复制并保存 —— API Key 只会显示一次！

避坑：API Key 就像你的银行卡密码，绝对不要分享给别人，也不要把它写在代码文件里提交到 GitHub。一旦泄露，别人可以用你的额度调用API，产生费用。

计费说明：

Anthropic API 采用按量计费模式（用多少付多少）：

模型	输入费用	输出费用	说明
Claude Haiku 4.5	$1 / 百万Token	$5 / 百万Token	轻量、快速、低成本
Claude Sonnet 4.6	$3 / 百万Token	$15 / 百万Token	日常开发主力
Claude Opus 4.7	$5 / 百万Token	$25 / 百万Token	复杂规划与深度推理

提示：一个 Token 大约等于 4 个英文字符或 1-2 个中文字符。一次普通的编程对话大约消耗 1000-5000 个 Token，具体费用取决于输入/输出比例和所选模型。新用户是否有免费额度，以 Anthropic 当前页面为准。

（价格信息按 Anthropic 官方价格页在 2026-05-18 核对，请以官网最新价格为准）

Step 1：设置环境变量

你需要将 API Key 设置为系统环境变量，这样 Claude Code 启动时就能自动读取。

Windows 用户（PowerShell）：

# 方法一：临时设置（仅当前终端窗口有效，关闭后失效）
$env:ANTHROPIC_API_KEY = "sk-ant-api03-你的实际API-Key"

# 方法二：永久设置（推荐，一次设置永久生效）
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY", "sk-ant-api03-你的实际API-Key", "User")

注意：永久设置后需要重新打开终端才能生效。

macOS / Linux 用户：

# 编辑 shell 配置文件（根据你使用的 shell 选择）
# 如果用 zsh（macOS 默认）：
$ echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-你的实际API-Key"' >> ~/.zshrc

# 如果用 bash：
$ echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-你的实际API-Key"' >> ~/.bashrc

# 使配置立即生效
$ source ~/.zshrc  # 或 source ~/.bashrc

Step 2：首次启动 Claude Code

# 进入你的项目目录
$ cd D:\ai-coding-projects  # Windows
$ cd ~/ai-coding-projects   # macOS

# 启动 Claude Code
$ claude

预期输出：

╭──────────────────────────────────────────╮
│                                │
│   Welcome to Claude Code!            │
│                                │
│   /help for available commands         │
│                                │
╰──────────────────────────────────────────╯

>

你会看到一个交互式界面，光标等待你输入。试试输入你的第一条消息：

> 你好，请介绍一下你自己

验证：如果 Claude Code 正常回复了你的消息，恭喜，API配置成功！

常见错误排查：

错误信息	原因	解决方案
Invalid API Key 或 401 Unauthorized	API Key 不正确	检查 Key 是否复制完整，注意开头的 sk-ant- 前缀
Connection refused 或网络超时	无法连接到 Anthropic 服务器	检查网络连接，国内用户请使用方案二
ANTHROPIC_API_KEY is not set	环境变量未设置	重新执行设置命令，并确保重启了终端
Rate limit exceeded	请求频率超过限制	等待一分钟后重试

2.3.2.2 方案二：使用第三方API中转服务（国内用户）

如果你在国内无法直接访问 Anthropic 的服务，这个方案是你的最佳选择。

注意：很多个人搭建的中转平台，溢价严重，甚至有作假的情况，请仔细甄别。而且避免封号的情况也无法保证，这里不做推荐。

主流中转服务对比：

服务商	价格倍率	支持模型	注册门槛	特点
OpenRouter	1.0-1.1x	Claude全系列 + GPT + 开源	低	模型最全，国际化
API2D	1.2-1.5x	Claude + GPT	低	中文界面，支持支付宝
OhMyGPT	1.1-1.3x	Claude + GPT + 多种	低	价格较优
CloseAI	1.2-1.5x	Claude + GPT	低	国内老牌服务

（价格倍率会随市场波动，请以各服务商官网最新价格为准）

提示：所谓"价格倍率"，是指相比 Anthropic 官方价格的加价比例。例如官方 $3/百万Token，1.2x 倍率就是 $3.6/百万Token。中转服务需要维护服务器和线路，所以会有一定加价，这是正常的。

以 OpenRouter 为例的注册流程：

1. 访问 https://openrouter.ai/
2. 点击 "Sign in" 注册账号（支持 Google 账号登录）
3. 登录后，进入 "Keys" 页面
4. 点击 "Create Key" 创建 API Key
5. 复制并保存你的 API Key（以 sk-or- 开头）
6. 在 "Credits" 页面充值（支持信用卡）

需要记录的关键信息：

API Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxx（你的实际Key）

注意：不同的中转服务有不同的 API Base URL 格式。注册后请仔细查看服务商提供的文档，找到他们的 Base URL 和支持的模型列表。

原理回顾：

你的 Claude Code ──请求──→ 中转服务器（国内可达）──转发──→ Anthropic API
      ↑                                         │
      └──────────────── 返回 AI 回复 ←───────────────────────┘

中转服务本质上就是一个"代理"，帮你把请求转发给 Anthropic，再把结果返回。你在 Claude Code 中需要做的就是把"目的地地址"从 Anthropic 官方改成中转服务。

Step 1：获取中转服务的信息

在 0.3.2 节你已经注册了中转服务，现在需要两个关键信息：

API Base URL：中转服务的地址（每个服务商不同）
API Key：在中转服务上创建的 Key（不是 Anthropic 官方的 Key）

以 OpenRouter 为例：

API Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: sk-or-v1-你的OpenRouter-Key

Step 2：设置环境变量

Claude Code 通过 ANTHROPIC_BASE_URL 环境变量来指定API地址。

Windows 用户（PowerShell）：

# 临时设置（当前窗口有效）
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://openrouter.ai/api/v1"
$env:ANTHROPIC_API_KEY = "sk-or-v1-你的中转服务Key"

# 永久设置（推荐）
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://openrouter.ai/api/v1", "User")
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY", "sk-or-v1-你的中转服务Key", "User")

macOS / Linux 用户：

# 编辑 shell 配置文件
$ vim ~/.zshrc  # 或你喜欢的编辑器

# 在文件末尾添加以下两行：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-v1-你的中转服务Key"

# 保存后使配置生效
$ source ~/.zshrc

Step 3：验证配置

# 重新打开终端（重要！）
# 启动 Claude Code
$ claude

输入测试消息：

> 你好，请告诉我今天是星期几

如果收到正常回复，说明中转配置成功。

验证：Claude Code 正常回复即表示中转服务配置成功。

不同中转服务的配置参考：

中转服务	ANTHROPIC_BASE_URL	Key 前缀
OpenRouter	https://openrouter.ai/api/v1	sk-or-
API2D	https://oa.api2d.net	参见服务商文档
OhMyGPT	参见服务商文档	参见服务商文档
CloseAI	参见服务商文档	参见服务商文档

注意：不同中转服务的 Base URL 格式不同，请务必查阅你所使用的服务商的文档。有些服务商要求 URL 末尾带 /v1，有些不需要，配错会导致连接失败。

中转服务常见问题：

问题	原因	解决方案
连接成功但回复乱码	中转服务返回格式与Claude Code不兼容	检查中转服务是否支持 Anthropic 的 Messages API 格式
余额不足提示	中转服务账户余额用完	到中转服务网站充值
特定模型不可用	中转服务可能不支持所有 Claude 模型	检查中转服务支持的模型列表
响应特别慢	中转链路延迟	尝试换一个中转服务商，或在非高峰时段使用

2.3.2.3 方案三：接入其他模型（DeepSeek/千问/GLM）

Claude Code 不仅可以使用 Claude 模型，还可以通过配置接入其他AI模型。这对国内用户特别有价值 —— 你可以使用国内直连的模型服务，不需要任何代理。

工作原理：

Claude Code 内部有一个三级模型槽位体系。无论你用哪个模型提供商，它始终维护三个"角色位"：

槽位（别名）	用途	对应环境变量
opus	复杂推理、架构决策	ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL
sonnet	日常编码主力模型	ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL
haiku	后台轻量任务（自动压缩、文件分析等）	ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL

接入第三方模型有两种方式：

方式	原理	优点	适用场景
Anthropic 兼容接口（推荐）	模型厂商提供 Anthropic Messages API 格式的接口，三个槽位自动映射	配置简单，无需逐个指定模型名	智谱 GLM 等已提供兼容接口的厂商
直接指定模型	通过 --model 或环境变量指定具体模型名称	灵活，适用任何 OpenAI 兼容接口	DeepSeek、通义千问、Ollama 等

方式一：直接指定模型（通用方式）

# 设置 API Key 和 Base URL（大部分第三方模型都兼容 OpenAI 格式）
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的模型API-Key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="模型的API地址"

然后在启动 Claude Code 时指定模型：

# 使用指定模型启动
$ claude --model "模型名称"

方式二：Anthropic 兼容接口（自动映射，包含 DeepSeek、GLM、Kimi）

目前官方提供 Anthropic Messages API 兼容端点的国产厂商越来越多，包括：

厂商	Anthropic 兼容端点	官方文档
DeepSeek	https://api.deepseek.com/anthropic	https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/agent_integrations/claude_code
智谱 GLM	https://open.bigmodel.cn/api/anthropic	https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/claude
Kimi（月之暗面）	https://api.moonshot.ai/anthropic	https://platform.moonshot.cn/docs/guide/agent-support

配置后，Claude Code 界面仍然显示 Opus/Sonnet/Haiku 的别名，但实际调用的是厂商的模型——这就是服务端模型映射。

以智谱 GLM 为例：

# 智谱 GLM 最简配置
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的智谱API-Key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"

智谱 GLM 默认的服务端自动映射关系（根据官方文档最新表述）：

Claude Code 界面显示	实际调用的模型
Opus	GLM-4.7
Sonnet	GLM-4.7
Haiku	GLM-4.5-Air

提示：要用上旗舰型号 GLM-5.1，需要手动覆盖三个槽位（详见下面「接入智谱 GLM」部分）。不要误以为默认就是 GLM-5.1。

现在GLM的Coding Plan非常抢手，不一定能买到，而且有限额、高峰期翻倍消耗额度。

方式三：通过配置文件（推荐持久化配置）

除了环境变量，还可以在 settings.json 的 env 块中配置，效果相同但更持久、更清晰：

// ~/.claude/settings.json（全局生效）
{
  "env": {
   "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的API-Key",
   "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
   "API_TIMEOUT_MS": "3000000"
  }
}

提示：三种配置方式的优先级为：启动参数 --model > 环境变量 ANTHROPIC_MODEL > 配置文件 settings.json 中的 model 字段。选择最适合你工作习惯的方式即可。

接入智谱 GLM 的完整步骤：

智谱 AI 提供了 Anthropic Messages API 兼容接口，是目前国内配置最简单的方案之一。

官方文档：https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/claude

最简配置（使用默认 GLM-4.7 映射）：

# 环境变量方式
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的智谱Key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"

或使用配置文件（智谱官方推荐方式）：

// ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
   "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的智谱Key",
   "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
   "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
   "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
  }
}

另外智谱官方要求在 ~/.claude.json 中添加（跳过首次启动的引导流程）：

// ~/.claude.json
{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

配置完成后重启终端，运行 claude 即可。默认服务端映射如上表（Opus/Sonnet → GLM-4.7，Haiku → GLM-4.5-Air）。

使用 GLM-5.1（需手动覆盖三个槽位）：

GLM-5.1 / GLM-5-Turbo 作为高阶模型，对标 Claude Opus，使用时会按“高峰期 3 倍、非高峰期 2 倍”系数消耗套餐额度（"高峰期"为每日 14:00～18:00 UTC+8）。如需使用，手动覆盖：

// ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
   "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的智谱Key",
   "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
   "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1",
   "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5-turbo",
   "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
   "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
   "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
  }
}

注意： 版本兼容提醒：第三方 Anthropic 兼容接口可能会受到 Claude Code 新功能影响。如果遇到工具调用或 Beta 参数报错，优先查看对应厂商官方文档的兼容说明，不要盲目复制旧版本配置。

提示： 一键脚本：macOS / Linux 用户可以直接运行官方脚本自动完成上述配置：

curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_env.sh" && bash ./claude_code_env.sh

接入 Kimi（月之暗面）的完整步骤（严格按 Kimi 官方文档）：

Kimi 为 Claude Code 提供了 Anthropic 兼容端点，推荐使用 kimi-k2.5 模型（在 Agentic / 工具调用场景下的主力型号）。

官方文档：https://platform.moonshot.cn/docs/guide/agent-support

Step 1：在 https://platform.kimi.com/console/api-keys 创建 API Key。建议同时在项目设置里设置「项目日消费预算」防超支。

Step 2：设置环境变量

Windows PowerShell：

$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.moonshot.ai/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<你的 Moonshot API Key>"
$env:ANTHROPIC_MODEL="kimi-k2.5"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="kimi-k2.5"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="kimi-k2.5"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="kimi-k2.5"
$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="kimi-k2.5"
$env:ENABLE_TOOL_SEARCH="false"
claude

macOS / Linux：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.ai/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<你的 Moonshot API Key>
export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=kimi-k2.5
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=kimi-k2.5
export ENABLE_TOOL_SEARCH=false
claude

Step 3：进入 cc 后输入 /status 验证模型状态。如需启用 kimi-k2.5 的思考（Thinking）能力，进入 cc 后按 Tab 键切换，看到 "Thinking on" 即为生效。

注意： 重要：不要使用老写法 https://api.moonshot.cn/v1 + moonshot-v1-128k。它们是 Kimi 的 OpenAI 兼容端点与早期模型名，在 Claude Code 中会遇到工具调用不可靠。官方为 Claude Code 提供的是 /anthropic 端点 + kimi-k2.5。

所有模型配置速查表（以各厂商官方文档为准）：

模型	接口类型	API Base URL	模型名称 / 映射	是否需 --model	官方文档
Claude (官方)	Anthropic 原生	默认	建议使用 sonnet / opus / haiku 别名或官方当前模型 ID	否	https://docs.anthropic.com
Claude (中转)	Anthropic 兼容	中转服务商地址	同上	否	中转服务商网站
DeepSeek	Anthropic 兼容	https://api.deepseek.com/anthropic	官方示例：deepseek-v4-pro[1m]、deepseek-v4-flash	否	api-docs.deepseek.com
智谱 GLM	Anthropic 兼容	https://open.bigmodel.cn/api/anthropic	默认 Opus/Sonnet→GLM-4.7、Haiku→GLM-4.5-Air	否	docs.bigmodel.cn
Kimi	Anthropic 兼容	https://api.moonshot.ai/anthropic	三个槽位都用 kimi-k2.5	否	platform.moonshot.cn
通义千问Max	OpenAI 兼容	https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1	qwen-max	是	dashscope.aliyun.com

注意： 重要区分：

• 官方提供 Anthropic 兼容端点的厂商（DeepSeek、GLM、Kimi）：使用完整的 ANTHROPIC_* 环境变量集进行三级槽位映射，无需 --model。
• OpenAI 兼容端点厂商（千问、Ollama、其他中转）：仍需 --model 指定具体模型名。
• 统一使用 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + ANTHROPIC_BASE_URL 进行认证；不要使用已废弃的 OPENAI_API_KEY + OPENAI_BASE_URL 方式。

2.3.2.4 配置验证与诊断

无论使用上述哪种方案，配置完成后都应进行验证：

快速验证三步走：

# Step 1：启动 Claude Code
$ claude

# Step 2：在对话中检查当前状态
> /status
# 查看当前使用的模型、API Endpoint 是否正确

# Step 3：发送测试消息
> 你好，请告诉我你是什么模型

如果 AI 正常回复，说明配置成功。如果出现错误，请参考第三部分 3.7 节的 FAQ 进行排查。

提示：使用 /model 命令可以查看和切换当前模型，使用 /cost 命令可以实时查看 Token 消耗和费用。

2.3.3 接入 DeepSeek 的完整步骤

Claude 系列模型受限、GLM 套餐难抢时，DeepSeek 是一个值得考虑的国内直连方案。

DeepSeek 是国内极具性价比的 AI 模型，代码能力强。官方为 Claude Code 专门提供了 Anthropic 兼容端点，不需要走 OpenAI 兼容接口。

官方文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/agent_integrations/claude_code。下面的配置与模型名与该文档一致，后续以官方文档为准。

Step 1：在 https://platform.deepseek.com/ 注册并获取 API Key。

Step 2：设置环境变量（注意 Base URL 是 /anthropic 端点，不是 /v1）

Windows PowerShell：

# 临时设置（仅当前终端窗口生效）
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<你的 DeepSeek API Key>"
$env:ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4-flash"
$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash"
$env:CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="max"

macOS / Linux：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<你的 DeepSeek API Key>
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=deepseek-v4-flash
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-v4-flash
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max

或使用配置文件（推荐，不需重启终端）：

// ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
   "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
   "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<你的 DeepSeek API Key>",
   "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
   "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
   "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
   "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-v4-flash",
   "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-v4-flash",
   "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max"
  }
}

Step 3：进入项目目录，启动 Claude Code

cd /path/to/my-project
claude

启动后无需传 --model 参数，Claude Code 会通过环境变量调用 DeepSeek 官方示例中的模型映射。

选择主题：直接按数字即可


按回车继续：


确认目录：回车即可


提示：DeepSeek 模型名、可用端点和 Claude Code 兼容能力会随官方迭代变化。实际使用前请打开上面的官方文档核对，不要照抄旧教程里的模型名。

Step 4：验证

> /status

在 cc 会话中输入 /status，可看到当前 Base URL 和模型是否已切换到 DeepSeek。

注意： 常见踩坑：如果你之前使用过 https://api.deepseek.com/v1（OpenAI 兼容端点）+ claude --model deepseek-chat 的老写法，建议改为 DeepSeek 官方 Claude Code 文档中的 Anthropic 兼容端点 https://api.deepseek.com/anthropic。


2.3.4 多模型并存管理：cc-switch 可视化切换工具

上面几类方案你并不需要"二选一"——很多人的真实使用场景是：今天偶尔走 Anthropic 官方、明天切中转、后天干脆用 DeepSeek，偶尔还要用 GLM Coding Plan 套餐。手动改环境变量太麻烦，这时候就需要一个专门的多模型管理器。

cc-switch 是社区开源的一款桌面小工具，可以让你在多个 Claude Code 配置间一键切换。

• 项目地址：https://github.com/farion1231/cc-switch
• 下载：进入 Releases 页面，选对应系统（Windows、macOS、Linux）的安装包
• 使用：打开 cc-switch → 点击“新增” → 填入 API Key 和 BaseURL → 起个名字（如 “Anthropic-官方”、“DeepSeek”、“GLM-CodingPlan”）保存 → 需要哪个点哪个

工作机制：cc-switch 把你配置的多个 API Key 和 BaseURL 存起来，选择哪个就自动修改对应的环境变量，然后重启终端运行 claude 就生效。

注意： 最容易翻车的坑（必看）：切换 cc-switch 一定要在启动 claude 之前！如果你已经在 cc 会话里了再去 cc-switch 切换，是切不动的——环境变量在进程启动时就被加载到内存了。正确顺序是：先 cc-switch 选定配置 → 重启终端 → 运行 claude。很多新手都在这里上过当。

提示： 适用人群：如果你只用一家服务商，直接走上面配置方案里的 settings.json 即可，不需要 cc-switch。它是为"多模型重度用户"准备的。

---

第三部分：Claude Code 深度使用与进阶技巧

学习目标：在掌握安装与基础配置后，深入掌握 Claude Code 的全部用法与进阶技巧，让 AI 真正成为你的高效编程搭档

完成标志：能熟练使用 Claude Code 完成完整开发流程，并掌握高阶配置、最佳实践与进阶能力

好，到这里你已经能把 Claude Code 跑起来了。前面两部分你完成了：

• 第零部分：准备好了开发环境（Node.js、Git、VS Code 等）
• 第二部分：了解了AI编程工具生态，安装并配置好了 Claude Code，也理解了不同模型的特点与选型策略

但很多人就停在了这一步——会用，但用得不顺手。用久了你会发现三个问题：

1. 它怎么把文件改坏了？ → 你得学会管住它
2. 用着用着怎么变笨了？ → 你得学会管理上下文
3. 它对每个人都一样，怎么让它懂我？ → 你得学会个性化配置

本部分就是解决这三个问题的。先了解全局框架，再逐个深入。

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Claude Code 的能力可以按 7 层扩展（Harness） 来理解。Anthropic 官方在 2026 年 5 月的企业级指南中总结了这个框架：

1. CLAUDE.md — 项目说明书，每次会话自动加载
2. Hooks — 事件触发器，在特定时机自动执行
3. Skills — 专业知识包，AI 按需加载
4. Plugins — 把 Skills + Hooks + MCP 打包分发
5. LSP — 给 AI 装上 IDE 级的代码导航
6. MCP — 连接外部工具和数据源
7. 子 Agent — 独立上下文并行干活

这 7 层从底向上，每一层建立在前一层之上。前 3 层是基础配置，后 4 层是高级扩展。本部分和第四部分会逐个展开。

官方反复强调一个观点：模型能力是地板，配置质量才是天花板。花时间把配置做好，比追最新模型版本更有实际收益。

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3.1 模型选择与切换

配置好API后，你可能会问："这么多模型，我该用哪个？"这一节帮你解答。

Claude 模型家族对比：

模型	速度	代码质量	推理能力	成本	推荐场景
Claude Haiku 4.5	极快	良好	中等	$ 较低	简单代码补全、格式化、小修改
Claude Sonnet 4.6	快	优秀	强	$$ 适中	日常开发、功能实现（默认推荐）
Claude Opus 4.7	中等	顶级	极强	$$$ 较高	复杂架构设计、疑难 Bug、算法难题

成本估算参考（2026-05-18 核对）：

模型	输入费用	输出费用	一次普通编程对话费用
Claude Haiku 4.5	$1/百万Token	$5/百万Token	低成本批处理
Claude Sonnet 4.6	$3/百万Token	$15/百万Token	日常开发主力
Claude Opus 4.7	$5/百万Token	$25/百万Token	复杂问题少量使用

提示：日常开发使用 Sonnet 就足够了。只在遇到特别复杂的问题时才切换到 Opus。Haiku 适合大批量处理简单的任务。

在 Claude Code 中切换模型（四种方式）：

Claude Code 提供了四种模型切换方式，按优先级从高到低排列：

方法一：启动时指定（临时使用）

# 使用模型别名（推荐，自动指向最新版本）
$ claude --model opus      # 最强推理
$ claude --model sonnet    # 日常编码（默认）
$ claude --model haiku     # 快速轻量

# 使用具体模型名时，请以当前服务商官方文档为准
$ claude --model opus
$ claude --model "deepseek-v4-pro[1m]"

提示：Claude Code 提供了方便的模型别名，常见包括 opus、sonnet、haiku、default 等。具体别名会随版本变化，使用前以 /model 当前显示为准。

方法二：运行中切换（使用斜杠命令）

在 Claude Code 对话中直接输入：

> /model           # 打开模型选择器（交互式）
> /model sonnet      # 直接切换到 Sonnet
> /model opus       # 直接切换到 Opus

选择后会保存到用户设置，下次启动也会生效。

方法三：环境变量持久设置

# 设置默认使用的模型（支持别名或具体名称）
export ANTHROPIC_MODEL="sonnet"

方法四：配置文件持久设置（推荐）

在 settings.json 中设置 model 字段，重启即生效：

// ~/.claude/settings.json（全局生效）
{
  "model": "sonnet"
}

// 项目/.claude/settings.json（仅该项目生效）
{
  "model": "opus"
}

注意：四种方式的优先级为：--model 启动参数 > ANTHROPIC_MODEL 环境变量 > settings.json 中的 model 字段。/model 命令的选择会保存到用户设置文件。

配置文件层级说明：

配置文件位置	作用范围	是否提交 Git	优先级
~/.claude/settings.json	全局（所有项目）	否	低
项目/.claude/settings.json	当前项目（团队共享）	是	中
项目/.claude/settings.local.json	当前项目（个人私有）	否（gitignore）	高

不同模型的使用建议：

场景	推荐模型	理由
日常功能开发	Claude Sonnet	速度和质量的最佳平衡
简单代码修改/格式化	Claude Haiku	足够胜任，成本最低
复杂架构设计	Claude Opus	最强推理，值得多花钱
Bug调试（简单）	Claude Sonnet	通常够用
Bug调试（复杂）	Claude Opus 或 DeepSeek V4 Pro	需要深度推理
中文项目文档	Claude Sonnet / 通义千问	中文能力出色
预算紧张	DeepSeek API / GLM / Kimi	按当前价格选择性价比方案
离线/隐私敏感	本地Ollama模型	完全本地，免费

实际对比实验：

用同一个任务测试不同模型的表现，帮你直观感受差异：

测试任务：用 Express.js 创建一个简单的 RESTful API，包含 GET 和 POST 两个端点。

> 请用 Express.js 创建一个简单的待办事项 API，包含：
> 1. GET /todos - 获取所有待办事项
> 2. POST /todos - 创建新的待办事项
> 数据存在内存中即可，不需要数据库。

模型	完成时间	代码质量	额外优化
Claude Haiku	~3秒	功能正确，代码简洁	无额外优化
Claude Sonnet	~8秒	功能正确，有输入验证和错误处理	添加了 CORS、请求体解析中间件
Claude Opus	~15秒	功能正确，架构清晰	分层设计、详细注释、完整的错误处理
DeepSeek V4 Pro	视网络而定	功能正确，代码规范	适合低成本深度推理

提示：模型选择没有绝对的对错，关键是根据任务复杂度选择合适的模型。简单任务用贵的模型是浪费钱，复杂任务用便宜的模型是浪费时间。

3.2 核心配置详解

Claude Code 有多层配置体系，从全局到项目级，层层覆盖。

配置层级：

全局配置（影响所有项目）
  └── ~/.claude/settings.json

项目级配置（只影响当前项目）
  └── 项目根目录/.claude/settings.json

项目上下文文件（告诉AI项目背景信息）
  └── 项目根目录/CLAUDE.md ← 最重要！

3.2.1 settings.json 配置文件

Claude Code 的配置文件位于 ~/.claude/settings.json（全局）或项目目录下的 .claude/settings.json（项目级）。

常用配置项：

{
  // 允许 Claude Code 执行的操作（不再需要每次确认）
  "permissions": {
   "allow": [
     "Read",        // 读取文件
     "Write",       // 写入文件
     "Bash(npm *)",   // 执行 npm 命令
     "Bash(git *)",   // 执行 git 命令
     "Bash(node *)"   // 执行 node 命令
   ],
   "deny": [
     "Bash(rm -rf *)" // 禁止执行危险的删除命令
   ]
  },
  // 默认使用的模型
  "model": "sonnet",
  // 自动紧凑阈值（上下文使用超过此比例时自动压缩）
  "autoCompactThreshold": 80
}

注意：权限设置要谨慎。过于宽松的权限可能导致AI执行你不期望的操作。建议初学者保持默认设置，让 Claude Code 在执行每个操作前都询问你确认。

3.2.2 CLAUDE.md：你的项目"说明书"

CLAUDE.md 是 Claude Code 中最重要的配置文件之一。它就像你给新来的实习生写的"项目入职手册" —— 告诉AI这个项目的背景、技术栈、编码规范和当前进度。

为什么 CLAUDE.md 如此重要？

没有 CLAUDE.md 时，Claude Code 每次开始工作都要花时间"重新认识"你的项目。有了 CLAUDE.md，它一启动就知道项目的全部背景，效率大幅提升。

CLAUDE.md 模板（可直接复制修改）：

# 项目名称

## 项目概述
一句话描述这个项目做什么。

## 技术栈
- 前端：Next.js 14 + TypeScript + Tailwind CSS
- 后端：Next.js API Routes
- 数据库：Prisma + SQLite
- 部署：Vercel

## 项目结构
​```
src/
├── app/         # Next.js App Router 页面
│   ├── api/      # API 路由
│   ├── layout.tsx # 全局布局
│   └── page.tsx   # 首页
├── components/   # React 组件
│   ├── ui/      # 通用UI组件
│   └── features/  # 业务组件
├── lib/         # 工具函数和配置
├── prisma/      # 数据库 schema 和迁移
└── types/       # TypeScript 类型定义
​```

## 编码规范
- 使用函数式组件 + React Hooks
- 组件文件使用 PascalCase 命名（如 BookmarkCard.tsx）
- 工具函数使用 camelCase 命名
- API 路由返回统一格式：{ success: boolean, data?: any, error?: string }
- 所有数据库操作通过 Prisma Client 执行

## 当前开发状态
-  项目初始化完成
-  数据库 Schema 设计完成
-  书签 CRUD API 开发中
-  前端页面待开发
-  搜索功能待开发

## 注意事项
- SQLite 数据库文件在 prisma/dev.db，不要提交到 Git
- 环境变量在 .env 文件中，不要提交到 Git
- 所有新功能先创建 Git 分支再开发

CLAUDE.md 的三个层级（由顶向下叠加生效）：

很多人只知道 CLAUDE.md 可以放在项目根目录，其实官方设计了 3 个层级的 CLAUDE.md，它们会同时生效、不冲突：

层级	路径	作用范围	适合写什么
全局级	~/.claude/CLAUDE.md	所有项目都会读	个人习惯、身份、翻译偏好（如"永远用中文回答"、"我是 xx、从事 xx"）
项目级	项目根目录/CLAUDE.md	仅本项目	项目技术栈、架构、规范、进度（可提交 Git，团队共享）
文件夹级	子目录/CLAUDE.md	仅该子目录	模块专属约定（如 src/payment/CLAUDE.md 写支付模块踩过的坑）

三层叠加生效，不冲突。优先级：文件夹级 > 项目级 > 全局级。

两个官方推荐的创建姿势：

• /init 创建项目级：在项目根目录下运行 claude 后输入 /init，cc 会自动扫描项目并生成一份 CLAUDE.md 初稿，你再调整。官方建议：项目有一定规模再 /init 效果更好（太空它扫不出什么东西）。
• /memory 编辑全局级：在 cc 会话里输入 /memory 选择“全局 CLAUDE.md”，会用默认编辑器打开该文件供你修改。修改全局后需重启 cc 才生效。

最佳实践：

1. 保持更新：项目级 CLAUDE.md 应该是动态的——项目加了功能、踩了坑，就同步更新

2. 足够具体：技术栈写明具体版本号，目录结构要与实际一致

3. 写明禁忌：把"不要做什么"也写清楚（如"不要修改数据库迁移文件"）

4. 适度简洁：不要写成论文，AI需要的是关键信息而非赘述

5. 只放"顶层不变原则"：随着实践你会发现，CLAUDE.md 不该塞太多。卡帕西发布的「claude.skills」几百行通用规则就能拿 10 万+ Star——写点 “顶层、不变、须严守" 的东西就够了。

   https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills

3.2.3 第二层记忆：Auto Memory（cc 自己的笔记本）

如果说 CLAUDE.md 是你主动立下的规矩，那 Auto Memory 就是 cc 在干活过程中默默记下的设计笔记。你没显式写进 CLAUDE.md 的习惯、反馈、项目踩坑，会被一个后台 agent 静静记录。

如何启用：

# 在 cc 会话中输入
/memory

# 在弹出的菜单里选第一个选项 “启用 Auto Memory”
# 启用后菜单里会多出“打开自动记忆文件夹”选项

Auto Memory 会记哪几类东西：

类型	含义	举例
user	关于你	你的角色、偏好（如“不喜欢深色 UI”）
feedback	你给过的反馈	“不要这样做"、“对，就这样"
project	项目相关	进度、决策、技术选型
reference	外部资源索引	“某份设计文档在 docs/design.md”

使用手感（重要）：

• 它只在当前项目生效（文件存在项目目录下），换项目需重新积累
• 启用后 cc 不会每次都把所有记忆全部加载进上下文，只会读一份 memory.md 索引——遇到具体问题才去读对应的子文件，占 token 很少
• 随时可以用快捷键 Ctrl+O 在会话中查看实际被调用过的记忆内容
• 记错了就跟它说：“忘掉刚刚说的不喜欢深色主题”，它会自己删掉

提示： 一句话区分 CLAUDE.md vs Auto Memory：CLAUDE.md 是第一优先级、全量注入的明规则；Auto Memory 是第二优先级、按需注入的隐规则。两者配合，cc 越用越懂你。

3.2.4 第三层记忆：自建参考文档（渐进式披露）

除了上面两层，你还可以仿照 Skill 的"渐进式披露"机制为 cc 手动打造一套专项参考文档。

应用场景：某些东西不适合全部塞进 CLAUDE.md（太长、太专门），但 cc 需要的时候必须能查到。比如做个产品，你希望：

• 品牌视觉规范：颜色、字体、间距 → docs/brand-visual.md
• 产品文本风格：语调、术语表 → docs/copywriting-style.md
• API 约定：请求响应格式、错误码 → docs/api-conventions.md

然后在 CLAUDE.md 里加上指引：

## 外部参考文档

- 修改前端视觉、调颜色、调间距时 → 必读 `docs/brand-visual.md`
- 写产品文案、按钮文字、提示语时 → 必读 `docs/copywriting-style.md`
- 写 API 、定义返回格式时 → 必读 `docs/api-conventions.md`

这样 cc 只在"需要的时候"才去读完整文档，既保证了准确性，又不占多余上下文。

3.2.5 三层记忆总览

Claude Code 的三层记忆体系：第一层 CLAUDE.md（你主动写，全量加载）→ 第二层 Auto Memory（cc 自己记，按需读取）→ 第三层自建参考文档（你写，cc 遇到对应任务才读）。

层	位置	优先级	加载方式	谁在维护
1	CLAUDE.md（三级）	高	会话启动全量加载	你手动维护
2	Auto Memory	中	先读索引、按需读子文件	cc 自己写、你校对修改
3	参考文档	按需	cc 遇到对应任务才读	你手动维护

本质认知：agent 的所有"记忆"，本质上都是在合适的时候向大模型注入压缩过的上下文。粗暴点说 —— 这些记忆机制本质上还是提示词工程，只不过由 cc 帮你组织了层次。

3.2.6 .claudeignore 文件

类似于 .gitignore，用来告诉 Claude Code 哪些文件/目录不需要关注：

# .claudeignore 示例
node_modules/      # 依赖包目录（太大了，AI不需要看）
.next/            # Next.js 构建产物
dist/            # 编译输出
*.log            # 日志文件
.env             # 环境变量（包含敏感信息）

3.3 核心命令与日常使用

掌握 Claude Code 的日常使用，就像学会开车的基本操作 —— 方向盘、油门、刹车、倒车镜。

3.3.1 启动与基本交互

# 最基本的启动方式（在当前目录启动）
$ claude

# 指定项目目录启动
$ claude --project-dir /path/to/your/project

# 使用指定模型启动
$ claude --model sonnet

# 单次执行模式（执行完就退出，适合脚本调用）
$ claude -p "请列出当前目录下所有的 JavaScript 文件"

3.3.2 对话交互基础

启动 Claude Code 后，你就进入了一个交互式对话界面。你输入需求，AI分析后执行。

典型的交互流程：

你：帮我创建一个简单的 HTML 页面，显示"Hello AI Coding"

AI：好的，我来创建这个页面。

[AI 分析需求]
[AI 请求确认：我将创建文件 index.html，是否允许？]

你：是（按 Enter 确认）

AI： 已创建 index.html，包含以下内容：
   - 基本 HTML5 结构
   - 一个标题显示"Hello AI Coding"
   - 简单的居中样式

权限确认机制：

Claude Code 在执行以下操作前会先询问你：

操作类型	示例	提示信息
创建文件	创建 index.html	"Will create file: index.html"
修改文件	修改 app.js 的第10行	"Will edit file: app.js"
执行命令	运行 npm install express	"Will run: npm install express"
删除文件	删除 temp.txt	"Will delete file: temp.txt"

你可以：

• 按 Enter 或输入 y → 确认执行
• 输入 n → 拒绝执行
• 输入补充信息 → 修改AI的计划

提示：如果你发现每次确认很烦，可以在 settings.json 中配置自动允许的操作（见 4.2 节）。但初学者建议保持默认，让自己有机会审查AI的每一步操作。

3.3.3 核心斜杠命令详解

在 Claude Code 对话中，以 / 开头的命令是“斜杠命令”，用来控制Claude Code 的行为。在输入框里打一个 / 就会弹出完整命令清单；/help 列出所有可用指令。

基础高频命令：

命令	作用	使用场景
/help	显示帮助信息	忘记命令时查看
/model	查看/切换当前模型（高/中/低档）	需要换用更强/更快的模型时
/compact	压缩当前对话的上下文	对话太长，AI开始“遗忘”早期内容时
/clear	完全清空当前对话	开始全新的任务时
/context	详细查看上下文占比（各 MCP/Skill 各占多少）	优化 token、诊断哪里挨上下文
/memory	查看/编辑 CLAUDE.md 与自动记忆	管理项目/全局记忆、开启 Auto Memory
/status	查看会话状态	确认模型、Token 消耗
/cost	查看当前会话费用	监控花了多少钱
/review	对当前项目进行代码审查	完成功能后检查质量
/init	自动生成项目的 CLAUDE.md	进入新项目后的第一件事
/plan	切入 Plan Mode（只读规划模式）	复杂任务起手（详见 4.9 节）
/rewind	回滚 cc 之前的修改	“后悔药”，下面重点讲
/resume	选择历史会话恢复	上次话题还没聊完
/btw	“顺便问一句”，不污染主上下文	主任务进行中想问个无关问题

扩展管理命令：

命令	作用	使用场景
/skill <名称>	直接调用某个 Skill	手动触发，不要等 AI 自己决定
/agent	创建、查看、调用子代理（SubAgent）	手工创建专项 SubAgent
/plugin	插件管理界面（discover / installed）	发现、安装、卸载插件
/login	使用 Claude 官方订阅会员登录	有 Claude Pro/Max 会员时首选
/simplify	派 3 个子 Agent 从代码质量/性能/复用性三个角度优化	快速全面优化已有代码

最常用的三个命令详解：

/compact —— 上下文压缩（必须掌握）

这是解决”用久了 AI 变笨”的核心武器。用 cc 一段时间会发现回答变慢、质量下降——这是因为你聊的每句话、它读的每个文件、它执行的每个操作的结果，都在挤占上下文空间。模型上下文虽然有 200K，但实际有效比例只有 60%-80%，且会随上下文增多能力下降。脑子里塞多了东西，它就容易把握不住重点。

/compact 命令会帮你”整理桌面” —— 把前面的对话压缩成摘要，腾出空间。

> /compact

AI: 上下文已压缩。当前对话摘要：
   - 我们正在开发一个书签管理器项目
   - 已完成：数据库设计、API端点
   - 当前正在：前端页面开发

配套命令：/context —— 监控上下文余量

在 /compact 之前，先用 /context 看看当前状况：它会详细展示上下文占比，包括各个 MCP、Skill 各占用了多少 token，让你知道是什么在”吃掉”上下文。

> /context

上下文使用情况：
  已使用: 142,000 / 200,000 tokens (71%)
  ├── 对话历史: 89,000 tokens
  ├── CLAUDE.md: 2,100 tokens
  ├── Skills: 12,500 tokens
  └── MCP 工具: 4,800 tokens

提示： 我的习惯：看到上下文高于 60% 了，就 /compact 一下。别等到接近满载、cc 自动压缩才动手——那时候它已经开始”遗忘”了。也可以让 cc 帮你打开常驻显示，重启终端后底部就会一直显示上下文余量。

/compact vs /clear —— 什么时候用哪个？

命令	效果	适用时机
/compact	压缩历史为摘要，保留关键决策	同一任务对话过长、但还要继续做
/clear	彻底清空，等于重开	一个独立任务彻底结束，要开始全新任务

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。

/rewind —— “后悔药”（双击 ESC 快捷启动）

当你让 cc 改了一些代码、过后发现不满意（或者项目被改坏了），cc 自带一个回滚机制：在对话里输入 /rewind，或者直接双击 ESC，就会进入回滚界面：

[Rewind] 选择回滚方式：
  1. 仅回滚对话        → 文件保留，只清除后面几轮对话
  2. 回滚对话 与 文件编辑 → 推荐！全部返回某个节点
  3. 仅回滚文件        → 保留对话，只还原文件

注意： 底线提醒：/rewind 只能撤销 cc 自己编辑过的文件。它跑过的终端命令（安装依赖、下载文件、修改数据库）撤不了。真正靠谱的“后悔药”还是 Git（参见 4.5 节“Git 集成最佳实践”）。

/memory —— 记忆管理

Claude Code 有一个跨会话的“长期记忆”系统。它会自动记住你的偏好和项目信息，下次启动时依然记得。/memory 进去后可以编辑全局 / 项目 CLAUDE.md、开启自动记忆。具体记忆体系见 4.2 节 记忆系统。

/review —— 代码审查

完成功能开发后，让 AI 审查你的代码质量：

> /review

AI: 正在审查项目代码...

审查结果：
 代码结构清晰
注意： api/bookmarks.ts 第15行：缺少输入验证
注意： components/BookmarkList.tsx：建议添加 loading 状态
 发现潜在安全问题：SQL 查询未使用参数化查询

3.3.4 快捷键速查

快捷键	作用
Enter	发送消息 / 确认操作
Shift + Enter	也是发送（不是换行！超多新手在这里发出了半截提示词）
Option + Enter（Mac）	换行输入（在提示词里换行不发送）
Ctrl + Enter（Windows）	换行输入（同上）
Ctrl + C	中断当前操作
Esc	取消正在生成的内容
Esc × 2（双击）	启动 /rewind 回滚界面
Shift + Tab	三种运行模式循环切换（Normal/Auto-Accept/Plan，详见 4.9）
↑ / ↓	浏览历史消息
Ctrl + B	让当前运行的命令到后台跑（不阻塞对话）
Ctrl + O	查看 Auto Memory 记录的具体内容

3.3.5 输入与交互高级技巧

除了打字对话，cc 还有几种交互方式能大幅提升效率。

1. ! 进入 Bash 模式（不用新开终端跑命令）

在 cc 对话窗口里输入文字默认是在跟 cc 对话，不是跑 shell 命令。要跑命令有两种常见做法：

 推荐：在 cc 会话里以 ! 开头，进入 Bash 模式跑命令
> !npm run dev
> !node app.js

# 取代方案：另外开一个终端跑命令

提示： 后台运行：运行中的命令会阻塞跟 cc 的对话（比如 dev 服务起来后不会退出）。这时按 Ctrl+B，cc 会把它交到后台跑，你可以继续与 cc 对话。

2. @文件/目录 引用（给 cc 精准上下文）

cc 不会一直把所有项目文件加载到上下文里（项目一大也加不进去），需要时会现场 grep。你明确 @ 一个文件，就是在节省 cc 探路的 token 成本。

# 直接 @ 文件路径（输入时会自动弹出候选）
> 参考 @src/auth/login.ts 的风格，在 @src/auth/ 下加个 register.ts

# 提示词太长、命令行里打不下？先写到 .md 文档里，再 @ 它
> 按 @docs/feature-spec.md 的需求实现

提示： 反直觉小冗识：你给 cc 的指令越短，它反而可能花越多 token——因为它要多费力探索项目才能猜到你想要什么。描述越具体 + 明确 @ 文件，成本反而低，效果反而准。

3. 贴图片（多模态能力）

直接将图片拖拽到对话框、或者 Ctrl+V 粘贴。适合：

• 给设计参考图让 cc 实现一个类似的 UI
• 贴报错截图让 cc 判读
• 贴架架构图让 cc 按图实现

4. 三种启动参数（命令行启动时）

claude                        # 默认启动
claude -c                      # = --continue，启动时直接接上次会话
claude --permission-mode plan       # 启动后直接进 Plan Mode（8 节）
claude --dangerously-skip-permissions # "危险模式"：一路绿灯不问任何确认

注意： 危险模式使用须谨慎：--dangerously-skip-permissions（绿灯模式）适合在沙箱环境 / 有 Git 存档 / 不重要的练手项目中使用。生产项目里不推荐，新手也请从默认模式起手。

3.4 Claude Code 实战工作流

了解了基本操作后，让我们来看一个完整的开发工作流。这就像学会了方向盘和油门后，实际上路开一圈。

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

让我们用一个小例子走完整个流程，让你亲身体验 Claude Code 的威力。

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 中输入：

> 请帮我初始化一个 Node.js Express 项目：
> 1. 使用 npm init 创建 package.json
> 2. 安装 express
> 3. 创建一个 app.js 入口文件
> 4. 实现一个 GET /hello 端点，返回 { message: "Hello AI Coding!" }
> 5. 端口使用 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

经过大量实践总结出的使用技巧，帮你事半功倍。

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"

验证：如果你在项目里已经用了 git，现在停一下想想——你敢放心地让 cc 去重构一段复杂代码，因为你知道改坏了随时能回退吗？如果答案是否定的，先把 git 配好再继续。

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。

3.6.2 第一个文件：CLAUDE.md

CLAUDE.md 是 Claude Code 启动时第一个读的文件。写在里面的东西，Claude 在每一次对话里自动遵守。全局 CLAUDE.md 的精简模板：

## 沟通方式
- 默认中文回复；代码、命令、变量名、文件路径保持英文
- 结论先行，简洁直接，不先铺垫背景
- 不谄媚，不夸"这是个很好的问题"，不以"当然可以"开头
- 给真实判断——方案有问题直接指出，发现更好做法主动说明

## Git
- 不自动 `git commit` 或 `git push`，除非我明确要求
- 提交前先展示将要提交的变更摘要
- commit message 使用简洁英文

## 红线操作
以下操作即使在 auto-accept 模式下也必须先问我：
- 删除文件、目录或 git 历史
- 修改 `.env`、密钥、token、证书、CI/CD 配置
- `git push`、`git rebase`、`git reset --hard`、强制推送
- 公开发布（`npm publish`、生产部署等）

项目级的 CLAUDE.md 再加一层：技术栈、目录结构、commit 格式、禁区（如 不要碰 migrations/ 目录）。两个文件叠加，Claude 第一次打开项目就知道——跑测试是 pnpm vitest run 而不是 npm test，数据库操作全在 src/lib/services/ 里。

维护策略：每被 Claude 坑一次，立刻加一条到 CLAUDE.md。过时的规则删掉，内容保持精炼。三个月下来，这个文件就是"这个项目 Claude 犯过的所有错误的预防清单"。最有生产力的一句话是："更新 CLAUDE.md，让这件事不再发生"。

3.6.3 第二个文件：settings.json

用 Claude Code 最烦的就是弹窗。这个文件把"该放行的放行、该锁住的锁住"写死：

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read", "Glob", "Grep", "Edit", "MultiEdit",
      "Write(src/**)", "Write(tests/**)",
      "Bash(npm *)", "Bash(pnpm *)", "Bash(git status)", "Bash(git diff *)",
      "Bash(git log *)", "Bash(git add *)", "Bash(git commit *)",
      "Bash(cat *)", "Bash(head *)", "Bash(tail *)", "Bash(find *)"
    ],
    "deny": [
      "Read(**/.env*)", "Read(**/*.pem)", "Read(**/*.key)",
      "Read(**/secrets/**)", "Read(**/credentials/**)",
      "Write(**/.env*)", "Write(**/secrets/**)",
      "Write(package-lock.json)", "Write(.github/workflows/*)",
      "Bash(rm -rf *)", "Bash(sudo *)", "Bash(git push *)",
      "Bash(git merge *)", "Bash(git rebase *)",
      "Bash(docker *)", "Bash(curl * | sh)", "Bash(chmod *)"
    ],
    "defaultMode": "acceptEdits"
  }
}

allow 白名单：日常安全操作，不应该每次都问——读文件、写源码、跑测试、git 日常命令。

deny 黑名单：安全红线——读 .env、读密钥、rm -rf、sudo、git push。

配完之后：日常操作零弹窗，危险操作自动封堵。

注意：allow 按你的工具链改——用 yarn 就加 Bash(yarn *)，用 bun 就加 Bash(bun *)。deny 那几行建议原样留着，它们是安全底线。

3.6.4 第三个文件：.gitignore

除了常规忽略，多加几行保护 AI 工具配置和密钥不被提交到 git：

# AI 工具本地配置
.claude/settings.local.json
.cursor/
.aider*
.continue/
.cody/

# 密钥和凭证
*.pem
*.key
credentials.json
.npmrc
.aws/
.ssh/

注意一个细节：.claude/settings.local.json 被 gitignore 了，但 .claude/settings.json 和 .claude/skills/ 没有。意思是——项目配置团队共享，个人偏好（含 API key）自己留着。

3.6.5 第四个：9 个 Slash Command（Skills）

Skills 把你上线前的心理检查清单变成命令——不用再临时想"还有什么没查"，敲个 /，它按你的规矩跑完。每个 Skill 就是一个 Markdown 文件放在 .claude/skills/[名字]/SKILL.md。

9 个 Skill 的完整写法见第五部分。这里快速看三个最核心的：

/review — 审代码。不看风格，按严重程度排：

• CRITICAL：逻辑错误、空指针、竞态条件、安全漏洞
• WARNING：N+1 查询、缺少错误处理、性能隐患
• INFO：命名、垃圾代码、TODO
• 输出 checklist，结尾总结 "X critical, Y warnings, Z info"

/commit — 提交代码。自动跑 git status 和 git diff --stat，把改动按逻辑分组，格式遵循 type(scope): description。

/deploy-check — 上线前检查。按顺序跑：类型检查 → 测试 → lint → 构建 → 搜 console.log → 检查 .env 引用 → 确认没有未提交的改动。全绿才上线。

另外 6 个：/test、/pr、/debug、/refactor、/docs、/security。套路相同——frontmatter 声明 name、description、allowed-tools，后面写检查步骤。

核心价值：写一次，以后每次都是它替你查。详见第四部分完整教程。

3.6.6 三种安装方式

场景	做法
从零开始的新项目	模板复制进去，填入技术栈，第一次 commit 就带着完整配置
已有项目	CLAUDE.md 和 .gitignore 加到根目录，settings.json 合并到现有配置，skills 文件夹拖进去
所有项目通用	settings.json 和 skills 放 ~/.claude/ 全局生效；CLAUDE.md 每个项目单独写

推荐做法：settings.json 和 skills 放全局，CLAUDE.md 每个项目单独写。权限和命令不用每个项目配一遍，但项目上下文是独立的。

3.6.7 这套配置是活的

模板最大的意义不是"直接用"，是"以此为起点，让它越长越像你的项目"：

• CLAUDE.md 是活的：Claude 每犯一次错就加一条。记住这句话："更新 CLAUDE.md，让这件事不再发生"
• settings.json 跟着项目长大：新工具来了加 allow，发现新的危险操作加 deny
• Skills 长出自己的版本：/review 里加你代码库特有的常见问题，/commit 里写团队的 scope 命名规范
• .gitignore 持续更新：每用一个新工具，看它会不会在本地生成配置文件

三个月后回头看，最初的模板已经被使用习惯磨成了不同的形状。这个变化本身就是价值——你的项目越来越像你，Claude 也越来越懂你。

3.7 Claude Code 常见问题与排查（FAQ）

3.7.1 安装类问题

Q1：安装时报 ENOENT: no such file or directory

• 原因：npm 缓存损坏
• 解决：运行 npm cache clean --force，然后重新安装

Q2：安装成功但 claude 命令找不到

• 原因：npm 全局安装路径未加入系统 PATH
• 解决：运行 npm config get prefix，将输出的路径加入系统 PATH 环境变量

Q3：Windows 上报"无法加载文件，因为在此系统上禁止运行脚本"

• 原因：PowerShell 执行策略限制
• 解决：以管理员身份打开 PowerShell，运行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned

3.7.2 连接/API 类问题

Q4：启动后提示 Invalid API Key

• 原因：API Key 配置错误或过期
• 解决：检查环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 是否正确设置。用 echo $ANTHROPIC_API_KEY（macOS）或 echo $env:ANTHROPIC_API_KEY（PowerShell）验证

Q5：中转服务配置后连接超时

• 原因：中转服务地址错误或服务不可用
• 解决：1. 检查 ANTHROPIC_BASE_URL 是否正确 2. 用浏览器访问中转服务网站确认其正常运行 3. 尝试用 curl 直接测试API连通性

Q6：提示 Rate limit exceeded

• 原因：短时间内发送了太多请求
• 解决：等待 1 分钟后重试。如果频繁出现，考虑升级 API 套餐

3.7.3 使用类问题

Q7：AI 修改了不该改的文件

• 原因：需求描述不够明确，AI自行判断需要修改
• 解决：1. 用 git checkout . 撤销修改 2. 重新描述需求，明确指定"只修改 xxx 文件" 3. 在 CLAUDE.md 中注明"不要修改的文件"

Q8：AI 陷入"改A坏B、改B坏A"的循环

• 原因：AI缺乏全局视角，修复一个问题引入新问题
• 解决：1. 用 git checkout . 回退到稳定版本 2. 用 /clear 清空对话 3. 重新描述完整的需求，让 AI 一次性考虑所有约束

Q9：对话太长后 AI 开始"遗忘"早期内容

• 原因：上下文窗口接近满载
• 解决：使用 /compact 压缩上下文，或开新会话

Q10：AI 生成了一个不存在的npm包或API

• 原因：AI "幻觉"（编造不存在的东西）
• 解决：在使用 AI 推荐的包之前，先到 npmjs.com 搜索确认它是否存在

3.7.4 费用类问题

Q11：感觉费用消耗太快

• 原因：可能在使用 Opus 模型或对话过长
• 解决：1. 用 /cost 查看当前费用 2. 切换到更便宜的模型 3. 减少不必要的对话轮次 4. 在 Anthropic Console 设置月度预算限额

Q12：中转服务的费用如何计算

• 说明：中转服务通常按 Token 数量计费，价格 = 官方价格 × 倍率。不同中转服务倍率不同（1.0x-1.5x），请查看你使用的中转服务的价格页面

3.8 自定义斜杠命令（Custom Slash Commands）

你可以创建自己的斜杠命令，将常用操作封装成快捷方式。

在项目根目录创建 .claude/commands/ 目录，然后添加 Markdown 文件：

<!-- .claude/commands/deploy.md -->
# 部署检查清单

请执行以下部署前检查：
1. 运行所有测试：npm test
2. 检查是否有 lint 错误：npm run lint
3. 确认 .env.example 已更新（如果添加了新的环境变量）
4. 构建项目：npm run build
5. 报告所有检查结果

使用方式：

> /deploy

Claude Code 就会按照你定义的步骤执行部署检查。

3.9 Claude Code 使用模式：Plan Mode 与三种权限模式

初学者常问：“用 Claude Code 是应该先让它规划整个项目再执行，还是自己分模块逐步让它做？”

答案：Claude Code 原生提供了 Plan Mode（规划模式）。它不是“一种提示词技巧”，而是官方内置的一个只读运行模式，在该模式下 AI 只能分析不能修改，有专门的快捷键与命令可随时切入。

3.9.1 三种运行模式（官方）

Claude Code 内置 三种互斥的运行模式：

模式	行为	适合场景	状态栏提示
Normal（默认）	每次文件修改、命令执行都要你确认	默认、小任务、需要逐步审查	无特殊标记
Auto-Accept（自动接受）	不再询问，直接执行	已计划好的批量任务、可信操作	accept edits on
Plan Mode（规划模式）	全面只读，只能分析、提问、出方案	复杂任务、不熟悉的代码库、架构决策	plan mode on

3.9.2 Plan Mode 能做什么、不能做什么

在 Plan Mode 下，AI 只能调用这些只读工具：

工具	作用
Read	查看文件内容
Glob	按 pattern 查找文件
Grep	用正则在文件内容中搜索
LS	列出目录内容
WebSearch / WebFetch	联网查资料
Task	启动只读子代理去调研
AskUserQuestion	向你提交选项题以澄清需求

严格禁止：写入文件、修改文件、运行 shell 命令、运行测试、任何改动项目的动作。这保证你在看到 AI 计划之前，它不会动你项目中的任何一行代码。

提示：Plan Mode 的重点是先探索和规划，暂不修改文件。不同版本可能会用不同的内部检索或子任务机制来辅助调研，不建议把某个内部实现细节当成稳定接口来记。

3.9.3 四种进入 Plan Mode 的方式（重点！）

graph TB
   subgraph Methods["进入 Plan Mode 的 4 种方式"]
      direction TB
      M1["① 快捷键：Shift+Tab ×2<br/>（Windows 某些终端用 Alt+M）"]
      M2["② 斜杠命令：/plan<br/>（Claude Code v2.1.0+）"]
      M3["③ 启动参数：claude --permission-mode plan"]
      M4["④ 默认配置：.claude/settings.json<br/>permissions.defaultMode = 'plan'"]
   end

图：进入 Plan Mode 的四种方式，从临时到永久

方式一：键盘快捷键 Shift+Tab（最常用）

在 Claude Code 会话中连按两次 Shift + Tab：

第一次 Shift+Tab → 切到 Auto-Accept Mode（状态栏： accept edits on）
第二次 Shift+Tab → 切到 Plan Mode     （状态栏： plan mode on）
第三次 Shift+Tab → 切回 Normal Mode

注意： Windows 用户注意：某些 Windows 终端（如部分 PowerShell 配置）上 Shift+Tab 只能在 Normal/Auto-Accept 间切换，跳过了 Plan Mode。请改用 Alt + M 切入 Plan Mode；该问题在官方 Issue 中已标记为已知问题。

方式二：会话中输入 /plan 命令（v2.1.0+）

Claude Code v2.1.0 之后支持直接在提示符中输入斜杠命令：

> /plan

会话会立即切入 Plan Mode。特别适合“继续聊到一半发现需要规划”的场景。

方式三：启动时直接进 Plan Mode

如果你明确知道本次是复杂任务，可以从启动就进入 Plan Mode：

# 交互式
claude --permission-mode plan

# 无头模式（可用于 CI / 脚本）
claude --permission-mode plan -p "分析认证模块并提出优化建议"

方式四：设为项目默认模式

如果某个项目你一直希望默认“先规划后执行”，可以在项目根的 .claude/settings.json 中配置：

{
  "permissions": {
   "defaultMode": "plan"
  }
}

以后只要在该项目目录下运行 claude，就会默认进 Plan Mode。

3.9.4 推荐的完整工作流

推荐的使用顺序：

claude --permission-mode plan      ← 进 Plan Mode
  ↓ Phase 1：Explore  —— “读一下 src/auth 目录，了解现有认证逻辑”
  ↓ Phase 2：Plan    —— “请出详细计划：需改哪些文件、按什么顺序、边界情况是什么”
  ↓ 你审核计划，反复打磨满意为止
Shift+Tab → Auto-Accept Mode  ← 切出 Plan Mode
  ↓ Phase 3：Implement —— “按上述计划实施”
  ↓ Phase 4：Commit   —— “生成提交信息并 commit”

实践建议：复杂任务优先从 Plan Mode 开始。先让 AI 探索和设计，再进入实现阶段，通常能减少返工。

3.9.5 何时用 Plan Mode、何时不用

作者推荐的一句话准则：

“如果你能用一句话说清期望的 diff，就不用规划；如果你说不清，就先规划。”

任务类型	推荐模式	原因
新项目从零开始	Plan Mode 优先	需要整体架构考量
添加复杂功能（认证、订阅、软删除）	Plan Mode 优先	一动动一片，回退成本高
修复一个明确的 Bug	Normal	范围明确、目标清晰
重命名函数、调整变量	Normal	diff 可以一句话说清
大型重构、跨文件迁移	Plan Mode 优先	要评估影响范围
批量生成类似代码（根据已有计划）	Auto-Accept	计划已出，执行阶段别被打断
阅读、了解陌生代码库	Plan Mode	本身就是只读场景

核心原则：“简单任务直接做，复杂任务先规划”。不确定时，选 Plan Mode 总是更安全。

3.9.6 另一种变体：Opus Plan + Sonnet Implement

Claude Code 还提供了 --model opusplan 别名，它会：

• 用 Opus（推理能力更强、成本较高）作为规划阶段的模型
• 用 Sonnet（代码快、成本低）作为执行阶段的模型

claude --model opusplan

这是一种“用贵模型思考、用便宜模型动手”的成本优化策略，适合复杂任务。

3.9.7 快捷决策树

graph TB
   Start{"你的任务是什么？"}

   Start -->|"复杂项目<br/>多文件协调"| PlanMode
   Start -->|"简单任务<br/>目标明确"| DirectMode

   subgraph PlanMode[" Plan Mode（推荐）"]
      direction TB
      P1["Shift+Tab×2 或 /plan"] --> P2["Explore + Plan"]
      P2 --> P3["审核计划"]
      P3 --> P4["切出后执行"]
   end

   subgraph DirectMode[" Normal Mode"]
      direction TB
      D1["一句话描述需求"] --> D2["逐项确认"]
      D2 --> D3["AI 逐步应用"]
   end

   PlanMode --> Result[" 交付结果"]
   DirectMode --> Result

图：决策树——复杂任务走 Plan Mode，简单任务走 Normal Mode

3.10 案例实操：Web 记账工具（finance-cli）—— 热身练习

这是一个用 Claude Code 从零构建的 Python Web 项目。在开始复杂的 Mini Mall 之前，先用这个小项目熟悉一下开发流程和 /plan 功能。

3.10.1 项目简介

我们要做一个带 Web 界面的记账工具，在浏览器里记录和查看日常开销。核心功能：

• 添加账目：金额、分类、日期、备注——在网页表单里填写
• 查看列表：按月份和分类筛选，表格展示所有记录
• 分类统计：柱状图 + 统计表，一目了然
• 删除记录：输入 ID 即可删除

技术栈：Python + Streamlit（Web 界面框架）+ sqlite3（数据库，Python 自带，零配置）

选择 Streamlit 的原因是它只用 Python 代码就能做出漂亮的 Web 界面，不需要学 HTML/CSS/JavaScript。你写的每一行都是 Python，Streamlit 自动把它变成网页。

项目结构（4 个文件，不到 350 行代码）：

finance-cli/
├── pyproject.toml        # 项目配置和依赖声明
└── finance/            # Python 包
   ├── __init__.py        # 空文件，标记为 Python 包
   ├── models.py         # 数据结构定义（dataclass）
   ├── database.py        # SQLite 建表 + 增删查 + 统计
   └── web.py            # Streamlit Web 界面入口

提示：你不需要手动创建这些文件。后面每一步都会告诉你如何用 Claude Code 来生成它们。

3.10.2 第 1 步：用 /plan 做架构设计

在终端中创建项目目录，启动 Claude Code：

cd ~/ai-coding-projects
mkdir finance-cli && cd finance-cli
claude

告诉 AI 你的需求（注意：直接输入自然语言即可，不需要特殊格式）：

我要做一个 Python Web 记账工具，功能包括：
- 添加账目（金额、分类、日期、备注）——在网页表单里填写
- 查看列表（按月份和分类筛选）——表格展示
- 删除账目——输入 ID 删除
- 分类统计——柱状图 + 统计表

技术栈用 Python + streamlit + sqlite3。
预设 6 个分类：餐饮、交通、购物、娱乐、居住、其他。
我是编程新手，请先出方案再动手。

Claude Code 会进入 Plan Mode（Shift+Tab 两次或输入 /plan），提出几个问题确认你的需求（比如"你是新手还是老手？"、确认技术选型），然后生成一份包含以下内容的架构方案：

• 数据库表设计（categories 表 + records 表）
• 项目文件结构
• 每个文件的职责说明
• 实现步骤顺序

审核方案确认无误后，告诉 AI "可以开始执行"。

提示：这就是第三部分讲的 Plan Mode——先让 AI 出方案，人审核后再动手。对于新手来说，这能避免 AI "一顿操作猛如虎，一看结果全白费"。

3.10.3 第 2 步：环境准备

在 Claude Code 中输入：

请帮我创建 pyproject.toml，声明项目信息和依赖：
- 项目名：finance-cli
- Python 版本要求：>=3.10
- 依赖：streamlit

AI 会生成 pyproject.toml，内容如下：

[project]
name = "finance-cli"
version = "0.1.0"
description = "个人记账 Web 应用"
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
    "streamlit>=1.42",
]

然后创建虚拟环境并安装依赖：

# 创建虚拟环境（隔离本项目依赖，不影响系统 Python）
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows：
venv\Scripts\activate
# macOS / Linux：
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -e .

提示：pip install -e . 中的 -e 表示"可编辑模式"（editable）。这意味着你改了代码不需要重新安装。Streamlit 安装后就可以启动 Web 服务了。

3.10.4 第 3 步：数据模型（models.py）

在 Claude Code 中继续输入：

请创建 finance/models.py，定义数据模型：
1. DEFAULT_CATEGORIES 列表：餐饮、交通、购物、娱乐、居住、其他
2. Category 类（用 @dataclass），字段：id、name
3. Record 类（用 @dataclass），字段：id、amount、category_id、record_date、note、created_at、category_name（运行时填充，非数据库字段）

AI 生成的 finance/models.py：

from dataclasses import dataclass

# 预设的 6 个默认分类，用户首次使用时自动创建
DEFAULT_CATEGORIES = ["餐饮", "交通", "购物", "娱乐", "居住", "其他"]

@dataclass
class Category:
   """分类模型"""
   id: int
   name: str

@dataclass
class Record:
   """一笔账目的模型"""
   id: int
   amount: float
   category_id: int
   record_date: str     # 格式: YYYY-MM-DD
   note: str = ""
   created_at: str = ""

   # 展示时可以带上分类名称（不从数据库来，运行时填充）
   category_name: str = ""

提示：@dataclass 是 Python 的一个装饰器，它会自动帮你生成 __init__ 等方法，省去大量样板代码。你只需声明字段名和类型就行。默认值（如 note: str = ""）表示这个字段可以不传，默认为空字符串。

3.10.5 第 4 步：数据库层（database.py）

在 Claude Code 中输入：

请创建 finance/database.py，实现数据库操作层：
1. 数据库文件放在 ~/.finance-cli/data.db（用户主目录下）
2. init_db() — 创建 categories 表和 records 表 + 写入 6 个默认分类
3. add_record(amount, category_name, date, note) — 插入一笔账目，分类不存在时报错
4. list_records(month, category_name) — 查询账目，支持按月份和分类筛选
5. delete_record(record_id) — 删除一笔账
6. get_stats(month) — 按分类统计支出（总金额、笔数）

要求：使用 sqlite3（Python 标准库），查询结果用 JOIN 关联分类名。

AI 生成的 finance/database.py 核心函数：

import sqlite3
import os
from finance.models import DEFAULT_CATEGORIES, Record

DB_DIR = os.path.join(os.path.expanduser("~"), ".finance-cli")
DB_PATH = os.path.join(DB_DIR, "data.db")

def _get_conn():
   """获取数据库连接"""
   os.makedirs(DB_DIR, exist_ok=True)
   conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
   conn.row_factory = sqlite3.Row  # 让查询结果可以像字典一样取值
   return conn

def init_db():
   """初始化数据库：建表 + 写入默认分类"""
   conn = _get_conn()
   cursor = conn.cursor()

   cursor.execute("""
      CREATE TABLE IF NOT EXISTS categories (
         id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
         name TEXT NOT NULL UNIQUE
      )
   """)

   cursor.execute("""
      CREATE TABLE IF NOT EXISTS records (
         id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
         amount REAL NOT NULL,
         category_id INTEGER NOT NULL,
         record_date TEXT NOT NULL,
         note TEXT DEFAULT '',
         created_at TEXT DEFAULT (datetime('now', 'localtime')),
         FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES categories(id)
      )
   """)

   for cat_name in DEFAULT_CATEGORIES:
      cursor.execute(
         "INSERT OR IGNORE INTO categories (name) VALUES (?)", (cat_name,)
      )

   conn.commit()
   conn.close()

def add_record(amount: float, category_name: str, date: str, note: str = "") -> int:
   """添加一笔账目，返回新记录的 ID"""
   conn = _get_conn()
   cursor = conn.cursor()

   # 先查分类 ID
   cursor.execute("SELECT id FROM categories WHERE name = ?", (category_name,))
   row = cursor.fetchone()
   if row is None:
      conn.close()
      raise ValueError(f"未知分类：{category_name}。可用分类：{', '.join(DEFAULT_CATEGORIES)}")

   category_id = row["id"]
   cursor.execute(
      "INSERT INTO records (amount, category_id, record_date, note) VALUES (?, ?, ?, ?)",
      (amount, category_id, date, note)
   )
   new_id = cursor.lastrowid
   conn.commit()
   conn.close()
   return new_id

其余三个函数（list_records、delete_record、get_stats）的结构类似，完整代码约 150 行（见项目源码 finance/database.py）。

提示：注意 add_record 在查不到分类时会抛出 ValueError 并给出明确提示，告诉用户哪些分类可用。这种"尽早报错、给出清晰信息"的习惯在编程中非常重要。数据库用 ? 占位符传参，防止 SQL 注入攻击。

3.10.6 第 5 步：Web 界面（web.py）

在 Claude Code 中输入：

请创建 finance/web.py，实现 Streamlit Web 界面：
1. 页面配置：标题"个人记账助手"，宽屏布局
2. 侧边栏导航：三个选项——添加记录、账目列表、分类统计
3. "添加记录"页：金额输入框、分类下拉框、日期选择器、备注输入框、提交按钮
4. "账目列表"页：月份和分类筛选、表格展示所有记录、底部显示合计
5. "分类统计"页：统计表（分类、笔数、合计、占比）+ 柱状图
6. 启动时自动调用 init_db() 确保数据库存在

AI 生成的 finance/web.py 关键部分：

import streamlit as st
import pandas as pd
from datetime import date

from finance.database import init_db, add_record, list_records, delete_record, get_stats
from finance.models import DEFAULT_CATEGORIES

# 页面配置
st.set_page_config(page_title="个人记账助手", layout="wide")
init_db()

# 侧边栏导航
menu = st.sidebar.radio("导航", ["添加记录", "账目列表", "分类统计"])

# "添加记录" 页面
if menu == "添加记录":
    st.header("添加一笔账目")
    amount = st.number_input("金额（元）", min_value=0.01, value=35.0, step=0.5)
    category = st.selectbox("分类", DEFAULT_CATEGORIES)
    record_date = st.date_input("日期", value=date.today())
    note = st.text_input("备注（可选）", placeholder="例如：外卖")

    if st.button("记录这笔账", type="primary"):
        record_id = add_record(amount, category, record_date.isoformat(), note)
        st.success(f"已记录 #{record_id}：{category} {amount:.2f} 元")

# "账目列表" 页面
elif menu == "账目列表":
    st.header("账目列表")
    records = list_records()
    if not records:
        st.info("暂无记录")
    else:
        # 构建表格并展示
        df = pd.DataFrame([{
            "ID": r.id, "日期": r.record_date,
            "分类": r.category_name, "金额": f"{r.amount:.2f}",
            "备注": r.note
        } for r in records])
        st.dataframe(df, use_container_width=True, hide_index=True)

完整代码见项目源码 finance/web.py，约 130 行。

提示：Streamlit 的魔法在于——你写的 st.button()、st.selectbox()、st.dataframe() 这些 Python 函数调用，会自动变成网页上的按钮、下拉框、表格。你不需要写一行 HTML 或 CSS，Streamlit 帮你处理了所有前端细节。这就是为什么它特别适合初学者。

3.10.7 第 6 步：启动并验证

激活虚拟环境后，启动 Streamlit：

# 激活虚拟环境
# Windows：venv\Scripts\activate
# macOS/Linux：source venv/bin/activate

# 启动 Web 服务
streamlit run finance/web.py

浏览器会自动打开 http://localhost:8501。如果没自动打开，手动访问这个地址即可。

你会看到一个完整的 Web 界面：

• 左侧侧边栏有三个导航选项
• 点击「添加记录」→ 填写金额、选择分类、选择日期、输入备注 → 点击按钮，记录成功
• 点击「账目列表」→ 看到所有记录以表格展示，可按月份和分类筛选
• 点击「分类统计」→ 看到柱状图和统计表

验证清单：

• [ ] 添加一条「餐饮 35.5 元」的记录
• [ ] 添加一条「交通 120 元」的记录
• [ ] 在账目列表中看到这两条记录
• [ ] 分类统计中有对应的柱状图
• [ ] 删除一条记录，列表刷新后该记录消失

验证：如果以上操作都能正常完成，恭喜！你完成了一个带 Web 界面的记账工具。试试关掉浏览器再打开 —— 数据还在，因为 SQLite 已经把数据持久化到文件里了。

3.10.8 项目总结

文件	职责	代码量
pyproject.toml	项目配置和依赖声明	~10 行
finance/models.py	数据结构定义	~25 行
finance/database.py	SQLite 建表 + 增删查 + 统计	~150 行
finance/web.py	Streamlit Web 界面入口	~130 行

总共 不到 350 行代码，你就拥有了一个带 Web 界面的记账工具。数据库文件自动创建在 C:\Users\你的用户名\.finance-cli\data.db（Windows）或 ~/.finance-cli/data.db（macOS/Linux），不会丢失。

3.10.9 你学到了什么

概念	说明
/plan 模式	先规划后编码，AI 出方案你审核
Python dataclass	用 @dataclass 自动生成 __init__，省去样板代码
SQLite + sqlite3	Python 标准库自带数据库，零配置，SQL 语句直接执行
Streamlit 框架	纯 Python 写 Web 界面，自动变成网页按钮、表格、图表
streamlit run	一行命令启动 Web 服务，浏览器里直接看到效果
pip install -e .	开发模式安装，改了代码不需要重新安装

提示：这个项目虽小，但完整演示了"用 Claude Code 从零构建项目"的全流程。你不需要自己写任何一行代码——你负责描述需求和审查结果，AI 负责写代码。而且这次你做出了一个有 Web 界面的应用，比命令行工具更有成就感！接下来，我们将进入更复杂的 Mini Mall 全栈 Web 项目，完整体验 Claude Code 的 13 项核心功能。

---

第四部分：AI技能系统（Skills）深度实践

学习目标：掌握 Skill 系统的使用与创建，构建个人AI效率工具箱

完成标志：能创建自定义 Skill 并集成到 Claude Code 中使用

如果说前面几部分教你的是"怎么和AI对话"，这一部分教你的是"怎么给AI写操作手册" —— 让AI不仅能听懂你的临时指令，还能按照标准化的流程高效执行重复性任务。

还记得 Part 4 开头的 Harness 七层框架吗？Skill 是其中的第三层，也是最重要的一层：它把专业知识变成 cc 在需要时按需调用的"外接大脑"。大模型再聪明，也不可能把所有领域的最佳实践都塞进训练数据。但有了 Skill，你可以——这正是它如此重要的原因。

4.1 什么是AI技能（Skill）

4.1.1 Skill 的定义

Skill（技能） 是一个封装了特定能力的可复用指令集。

打个比方：你每次做一道菜，都要从头回忆配料和步骤，很容易忘这忘那。但如果你把菜谱写下来，下次照着做就行了，还能分享给别人。Skill 就是给AI写的"菜谱" —— 把一个复杂的任务标准化、流程化，让AI每次都能按照固定的高质量标准执行。

Skill vs 单次 Prompt：

维度	单次 Prompt	Skill
性质	一次性指令	可复用的标准流程
一致性	每次输出可能不同	每次按照同样的标准执行
效率	每次重新写一遍	一键触发
维护	用完即弃	可版本管理、持续优化
比喻	口头交代任务	书面的标准操作手册（SOP）

4.1.2 Skill 的核心价值

1. 一致性：确保AI每次执行都遵循相同标准（不会这次用Tab缩进，下次用空格）
2. 效率：复杂流程一键触发，无需每次重写Prompt
3. 可复用：跨项目、跨团队共享最佳实践
4. 可迭代：持续优化和升级，越用越好

4.1.3 Skill 的组成结构

很多人以为 Skill 就是一个 Markdown 文件，其实不是。一个完整的 Skill 是一个目录，可以包含多种类型的文件，就像一个"能力包"。

打个比方：如果把 Skill 比作一本食谱，那么：

• SKILL.md 就是食谱本身（菜名、步骤、注意事项）
• scripts/ 就是配套的厨房小工具（削皮刀、量杯 —— 封装好的辅助脚本）
• resources/ 就是附赠的食材包和调料配比表（模板、示例数据、配置）
• references/ 就是食谱末尾的"参考书目"（营养学标准、食品安全规范 —— AI 可随时查阅的参考资料）

标准 Skill 目录结构：

skill-xxx/               # Skill 根目录（命名规范：小写+短横线）
├── SKILL.md              # 核心：技能描述文件（必选）
├── scripts/              # 辅助脚本目录（可选）
│   ├── helper.py          # Python 辅助脚本
│   └── utils.js           # JavaScript 工具函数
├── resources/            # 配套资源目录（可选）
│   ├── template/          # 模板文件（如代码模板、报告模板）
│   ├── examples/          # 示例文件（如输入/输出示例数据）
│   └── config/            # 配置文件（如规则定义、默认参数）
├── references/            # 参考文档目录（可选）
│   ├── best-practices.md    # 最佳实践文档
│   ├── api-docs.md         # API 参考文档
│   └── standards.md        # 行业/团队编码规范
└── requirements.txt        # 依赖声明（可选，列出脚本需要的第三方包）

提示：Skill 的核心是 SKILL.md，其余文件均为辅助。如果你的 Skill 只需要一份指令说明，只放一个 SKILL.md 就够了。但当 Skill 涉及复杂逻辑（如数据处理、格式转换）时，配上 scripts/、resources/ 和 references/ 会大幅提升 Skill 的能力和可维护性。

各组成部分详解：

1. SKILL.md（必选）—— 技能的"说明书"

这是 Skill 的核心载体。它包含两部分：头部的元数据（Frontmatter）和正文的具体指令。

---
# 元数据（Frontmatter，YAML 格式）
name: react-component-generator   # 技能名称（唯一标识）
version: 1.0                  # 技能版本
description: 根据需求生成符合项目规范的 React 组件文件集  # 技能简介
trigger: ["创建组件", "新建React组件", "生成组件"]      # 触发关键词
tools: ["typescript", "react"]    # 依赖工具
author: your-name              # 技能作者
---

# React 组件生成器

## 执行步骤
1. 确认组件名称和功能需求
2. 在 src/components/{componentName}/ 目录下创建文件
3. 按照 resources/template/ 中的模板生成代码
4. 运行 scripts/validate.js 验证组件结构

## 输出规范
- 所有文件创建完成后，报告创建的文件列表
- 给出组件的使用示例代码

## 错误处理
- 如果目录已存在，提示用户确认是否覆盖
- 如果缺少依赖包，提示安装命令

## 示例
给一个完整的输入→输出示例。

注意：Frontmatter（元数据）是可选的，很多简单的 Skill 可以省略它。但如果你的 Skill 需要被 Agent 系统自动发现和匹配，Frontmatter 中的 trigger 和 description 就非常重要 —— Agent 启动时只读取元数据，只有当用户任务匹配触发条件时，才会加载完整指令。这种"渐进式披露"的设计可以节省上下文窗口空间。

2. scripts/（可选）—— 辅助脚本

当 Skill 需要执行复杂逻辑时（如数据预处理、文件批量操作、格式验证），把这些逻辑封装到脚本中比写在 SKILL.md 里更清晰：

# scripts/helper.py —— 辅助脚本示例
def fill_missing_value(df, column, strategy="mean"):
   """缺失值填充：把复杂逻辑封装成函数，SKILL.md 中只需调用即可"""
   if strategy == "mean":
      df[column].fillna(df[column].mean(), inplace=True)
   elif strategy == "empty":
      df[column].fillna("", inplace=True)
   return df

3. resources/（可选）—— 配套资源

• template/：存放代码模板、文档模板。例如 React 组件的标准结构模板，AI 可以基于模板快速生成代码
• examples/：存放输入/输出示例。帮助 AI 理解"好的输出长什么样"
• config/：存放配置文件（JSON/YAML），定义规则和参数，避免在 SKILL.md 中硬编码

4. references/（可选）—— 参考文档

与 resources/ 不同，references/ 存放的不是"模板和配置"，而是 AI 执行任务时可以查阅的知识性文档。比如：

• 编码规范文档（团队的代码风格指南）
• 安全审计标准（如 OWASP Top 10 清单）
• API 文档（第三方服务的接口说明）
• 技术选型文档（为什么用 A 不用 B 的决策记录）

提示：references/ 和 resources/ 的区别可以这样理解 —— resources/ 是"生产材料"（模板、配置，直接用于生成输出），references/ 是"参考书"（规范、标准、文档，用于指导 AI 做出正确决策）。

5. requirements.txt（可选）—— 依赖声明

如果 scripts/ 中的脚本依赖第三方库，在这里声明，方便部署时一键安装：

pandas>=2.0.0
openpyxl>=3.1.0

简单 vs 完整 Skill 的选择：

场景	推荐结构	说明
简单的编码规范	只需 SKILL.md	如 Git 提交规范、命名约定
代码生成类	SKILL.md + resources/template/	模板驱动，保证生成代码的一致性
数据处理类	SKILL.md + scripts/ + resources/config/	复杂逻辑封装到脚本，配置外部化
质量审查类	SKILL.md + references/	参考文档驱动，确保审查有据可依
完整工程流程	全套目录	如项目初始化、CI/CD 配置等复杂流程

4.1.4 Skill 的类型分类

类型	描述	示例
代码生成类	按模板生成代码	React组件生成器、API端点生成器
工程流程类	执行标准化流程	项目初始化、CI/CD配置
质量保障类	代码审查与测试	安全审计Skill、代码审查Skill
文档生成类	自动生成文档	API文档生成、变更日志生成
调试修复类	排查和修复问题	错误诊断Skill、性能调优Skill

---

4.2 官方与社区 Skill 资源

你不必从零开始造轮子。Skill 生态已经非常成熟，从 Anthropic 官方到头部大厂、再到社区开发者，已经沉淀了大量可直接使用的高质量 Skill。学会"找到好 Skill → 评估 → 安装 → 在此基础上定制"，是比从头写更高效的路径。

4.2.1 Anthropic 官方 Skill 库

仓库地址：https://github.com/anthropics/skills

这是 Anthropic 官方维护的 Skill 库，质量最高、最值得优先使用。官方对 Skill 的定义是：

"Skills are folders of instructions, scripts, and resources that Claude loads dynamically to improve performance on specialized tasks."
（Skill 是由指令、脚本和资源组成的文件夹，Claude 会动态加载它们以提升在专业任务上的表现。）

官方 Skill 分类总览：

类别	Skill 示例	说明
文档处理	docx、pdf、pptx、xlsx	生成和处理 Office 文档、PDF，生产级质量
创意设计	algorithmic-art、canvas-design、slack-gif-creator	生成算法艺术、设计画布、动图
开发技术	frontend-design、mcp-builder、webapp-testing、artifacts-builder	前端设计、MCP Server 生成、Web 应用测试
企业沟通	brand-guidelines、internal-comms	品牌规范、内部沟通模板
工具	skill-creator	用 AI 创建新 Skill 的 Skill（"元技能"）

安装方式（使用 Vercel Skills CLI）：

# 安装 Anthropic 官方全部 Skill（全局安装）
$ npx skills add anthropics/skills -g

# 只安装指定 Skill（推荐按需安装）
$ npx skills add anthropics/skills@frontend-design -g
$ npx skills add anthropics/skills@mcp-builder -g
$ npx skills add anthropics/skills@skill-creator -g

提示：skill-creator 是一个非常有趣的"元技能" —— 它的功能是帮你创建新的 Skill。如果你刚开始学习 Skill 编写，可以先安装它，然后告诉 AI"帮我创建一个 XXX Skill"，它会按照标准规范帮你生成 SKILL.md 和目录结构。

手动安装（不使用 CLI）：

如果你不想用 npx skills 命令，也可以手动操作：

# 克隆官方仓库到本地
$ git clone https://github.com/anthropics/skills.git

# 将需要的 Skill 目录复制到你的项目中
$ cp -r skills/skills/frontend-design .claude/skills/

4.2.2 Vercel 官方 Skill 库

仓库地址：https://github.com/vercel-labs/skills

Vercel（Next.js 的母公司）维护的 Skill 库，专注于 React、Next.js、AI SDK、部署 等前端生态。如果你用 Next.js 技术栈开发，这个库非常有价值。

Vercel Skill 分类：

类别	覆盖内容
React / Next.js	React 最佳实践、Next.js App Router、性能优化
AI SDK	Vercel AI SDK 集成、AI 应用开发
设计与 UI	无障碍设计、高性能 UI 组件
浏览器自动化	浏览器交互自动化测试
部署	Vercel 平台部署流程
商业	电商和支付体验
工作流	持久化、弹性工作流
通用工具	find-skills（搜索发现新 Skill）

安装方式：

# 安装 Vercel 全部 Skill
$ npx skills add vercel-labs/skills -g

# 安装 find-skills（推荐首先安装，用于搜索发现其他 Skill）
$ npx skills add vercel-labs/skills@find-skills -g -y

提示：find-skills 是一个"技能发现者" Skill —— 当你需要完成某个任务但不知道有没有现成的 Skill 时，它会自动帮你搜索并推荐最合适的 Skill。强烈建议首先安装它。

4.2.3 Vercel Skills CLI：Skill 的"包管理器"

Vercel 还提供了一个命令行工具 npx skills，可以把它理解为 Skill 世界的 npm —— 用来搜索、安装、管理各种 Skill。

基本用法：

# 搜索 Skill（按关键词）
$ npx skills find "react testing"

# 安装 Skill（从 GitHub 仓库）
$ npx skills add <owner/repo>        # 安装仓库中的全部 Skill
$ npx skills add <owner/repo>@<name>   # 安装指定 Skill
$ npx skills add <owner/repo> -g      # 全局安装（所有项目可用）

# 列出已安装的 Skill
$ npx skills list

# 初始化（在当前项目创建 Skill 目录）
$ npx skills init

支持的 AI 工具：Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Qoder、OpenAI Codex、Cline、Windsurf 等多种 AI 编程工具。具体支持范围会随 CLI 版本变化，安装前以项目 README 为准。

4.2.4 社区 Skill 库

除了官方库，社区贡献了大量 Skill 资源：

精选 GitHub 仓库：

仓库	Skill 数量	特色
ComposioHQ/awesome-claude-skills	127+	10大分类，含59个SaaS应用集成Skill
alirezarezvani/claude-skills	235+	9大领域，含25个POWERFUL级高级Skill
travisvn/awesome-claude-skills	持续更新	精选列表，社区投票排名
glebis/claude-skills	专项	专注特定工作流的高质量Skill

alirezarezvani/claude-skills 领域覆盖（235+ Skill）：

工程核心（37）：架构、前端、后端、QA、DevOps、安全、AI/ML
高级工程（45）：Agent设计器、RAG架构师、数据库设计、CI/CD构建器、MCP构建器
产品（16）：产品经理、UX研究员、UI设计、落地页、SaaS脚手架
营销（44）：内容、SEO、CRO、渠道、增长、情报、销售
项目管理（9）：Scrum Master、Jira集成、Confluence集成
C-Level顾问（34）：全套C-Suite角色（CTO、CFO等）
合规与质量（14）：ISO 13485、GDPR、FDA合规
商业与增长（5）：客户成功、销售工程师、收入运营
财务（4）：财务分析、SaaS指标教练

安装社区 Skill：

# 从社区仓库安装
$ npx skills add alirezarezvani/claude-skills -g
$ npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills -g

# 手动安装（克隆后复制需要的目录）
$ git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git
$ cp -r claude-skills/engineering-team/frontend .claude/skills/

国内大厂 Skill 库（ 国内用户推荐）：

国内头部科技公司也在积极拥抱 Skill 生态，维护了多个高质量的 Skill 库：

厂商	仓库/平台	特色 Skill	说明
字节跳动/火山引擎	GitHub: bytedance/agentkit-samples	联网搜索、文本转语音（TTS）、图像理解	基于火山引擎 API，企业级 AgentKit 示例
科大讯飞	GitHub: iflytek/iFly-Skills	语音合成（TTS）、语音转写、PDF/图片OCR、发票OCR、机器翻译、文本校对	讯飞 AI 能力的 Skill 封装，语音和 OCR 最强
科大讯飞	GitHub: iflytek/skillhub	企业级 Skill 注册中心	私有部署的 Skill 商店，支持团队协作管理
阿里巴巴/通义灵码	通义灵码内置	代码审查、日志分析、API 文档生成	支持 SKILL.md 格式，可在 ~/.lingma/skills/ 自定义
腾讯/CodeBuddy	CodeBuddy Agent 平台	自定义 Skill 构建	支持 Skill 创建和集成，与腾讯云生态打通

安装国内大厂 Skill 示例：

# 科大讯飞 iFly-Skills（语音、OCR、翻译等 AI 能力）
$ git clone https://github.com/iflytek/iFly-Skills.git
$ cp -r iFly-Skills/ifly-pdf-image-ocr .claude/skills/
# 注意：需要在讯飞开放平台申请 API Key，配置 XFEI_APP_ID 等环境变量

# 字节跳动 AgentKit Samples
$ git clone https://github.com/bytedance/agentkit-samples.git
$ cp -r agentkit-samples/skills/byted-web-search .claude/skills/
# 注意：需要火山引擎 API Key

提示：国内大厂的 Skill 大多基于各自的云服务 API，使用前需要注册对应平台并获取 API Key。但它们在中文处理、语音识别、OCR 等方面的能力远超海外同类 Skill，非常适合国内开发者。

4.2.5 Skill 聚合平台

如果觉得逐个找仓库太麻烦，还有专门的 Skill 聚合搜索平台：

平台	地址	Skill 数量	特色
skills.sh	https://skills.sh	48,000+	Vercel 官方推荐的发现平台
SkillsMP	https://skillsmp.com/zh	900,000+	最大的 Skill 市场，支持中文界面
AgentSkills.io	https://agentskills.io	开放标准	Agent Skills 开放标准定义

在这些平台上，你可以按分类浏览、按关键词搜索，找到需要的 Skill 后一键安装。

提示：SkillsMP 从 GitHub 上自动索引包含 SKILL.md 的仓库，所以你在 GitHub 上发布的 Skill 也可能被收录进去。

4.2.6 Cursor 规则库

Cursor 使用 Rules 作为项目级 AI 行为规范。旧版常见 .cursorrules，新版更推荐 .cursor/rules/*.mdc。它和 Skill 不完全相同，但都属于“把经验写成可复用上下文”的做法。社区贡献了大量现成模板：

资源	地址	说明
cursor.directory	https://cursor.directory/	按技术栈分类的规则模板集合
cursorrules.org	https://cursorrules.org/	可参考旧版规则写法，再迁移到 .cursor/rules/*.mdc
awesome-cursorrules	GitHub: PatrickJS/awesome-cursorrules	社区精选规则合集

4.2.7 使用第三方 Skill 的安全评估

Skill 本质上是给 AI 的"操作指令"，某些恶意 Skill 可能包含危险操作。在使用任何第三方 Skill 之前，必须进行安全评估：

维度	检查项	举例
安全性	是否包含危险命令？是否会泄露敏感信息？	检查有无 rm -rf、curl 发送数据到外部
维护状态	最近更新时间？作者是否活跃？	超过6个月未更新的慎用
文档完整性	SKILL.md 是否清晰？有无使用说明和示例？	缺少文档的 Skill 质量可能不高
兼容性	是否与你使用的工具版本兼容？	检查 Frontmatter 中的 tools 字段
来源可信度	是官方/知名组织还是个人？Star 数？	优先选用官方库和高 Star 仓库

安全检查的最佳实践：

# 1. 安装前先浏览 Skill 内容（不要盲目安装）
# 在 GitHub 上直接阅读 SKILL.md

# 2. 检查 scripts/ 目录中的脚本（如果有的话）
# 确保没有网络请求、文件删除等危险操作

# 3. 在测试项目中先试用，确认安全后再用于正式项目

注意：永远不要盲目使用来历不明的 Skill。安装前至少通读一遍 SKILL.md 的内容和 scripts/ 目录中的脚本代码，确保没有危险操作。官方库（Anthropic、Vercel）优先，社区高 Star 仓库其次，个人仓库最后。

4.2.8 经典 Skill 实操体验

在学习"如何创建 Skill"之前，先来体验几个经典的现有 Skill，建立直观感受。

案例一：用 skill-creator 让 AI 帮你创建 Skill

skill-creator 是 Anthropic 官方提供的一个"元技能" —— 它的功能就是帮你创建新的 Skill。这相当于请了一位 Skill 专家替你写"操作手册"。

# Step 1：安装 skill-creator
$ npx skills add anthropics/skills@skill-creator -g

安装后，在 Claude Code 中输入：

> 用 skill-creator 帮我创建一个名为 weekly-report-generator 的技能。
> 功能：每周自动扫描本周的 Git 提交记录和 TODO 变更，
> 生成一份结构化的周报 Markdown 文件。
> 需要的工具：Read、Glob、Bash（用于 git log）。

Claude 会按照 skill-creator 的规范，自动帮你生成完整的 Skill 目录：

预期输出：
~/.claude/skills/weekly-report-generator/
├── SKILL.md        # 包含 Frontmatter 和详细执行步骤
├── scripts/
│   └── collect-commits.sh   # 收集本周提交的脚本
└── resources/
   └── template/
      └── weekly-report.md  # 周报模板

提示：skill-creator 会交互式地询问你一些问题（技能名称、触发词、执行步骤等），然后生成符合规范的 SKILL.md。初学者强烈建议先用 skill-creator 生成 Skill，再根据需要手动调整，比从零开始写效率高得多。

案例二：使用官方 PDF 文档处理 Skill

Anthropic 官方的 pdf Skill 可以让 Claude 处理 PDF 文件 —— 解析内容、提取信息、生成摘要等。

# 安装 PDF 技能
$ npx skills add anthropics/skills@pdf -g

安装后即可直接使用：

> 请读取 docs/产品需求文档.pdf，提取其中的核心功能列表和技术要求，
> 整理成一份 Markdown 格式的摘要。

Claude 会调用 pdf Skill 中的脚本解析 PDF 文件结构，提取文本内容并按你的要求整理输出。

提示：同类的官方文档处理 Skill 还有 docx（Word 文档）、xlsx（Excel 表格）、pptx（PowerPoint 演示文稿）。它们的工作方式类似 —— 把文档格式（本质是 ZIP + XML）"翻译"成 Claude 能理解的结构，然后进行处理。

案例三：使用官方 frontend-design Skill

frontend-design Skill 让 Claude 具备专业的前端设计能力 —— 生成像素级精确的 UI 组件。

# 安装前端设计技能
$ npx skills add anthropics/skills@frontend-design -g

使用示例：

> 请使用 frontend-design 技能，为书签管理器设计一个响应式的卡片列表页面。
> 要求：支持暗色模式，卡片包含标题、URL、标签和收藏时间。
> 技术栈：React + Tailwind CSS。

---

4.3 构建自己的 Skill

这是本部分最核心的内容。我们通过三个实战案例，手把手教你创建自己的Skill。

4.3.1 识别 Skill 化的机会

观察你日常使用AI时的重复行为：

• 你是否经常给AI写类似的Prompt？→ 把它变成Skill
• 你的项目是否有固定的开发模式？→ 把它变成Skill
• 你是否有标准化的审查流程？→ 把它变成Skill

提示：DRY原则（Don't Repeat Yourself）不仅适用于代码，也适用于Prompt。如果你发现自己连续3次写了类似的Prompt，就是时候把它Skill化了。

4.3.2 实战：创建一个 React 组件生成 Skill

需求：每次创建新的React组件时，需要遵循统一的文件结构和编码规范。我们来创建一个包含模板和验证脚本的完整 Skill 包。

Step 1：创建 Skill 目录结构

在项目根目录下创建如下结构：

# 一次性创建完整的 Skill 目录
$ mkdir -p .claude/skills/react-component/scripts
$ mkdir -p .claude/skills/react-component/resources/template
$ mkdir -p .claude/skills/react-component/resources/examples

创建后的目录结构：

.claude/skills/react-component/    # Skill 根目录
├── SKILL.md                  # 核心指令文件
├── scripts/                  # 辅助脚本
│   └── validate.js             # 组件结构验证脚本
└── resources/                 # 配套资源
   ├── template/               # 代码模板
   │   ├── component.tsx.tpl      # 组件主文件模板
   │   └── test.tsx.tpl         # 测试文件模板
   └── examples/               # 示例
      └── BookmarkCard-example/   # 一个完整的示例组件供参考

Step 2：编写 SKILL.md（核心指令）

创建 .claude/skills/react-component/SKILL.md：

---
name: react-component-generator
version: 1.0
description: 根据组件名称和功能描述，生成符合项目规范的 React 组件文件集
trigger: ["创建组件", "新建React组件", "生成组件"]
tools: ["typescript", "react", "tailwindcss"]
author: your-name
---

# React 组件生成器

## 触发条件
当用户要求创建新的 React 组件时使用此 Skill。

## 输入参数
- componentName（必填）：组件名称，使用 PascalCase 格式
- description（必填）：组件功能描述
- hasProps（可选，默认true）：是否需要 Props 类型定义
- hasState（可选，默认false）：是否需要状态管理

## 执行步骤

1. 在 `src/components/` 目录下创建组件文件夹：
   `src/components/{componentName}/`

2. 参考 `resources/template/` 中的模板文件创建以下文件：
   - `index.tsx` - 组件主文件（参考 component.tsx.tpl）
   - `types.ts` - TypeScript 类型定义（如果 hasProps=true）
   - `{componentName}.test.tsx` - 测试文件（参考 test.tsx.tpl）

3. 组件代码规范：
   - 使用函数式组件 + TypeScript
   - Props 使用 interface 定义，命名为 {componentName}Props
   - 使用 Tailwind CSS 处理样式
   - 导出使用 named export
   - 添加 JSDoc 注释说明组件功能

4. 测试代码规范：
   - 使用 @testing-library/react
   - 至少包含：渲染测试、Props 传递测试

5. 创建完成后，可运行 `scripts/validate.js` 验证组件结构完整性。

## 输出规范
- 所有文件创建完成后，报告创建的文件列表
- 给出组件的使用示例代码

## 参考示例
参见 `resources/examples/BookmarkCard-example/` 中的完整示例。

## 示例

输入：
- componentName: "BookmarkCard"
- description: "展示单个书签的卡片组件，显示标题、URL和标签"
- hasProps: true
- hasState: false

预期输出文件：
- src/components/BookmarkCard/index.tsx
- src/components/BookmarkCard/types.ts
- src/components/BookmarkCard/BookmarkCard.test.tsx

Step 3：创建辅助脚本（scripts/）

创建 .claude/skills/react-component/scripts/validate.js：

// scripts/validate.js —— 验证组件目录结构是否完整
// AI 在执行 Skill 后可以运行此脚本进行自检

const fs = require('fs');
const path = require('path');

function validateComponent(componentName) {
  const dir = path.join('src/components', componentName);
  const requiredFiles = ['index.tsx', 'types.ts'];
  const missing = [];

  requiredFiles.forEach(file => {
   if (!fs.existsSync(path.join(dir, file))) {
     missing.push(file);
   }
  });

  if (missing.length > 0) {
   console.error(` 组件 ${componentName} 缺少文件: ${missing.join(', ')}`);
   return false;
  }
  console.log(` 组件 ${componentName} 结构验证通过`);
  return true;
}

// 从命令行参数获取组件名
const componentName = process.argv[2];
if (!componentName) {
  console.error('用法: node validate.js <ComponentName>');
  process.exit(1);
}
validateComponent(componentName);

Step 4：创建代码模板（resources/template/）

创建 .claude/skills/react-component/resources/template/component.tsx.tpl：

// resources/template/component.tsx.tpl —— 组件代码模板
// AI 生成代码时参考此模板结构

/**
 * {componentName} 组件
 * {description}
 */

import { {componentName}Props } from './types';

export function {componentName}({ ...props }: {componentName}Props) {
  return (
   <div className="...">
     {/* 组件内容 */}
   </div>
  );
}

提示：resources/template/ 中的模板文件不是让 AI 原样复制的，而是给 AI 一个"参考样式"。AI 会根据模板的结构和风格，结合用户需求生成实际代码。这比纯文字描述更直观，生成质量也更高。

Step 5：在 CLAUDE.md 中引用此 Skill

在你的 CLAUDE.md 文件中添加：

## 可用 Skills
- 创建 React 组件时，请读取 `.claude/skills/react-component/SKILL.md` 并严格遵循其中的规范

Step 6：使用 Skill

在 Claude Code 中输入：

> 请按照 React 组件生成器 Skill 的规范，创建一个 BookmarkCard 组件。
> 组件功能：展示单个书签的卡片，显示标题、URL、描述和标签列表。
> 需要 Props，不需要状态管理。

Claude Code 会按照 Skill 定义的规范，参考模板文件，自动创建所有文件。完成后你还可以运行验证脚本确认结构：

$ node .claude/skills/react-component/scripts/validate.js BookmarkCard
 组件 BookmarkCard 结构验证通过

4.3.3 实战：创建一个 API 端点生成 Skill

这个 Skill 相对简单，不需要辅助脚本，只需一个 SKILL.md 加一份配置文件：

.claude/skills/api-endpoint/
├── SKILL.md                  # 核心指令
└── resources/
   └── config/
      └── response-format.json   # API 统一返回格式定义

创建 .claude/skills/api-endpoint/SKILL.md：

---
name: api-endpoint-generator
version: 1.0
description: 为指定的数据模型生成标准的 CRUD API 端点
trigger: ["创建API", "生成端点", "新建接口"]
---

# RESTful API 端点生成器

## 输入参数
- modelName（必填）：数据模型名称（如 "bookmark"、"tag"）
- fields（必填）：模型字段列表
- operations（可选，默认全部）：需要的操作（create/read/update/delete/list）

## 执行步骤

1. 在 `src/app/api/{modelName}s/` 目录下创建 `route.ts`

2. 实现以下端点：
   - GET /api/{modelName}s → 获取列表（支持分页、搜索）
   - POST /api/{modelName}s → 创建
   - GET /api/{modelName}s/[id] → 获取单个
   - PUT /api/{modelName}s/[id] → 更新
   - DELETE /api/{modelName}s/[id] → 删除

3. 代码规范：
   - 使用 Prisma Client 操作数据库
   - 统一返回格式参考 `resources/config/response-format.json`
   - 包含输入验证
   - 包含错误处理（try-catch）

4. 创建完成后，列出所有 API 端点的 URL 和用法

同时创建 .claude/skills/api-endpoint/resources/config/response-format.json：

{
  "success_response": {
   "success": true,
   "data": "<返回数据>"
  },
  "error_response": {
   "success": false,
   "error": "<错误信息>"
  },
  "list_response": {
   "success": true,
   "data": "<数据数组>",
   "pagination": {
     "page": 1,
     "pageSize": 20,
     "total": 100
   }
  }
}

提示：把 API 的返回格式定义抽到 resources/config/ 中，好处是 SKILL.md 更简洁，而且修改格式时只需改 JSON 文件，不用动 Skill 指令。

4.3.4 实战：创建一个 Git 规范化 Skill

Git 规范化 Skill 非常简单，不需要脚本和资源文件，只需一个 SKILL.md 即可。这说明并非所有 Skill 都要用上全套目录 —— 够用就好。

创建 .claude/skills/git-commit/SKILL.md：

---
name: git-commit-standard
version: 1.0
description: 在提交代码时，自动生成符合 Conventional Commits 规范的 commit message
trigger: ["提交代码", "git commit", "生成commit"]
---

# Git 提交规范化

## 执行步骤

1. 运行 `git diff --staged` 查看暂存区的修改
2. 分析修改内容，判断变更类型：
   - feat: 新功能
   - fix: 修复Bug
   - refactor: 重构（不改变功能）
   - style: 样式修改
   - docs: 文档更新
   - test: 测试相关
   - chore: 构建/工具变更

3. 生成 commit message，格式：

(): ``` 4. 显示给用户确认后执行 `git commit` ## 示例 修改了 src/components/BookmarkCard.tsx 中的样式 生成的 message： ​``` style(BookmarkCard): 优化书签卡片的响应式布局 - 调整了移动端下的卡片宽度 - 修复了标签溢出问题 ​``` ```` > **提示**：注意对比三个实战 Skill 的复杂度递减关系 —— React 组件 Skill（完整包：SKILL.md + scripts + resources）→ API 端点 Skill（中等：SKILL.md + resources/config）→ Git 提交 Skill（最简：仅 SKILL.md）。**根据实际需求选择合适的结构，不必过度设计**。 #### 4.3.5 实战：创建一个代码安全审计 Skill（references 实践） 前面三个案例分别展示了 `scripts/`、`resources/`、纯 SKILL.md 的用法，这个案例重点展示 **`references/` 目录** —— 当 Skill 需要 AI 依据特定的标准和规范来执行任务时，把参考文档放入 `references/` 是最佳实践。 **需求**：在提交代码前，让 AI 按照 OWASP 安全清单和团队编码安全规范，对代码进行安全审计。 **Step 1：创建 Skill 目录结构** ```bash $ mkdir -p .claude/skills/security-audit/references $ mkdir -p .claude/skills/security-audit/resources/examples ``` 完成后的结构： ``` .claude/skills/security-audit/ ├── SKILL.md # 审计流程指令 ├── references/ # 参考文档（AI 审计时依据的"法规"） │ ├── owasp-top10-checklist.md # OWASP Top 10 安全检查清单 │ └── team-security-standards.md # 团队安全编码规范 └── resources/ └── examples/ └── audit-report-sample.md # 审计报告示例（让 AI 知道输出长什么样） ``` **Step 2：编写 SKILL.md** 创建 `.claude/skills/security-audit/SKILL.md`： ````markdown --- name: security-audit version: 1.0 description: 对指定代码进行安全审计，依据 OWASP Top 10 和团队安全规范输出审计报告 trigger: ["安全审计", "security audit", "安全检查", "代码安全"] --- # 代码安全审计 ## 执行步骤 1. 读取用户指定的代码文件或目录 2. 阅读 `references/owasp-top10-checklist.md`，逐项检查代码是否存在对应漏洞 3. 阅读 `references/team-security-standards.md`，检查代码是否符合团队安全规范 4. 按照 `resources/examples/audit-report-sample.md` 的格式，生成安全审计报告 5. 对每个发现的问题：标注严重等级（高危/中危/低危）、给出修复建议和修复代码 ## 输出规范 - 使用 Markdown 表格列出所有问题 - 每个问题包含：文件路径、行号、问题描述、严重等级、修复建议 - 最后给出安全评分（0-100）和总结 ## 错误处理 - 如果代码量过大，优先审计 API 路由和数据库操作相关的文件 - 如果无法判断是否存在风险，标记为"待人工确认" ```` **Step 3：编写参考文档（references/）** 这是本案例的重点。`references/` 中的文件不会直接变成输出，而是作为 AI 做判断时的"知识库"。 创建 `.claude/skills/security-audit/references/owasp-top10-checklist.md`： ```markdown # OWASP Top 10 安全检查清单 ## 1. 注入攻击（Injection） - [ ] SQL 查询是否使用参数化查询或 ORM？ - [ ] 是否存在字符串拼接 SQL 的情况？ - [ ] 用户输入是否经过转义和过滤？ ## 2. 身份认证失效（Broken Authentication） - [ ] 密码是否明文存储？（应使用 bcrypt 等加密） - [ ] 会话令牌是否使用安全的随机数生成？ - [ ] 是否有登录失败次数限制？ ## 3. 敏感数据泄露（Sensitive Data Exposure） - [ ] API 密钥、数据库密码是否硬编码在代码中？ - [ ] 敏感数据是否通过 HTTPS 传输？ - [ ] 日志中是否记录了敏感信息？ ## 4. XSS 跨站脚本攻击 - [ ] 用户输入是否在渲染前经过转义？ - [ ] 是否使用 dangerouslySetInnerHTML 等危险 API？ - [ ] CSP（Content Security Policy）头是否设置？ ## 5. 安全配置错误 - [ ] 是否关闭了调试模式？ - [ ] 错误页面是否暴露了堆栈信息？ - [ ] 默认账户密码是否已修改？ （后续 6-10 条按同样格式补充） ``` 创建 `.claude/skills/security-audit/references/team-security-standards.md`： ```markdown # 团队安全编码规范 ## 强制规则（违反即为高危） 1. 禁止在代码中硬编码任何密钥、密码、令牌，必须使用环境变量 2. 所有数据库操作必须通过 ORM（Prisma），禁止直接写 SQL 3. 所有用户输入必须在服务端验证，不能只依赖前端验证 4. API 路由必须有权限校验，不允许裸接口 ## 建议规则（违反为中危） 1. 文件上传功能必须限制文件类型和大小 2. 敏感操作（删除、修改密码等）需要二次确认 3. 分页查询必须限制 pageSize 最大值，防止数据库压力攻击 4. 错误响应不应包含内部实现细节 ``` **Step 4：编写输出示例（resources/examples/）** 创建 `.claude/skills/security-audit/resources/examples/audit-report-sample.md`： ```markdown # 安全审计报告 **审计范围**：src/app/api/ **审计时间**：2026-04-30 **审计依据**：OWASP Top 10 + 团队安全规范 ## 发现问题 | # | 文件 | 行号 | 问题描述 | 等级 | 修复建议 | |---|------|------|---------|------|---------| | 1 | src/app/api/users/route.ts | 23 | SQL 字符串拼接，存在注入风险 | 高危 | 改用 Prisma 参数化查询 | | 2 | src/lib/auth.ts | 45 | API 密钥硬编码 | 高危 | 移至 .env 环境变量 | | 3 | src/app/api/upload/route.ts | 12 | 文件上传未限制类型 | 中危 | 添加 MIME 类型白名单 | ## 安全评分：65/100 ## 总结 发现 2 个高危、1 个中危问题。建议优先修复高危问题后再上线。 ``` **Step 5：使用 Skill** ``` > 请使用安全审计 Skill，对 src/app/api/ 目录下的所有文件进行安全检查。 ``` AI 会先读取 `references/` 中的两份参考文档作为审计标准，然后逐一检查代码，最后按照 `resources/examples/` 中的示例格式输出审计报告。 > **提示**：注意 `references/` 的价值 —— 如果不提供参考文档，AI 会按照自己的通用知识来审计，可能遗漏团队特有的安全要求。有了 `references/`，审计标准就变得**确定、可控、可迭代** —— 团队安全规范更新了？改一下 `references/team-security-standards.md` 就行。 **现在回顾四个案例，每个都突出了不同的 Skill 目录组件：** | 案例 | 核心组件 | 教学重点 | |------|---------|---------| | React 组件 Skill | SKILL.md + scripts/ + resources/template/ | 完整包：脚本验证 + 模板驱动 | | API 端点 Skill | SKILL.md + resources/config/ | 配置外部化 | | Git 提交 Skill | 仅 SKILL.md | 最简结构 | | 安全审计 Skill | SKILL.md + references/ + resources/examples/ | 参考文档驱动审查 | --- ### 4.4 Skill 与 AI 工具的集成 #### 4.4.1 在 Claude Code 中集成 **方法一：通过 CLAUDE.md 引用（推荐）** 在 CLAUDE.md 中添加 Skill 引用： ```markdown ## 项目 Skills 以下 Skill 定义了标准化的开发流程（每个 Skill 是一个目录，核心指令在 SKILL.md 中）： - `.claude/skills/react-component/` - React 组件生成规范 - `.claude/skills/api-endpoint/` - API 端点生成规范 - `.claude/skills/git-commit/` - Git 提交规范 - `.claude/skills/security-audit/` - 代码安全审计 执行相关任务时，请先阅读对应 Skill 目录下的 SKILL.md 并严格遵循。 如 Skill 中包含 scripts/、resources/ 或 references/，请一并参考。 ``` **方法二：通过自定义 slash commands** 将 Skill 的触发文件放在 `.claude/commands/` 目录下，即可通过 `/skill名称` 直接触发： ```bash # 文件结构 .claude/ ├── commands/ │ ├── new-component.md # 触发方式：/new-component（引用 skills 中的规范） │ └── security-check.md # 触发方式：/security-check └── skills/ ├── react-component/ # 完整 Skill 包（SKILL.md + scripts + resources） │ ├── SKILL.md │ ├── scripts/ │ └── resources/ ├── api-endpoint/ # 中等 Skill 包（SKILL.md + resources/config） │ ├── SKILL.md │ └── resources/ ├── security-audit/ # 参考文档型（SKILL.md + references + resources/examples） │ ├── SKILL.md │ ├── references/ │ └── resources/ └── git-commit/ # 简单 Skill（仅 SKILL.md） └── SKILL.md ``` #### 4.4.2 在 Cursor 中集成 将 Skill 的核心规则写入 Cursor Rules（推荐 `.cursor/rules/*.mdc`，旧项目可用 `.cursorrules`）： ``` When creating new React components: - Follow the structure defined in .claude/skills/react-component/SKILL.md - Reference templates in .claude/skills/react-component/resources/template/ - Always create types.ts for Props definitions - Always include basic test file ``` --- ### 4.5 Skill 的迭代与版本管理 #### 4.5.1 持续优化 Skill 不是写完就不管了。每次使用后，记录： - AI 哪些地方做得好？→ 保持 - AI 哪些地方做得不好？→ 在 Skill 中加入更明确的指令 - 有没有遗漏的边界情况？→ 补充到错误处理部分 #### 4.5.2 版本管理 用 Git 管理你的 Skill 目录，就像管理代码一样： ```bash # 提交整个 Skill 包（包括 SKILL.md、scripts、resources 等） $ git add .claude/skills/react-component/ $ git commit -m "feat(skills): 新增 React 组件生成 Skill v1.0" # 更新 Skill 后，修改 SKILL.md 中的版本号并提交 $ git add .claude/skills/react-component/SKILL.md $ git commit -m "chore(skills): 升级 React 组件 Skill 至 v1.1，优化模板" ``` --- ### 4.6 Superpowers 插件 Superpowers 是 Claude Code 生态中的一类**社区增强插件 / Skills 集合**。它不是“必装”的，但思路值得学习：把成熟工作流封装成可复用能力，让 AI 不只是会写代码，还会按固定方法做事。 ##### 4.6.1 什么是 Superpowers？ Superpowers 本质是一套**工作方法论集合**，通常会封装成多个可复用 Skill。安装后，AI 可以在合适的任务中调用这些方法论。 **安装前后对比：** | 没装 Superpowers | 装了 Superpowers | | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | | 你：“加个批量导出功能” | 你：“加个批量导出功能” | | AI：“好的，我来实现...”（直接写代码） | AI：“在开始前我需要确认：1.导出格式？2.数据量多大？3.需要异步吗？”→给出 2-3 个方案，确认后再动手 | ##### 4.6.2 核心 Skills 一览 | Skill | 功能 | 触发时机 | | -------------------------- | --------------------------------- | ------------------- | | 头脑风暴 (brainstorming) | 需求分析→设计规格，先想清楚再动手 | 新需求/新功能开始时 | | 编写计划 (writing-plans) | 把规格拆成可执行的实施步骤 | 确认设计后 | | 执行计划 (executing-plans) | 按计划逐步实施，每步验证 | 开发过程中 | | 测试驱动开发 (TDD) | 严格 TDD：先写测试，再写代码 | 开发核心逻辑时 | | 系统化调试 (debugging) | 四阶段调试法：定位→分析→假设→修复 | 遇到 Bug 时 | | 代码审查 (code-review) | 派遣审查 agent 检查代码质量 | 功能完成后 | | 完成前验证 (verification) | 声称完成前必须跑验证 | 任务结束前 | ##### 4.6.3 安装方法 **方式一：npx 一键安装（推荐）** ```bash # 进入你的项目目录（重要！不要在主目录 ~ 下运行） $ cd /your/project # 英文版（原版） $ npx superpowers # 中文增强版（推荐国内用户，包含 6 个中国特色 Skill） $ npx superpowers-zh ``` 安装后会在项目下生成 `.claude/skills/` 目录，包含所有 Skill 文件。 **方式二：手动安装（备选）** ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/jnMetaCode/superpowers-zh.git # 复制 skills 到项目 cp -r superpowers-zh/skills /your/project/.claude/skills ``` > **注意**：手动安装只复制了 Skills 文件，不会配置自动触发钩子。推荐使用 npx 方式一键安装。 ##### 4.6.4 是否必须安装？ **不是必须的。** Superpowers 是一个“锦上添花”的增强插件： - **初学者**：建议先不装，熟悉 Claude Code 基本操作后再考虑 - **日常开发**：强烈推荐安装，能显著提升代码质量和开发流程规范性 - **团队项目**：强烈推荐安装，统一团队的 AI 工作方法论 ``` ~/.claude/ └── commands/ ← 你的全局 Skills ├── review.md ← 代码审查 Skill ├── refactor.md ← 重构优化 Skill └── test.md ← 测试生成 Skill 项目根目录/ └── .claude/ ├── commands/ ← 项目级 Skills │ ├── deploy.md ← 部署流程 Skill │ └── migrate.md ← 数据库迁移 Skill ├── settings.json ← 项目配置 └── CLAUDE.md ← 项目规则文件 ``` *图：Superpowers Skills 目录结构 —— 全局Skills对所有项目生效，项目级Skills仅对当前项目生效* ### 4.7 MCP（Model Context Protocol）简介 MCP 是 Anthropic 推出的一个标准化协议，让 AI 工具可以连接外部服务和数据源。你可以把 MCP 理解为给 AI 装"插件"或"扩展能力"。 **MCP 的概念：** ``` AI 工具（Claude Code） │ ├── 内置能力：读写文件、运行命令 │ └── MCP 扩展能力： ├── GitHub MCP Server → 操作 GitHub（创建PR、管理Issue） ├── Database MCP Server → 直接查询数据库 ├── Browser MCP Server → 浏览器自动化测试 └── 更多第三方 MCP Server... ``` **MCP 与 Skill 的关系：** - **Skill** 定义了"做什么、怎么做"（流程和规范） - **MCP** 提供了"能力扩展"（让AI能做更多事情） 两者互补：你可以在 Skill 中调用 MCP 提供的能力。例如，一个"部署检查 Skill"可以调用 GitHub MCP 来创建 PR。 > **提示**：MCP 是一个进阶主题。初学者可以先专注于 Skill 的编写和使用，等熟练后再探索 MCP 扩展。 --- ### 4.8 本部分小结与实践练习 **实践练习：** - [ ] 使用 `npx skills add anthropics/skills@skill-creator -g` 安装官方 skill-creator，体验用 AI 创建 Skill - [ ] 浏览 SkillsMP（skillsmp.com/zh）或 skills.sh，找到3个感兴趣的社区 Skill 并阅读其 SKILL.md - [ ] 创建一个项目初始化 Skill（包含 SKILL.md + resources/template/ 技术栈配置模板） - [ ] 创建一个代码审查 Skill（包含 SKILL.md + references/ 审查标准文档） - [ ] 将自定义 Skill 集成到 Claude Code 中并实际使用一次 - [ ] 用 Git 提交你的 Skill 目录 #### 4.8.1 动手实践：创建一个「Git 提交规范化」Skill 前面看了 4 个案例，现在轮到你自己动手了。下面会带你从零创建一个 Git 提交规范化 Skill，整个流程大约 10 分钟。 **第 1 步：创建 Skill 目录** ```bash mkdir -p .claude/skills/git-commit ``` **第 2 步：编写 SKILL.md** 创建 `.claude/skills/git-commit/SKILL.md`，写入以下内容： ````markdown --- name: git-commit-standard version: 1.0 description: 在提交代码时，自动生成符合 Conventional Commits 规范的 commit message trigger: ["提交代码", "git commit", "生成commit"] --- # Git 提交规范化 ## 执行步骤 1. 运行 `git diff --staged` 查看暂存区的修改 2. 分析修改内容，判断变更类型： - feat: 新功能 - fix: 修复Bug - refactor: 重构（不改变功能） - style: 样式修改 - docs: 文档更新 - test: 测试相关 - chore: 构建/工具变更 3. 生成 commit message，格式：`(): ` 4. 显示给用户确认后执行 `git commit` ## 示例 修改了 `src/components/Header.tsx` 中的导航样式 生成的 message： ​``` style(Header): 优化导航栏的响应式布局 ​``` ```` **第 3 步：在 CLAUDE.md 中注册 Skill** 在项目根目录的 `CLAUDE.md` 文件中添加以下内容，让 Claude Code 知道这个 Skill 的存在： ```markdown ## 项目 Skills - `.claude/skills/git-commit/` — Git 提交规范化 执行相关任务时请先阅读对应 SKILL.md。 ``` **第 4 步：实际使用** 1. 随便修改项目中的某个文件（加几行注释或改个变量名即可） 2. 运行 `git add .` 暂存修改 3. 在 Claude Code 中输入： ``` 请用 git-commit Skill 帮我生成 commit message 并提交 ``` 4. Claude Code 会自动读取你的 SKILL.md，分析 `git diff --staged` 的内容，生成类似 `style(Header): 优化导航栏的响应式布局` 这样的规范化提交信息 > **验证**：如果 Claude Code 自动读取了你的 Skill、分析了 git diff、并生成了符合 Conventional Commits 格式的 commit message，说明你的 Skill 创建成功！ **第 5 步：用 Git 提交你的 Skill** ```bash git add .claude/skills/git-commit/ git commit -m "feat(skills): 新增 Git 提交规范化 Skill" ``` > **提示**：将 Skill 目录提交到 Git 仓库后，团队其他成员 pull 代码后也能使用这个 Skill。这就是 Skill 的共享价值。 #### 4.8.2 进阶挑战（选做） 完成基础练习后，试试这些挑战来巩固你的 Skill 创建能力： - [ ] 修改 Git 提交 Skill，加入对**中文 commit message** 的支持 - [ ] 参考 5.3.2 节，为你当前的技术栈创建一个**组件生成 Skill**（React/Vue/任意框架） - [ ] 参考 5.3.5 节，创建一个包含 `references/` 的**代码审查 Skill**，加入你团队的编码规范 > **验证**：如果你能独立创建一个 Skill 并在 Claude Code 中成功触发使用，恭喜完成第四部分！ --- ## 第五部分：完整项目案例实操 > **学习目标**：通过从零到一的完整项目开发，掌握AI编程的全流程 > > **完成标志**：独立使用 Claude Code 完成一个可运行的全栈项目 前面部分讲完了理论知识，这一部分动手做个项目： 一个完整可运行的微型商城——覆盖商品、用户、购物车、订单、后台管理全模块 > **提示**：本章的每个步骤都包含完整的 Prompt（可直接复制使用）和验证方法。你可以一边阅读一边跟做。 > > **跟做的 6 条经验** > > 1. 把 Claude Code 当同事用 — 直接描述你想干什么，不用纠结措辞。越具体越好。 > 2. 多用 /plan 模式 — 复杂任务先让它出方案，你审核后再动手，避免返工。 > 3. 小步快跑 — 一个任务一个任务来，别一口气提太多需求。 > 4. 善用 CLAUDE.md — 放在项目根目录，cc 会自动读取，理解你的项目规范。 > 5. 创建任务列表 — 多步骤任务告诉它"创建任务列表"，cc 会跟踪进度不遗漏。 > 6. 反馈很重要 — 它做错了就说，它会记下来以后改进。 ### 5.0 项目：微型商城（Mini Mall）—— 完整演示 Claude Code 13 项核心功能 > 这是一个完整的全栈电商项目，也是本教程的**核心案例**。你将在这个项目中从零构建一个可部署的 Web 应用，并依次体验 `/plan`、CLAUDE.md、Hook、Memory、Skill、`/review`、`/security-review`、多模型切换等 Claude Code 全部核心功能。 #### 5.0.1 本章概述 在项目一中，你学会了用 Claude Code 做一个带 Web 界面的记账工具——那只是热身。本项目将带你从零构建一个**真正可部署到互联网的 Web 应用**：一个微型商城。 更重要的是，本项目将**全程演示 Claude Code 的 13 项核心功能**。你不只是学会做一个商城，你还将学会如何把 Claude Code 用到极致。 #### 5.0.2 你将学到的 Claude Code 核心功能 | # | 功能 | 是什么 | 什么时候用 | |---|------|--------|-----------| | 1 | `/plan` | 让 AI 先出方案，人审核后再动手 | 任何复杂任务开始前 | | 2 | `/init` + CLAUDE.md | 自动生成项目规范文档 | 项目搭好后，让 AI 理解你的规范 | | 3 | Task 任务列表 | 把大任务拆成小步骤，逐个跟踪 | 多步骤任务时告诉 AI "创建任务列表" | | 4 | 自定义 Skill | 把重复性工作封装成可复用的"操作手册" | 相同的模式要重复做多次时 | | 5 | 官方 Skill | 使用社区维护的高质量技能 | 需要前端设计、文档生成等专业能力时 | | 6 | Hook 配置 | 让 AI 在特定操作前后自动执行命令 | 每次改完代码想自动格式化时 | | 7 | Memory 系统 | 让 AI 记住你的偏好，越用越懂你 | 你的技术偏好、项目约定 | | 8 | `/review` | 让 AI 审查代码质量 | 每完成一个功能模块后 | | 9 | `/security-review` | 安全检查：密码、认证、漏洞 | 认证模块完成 + 上线前 | | 10 | 多模型切换 | 简单任务用便宜模型，复杂任务用强模型 | 省钱 + 提效 | | 11 | 权限模式 | 控制 AI 的操作权限 | 保护你的代码不被意外修改 | | 12 | Git 工作流 | 版本控制，随时能"后悔" | 每个功能完成后提交一次 | | 13 | 环境变量管理 | API 密钥、数据库连接等敏感信息 | 任何需要连接外部服务的项目 | #### 5.0.3 我们要做什么 一个**微型电商网站**，包含： ``` 买家视角：浏览商品 → 搜索筛选 → 查看详情 → 注册登录 → 加入购物车 → 下单 → 模拟支付 → 查看订单 管理员视角：商品管理（增删改查）→ 订单管理（状态流转）→ 分类管理 ```  #### 5.0.4 技术栈说明 | 层面 | 选型 | 为什么选它 | |------|------|-----------| | 框架 | Next.js 16 | 前后端一体化，一个项目搞定全部 | | 语言 | TypeScript | 类型安全，AI 写代码时能自动发现低级错误 | | 数据库 | SQLite + Prisma 5 | SQLite 零配置，Prisma 让数据库操作像写作文一样直观 | | 样式 | TailwindCSS 4 | 无需写 CSS 文件，直接在标签上加样式类名 | | 认证 | 自制 Cookie Session | 比第三方库更透明，能看到认证的每一步 | > 提示： **为什么不用 MySQL/PostgreSQL？** SQLite 是一个单文件数据库，不需要安装数据库服务器，开箱即用。对于学习阶段和原型项目，它是完美的选择。如果将来需要迁移到 PostgreSQL，只需要改一行配置。 --- ### 5.1 项目启动：用 /plan 做架构设计 > **本节目标**：学会用 `/plan` 模式让 AI 在动手前先出方案 > > **演示的 Claude Code 功能**：`/plan` 模式、AskUserQuestion #### 5.1.1 什么是 /plan 模式，为什么重要 新手最容易犯的错误是：上来就让 AI 写代码。结果往往是 AI 写了一堆，方向偏了，又要重来。 `/plan` 模式的思路是**先想清楚再动手**： ``` 你说"我要做什么" → AI 探索代码库、理解现状 → AI 出一个详细方案 → 你审核，确认方向正确 → AI 按方案分步实施 ``` 这就像装修之前先出设计图——你不会让装修队直接开砸吧？ #### 5.1.2 实际操作 在终端中进入项目目录后，启动 Claude Code： ```bash $ claude ``` 然后告诉它你的需求： ``` 我要做一个微型电商项目，叫 Mini Mall。 技术栈用 Next.js 16 + TypeScript + Prisma 5 + SQLite + TailwindCSS 4。 功能包括： - 商品浏览（列表、详情、搜索、分类筛选） - 用户注册登录 - 购物车 - 下单和订单管理（模拟支付） - 后台管理（商品CRUD、订单管理、分类管理） 请用 /plan 模式帮我做架构设计。 ``` Claude Code 会进入 plan 模式，提出几个问题来确认你的需求（这就是 AskUserQuestion 功能），比如： - 用什么语言？（TypeScript） - 用什么样式方案？（TailwindCSS） - 你是新手还是老手？（新手友好） 确认后，AI 会生成一份完整的架构方案，包括： ``` 数据库设计：6 个表的 ER 关系图 页面路由：10 个页面的路径和权限 API 设计：18 个接口的请求/响应格式 项目目录结构：每个文件放哪里 实施步骤：按什么顺序开发 ```  #### 5.1.3 阅读和审核方案 AI 出的方案不是圣旨——你才是决策者。仔细看一下： - 数据库设计合理吗？（用户-商品-购物车-订单的关系是否清晰） - 页面路由符合预期吗？（有没有漏掉什么页面） - 技术选型合适吗？（有没有过度设计） 确认无误后，告诉 AI "可以开始"。 > **验证**：AI 输出了包含数据库设计、页面路由、API 列表的完整方案，你审核后表示同意。 #### 5.1.4 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | `/plan` 模式 | 先规划后编码，避免方向性返工 | | AskUserQuestion | AI 会主动问你不确定的问题，而不是瞎猜 | | 架构方案 | 包含 ER 图、路由表、API 清单的完整设计文档 | --- ### 5.2 环境搭建：项目骨架 + CLAUDE.md > **本节目标**：创建 Next.js 项目，生成 CLAUDE.md 让 AI 始终理解你的项目 > > **演示的 Claude Code 功能**：`/init`、CLAUDE.md #### 5.2.1 创建项目 在终端执行以下命令： ```bash # 1. 进入工作目录 cd ~/projects # 2. 用 create-next-app 创建项目（会自动安装依赖） npx create-next-app@latest mini-mall --typescript --tailwind --app --src-dir # 3. 进入项目目录 cd mini-mall # 4. 安装额外依赖 npm install prisma @prisma/client bcryptjs npm install -D tsx @types/bcryptjs ``` > 注意： **避坑**：项目路径不要用中文，否则某些工具会出奇怪的问题。  #### 5.2.2 初始化 Prisma（数据库 ORM） ```bash # 初始化 Prisma，选择 SQLite 作为数据库 npx prisma init --datasource-provider sqlite ``` 这个命令会创建 `prisma/schema.prisma` 文件和 `.env` 环境变量文件。 #### 5.2.3 CLAUDE.md — AI 的项目"说明书" CLAUDE.md 是 Claude Code 最核心的概念之一。它是一个放在项目根目录的 Markdown 文件，**每次你和 AI 对话时，AI 都会自动读取它**。 你可以把 CLAUDE.md 理解为给 AI 的"项目说明书"——里面写了： - 用了什么技术栈 - 文件怎么组织的 - 命名规范是什么 - 有什么特殊的约定 ##### 5.2.3.1 两种方式创建 CLAUDE.md **方式一：让 AI 自动生成** 在 Claude Code 对话中输入： ``` /init ``` AI 会扫描你的项目结构，自动生成一份 CLAUDE.md。 **方式二：自己写（更精确）** 你可以在 CLAUDE.md 中写任何你想让 AI 记住的信息。以下是我们项目的 CLAUDE.md 内容： ```markdown # Mini Mall 项目规范 ## 技术栈 - 框架：Next.js 16 (App Router) + TypeScript - 样式：TailwindCSS 4 - 数据库：SQLite + Prisma 5 - 认证：自制 Cookie Session + bcryptjs ## 目录结构 - src/app/ — 页面和 API - src/components/ — 可复用组件 - src/lib/ — 工具函数 - prisma/ — 数据库模型 ## 命名规范 - 文件名：kebab-case（如 product-card.tsx） - 组件：PascalCase（如 ProductCard） - 函数：camelCase（如 getProducts） ## 约定 - 所有 UI 文案和注释用中文 - 优先使用 Server Components - API 返回 JSON，错误返回 { error: string } ``` > **提示**：有了 CLAUDE.md，你不需要每次对话都重新解释项目背景。AI 会自动读取它，就像新同事入职时先看员工手册一样。 #### 5.2.4 定义数据库模型 在 `prisma/schema.prisma` 中定义 6 个数据模型。以下是完整的模型定义： ```prisma // 用户 model User { id Int @id @default(autoincrement()) name String email String @unique password String role String @default("USER") // USER 或 ADMIN createdAt DateTime @default(now()) updatedAt DateTime @updatedAt cartItems CartItem[] orders Order[] } // 商品分类 model Category { id Int @id @default(autoincrement()) name String @unique slug String @unique // URL 友好的英文标识 products Product[] } // 商品 model Product { id Int @id @default(autoincrement()) name String description String @default("") price Float image String @default("") stock Int @default(0) categoryId Int category Category @relation(fields: [categoryId], references: [id]) createdAt DateTime @default(now()) updatedAt DateTime @updatedAt cartItems CartItem[] orderItems OrderItem[] } // 购物车项 model CartItem { id Int @id @default(autoincrement()) userId Int productId Int quantity Int @default(1) user User @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade) product Product @relation(fields: [productId], references: [id], onDelete: Cascade) @@unique([userId, productId]) // 同一用户同一商品只允许一条记录 } // 订单 model Order { id Int @id @default(autoincrement()) userId Int status String @default("PENDING") total Float createdAt DateTime @default(now()) user User @relation(fields: [userId], references: [id]) items OrderItem[] } // 订单明细 model OrderItem { id Int @id @default(autoincrement()) orderId Int productId Int productName String // 下单时锁定商品名，防止后续改名影响历史订单 price Float // 下单时锁定价格 quantity Int order Order @relation(fields: [orderId], references: [id], onDelete: Cascade) product Product @relation(fields: [productId], references: [id]) } ``` 然后执行迁移： ```bash # 生成 Prisma 客户端 + 创建数据库表 npx prisma migrate dev --name init ``` > **提示**：Prisma 的 `migrate dev` 做了三件事：1）对比 schema 和数据库；2）生成迁移 SQL 文件；3）应用到数据库。这些迁移文件可以提交到 Git，团队成员都能复现相同的数据库结构。 #### 5.2.5 填充种子数据 空数据库没法开发。写一个种子脚本，插入 12 个商品和 2 个测试用户。 创建 `prisma/seed.ts`： ```typescript import { PrismaClient } from "@prisma/client"; import bcrypt from "bcryptjs"; const prisma = new PrismaClient(); async function main() { // 创建 5 个分类 const categories = await Promise.all([ prisma.category.create({ data: { name: "数码电子", slug: "digital" } }), prisma.category.create({ data: { name: "服装鞋帽", slug: "clothing" } }), prisma.category.create({ data: { name: "家居生活", slug: "home" } }), prisma.category.create({ data: { name: "食品饮料", slug: "food" } }), prisma.category.create({ data: { name: "图书教育", slug: "books" } }), ]); // 创建 12 个商品（代码略，见完整源码） // ... // 创建管理员和测试用户 const adminPassword = await bcrypt.hash("admin123", 10); const userPassword = await bcrypt.hash("user123", 10); await prisma.user.create({ data: { name: "管理员", email: "admin@example.com", password: adminPassword, role: "ADMIN" }, }); await prisma.user.create({ data: { name: "测试用户", email: "user@example.com", password: userPassword, role: "USER" }, }); console.log("种子数据创建完成！"); } main().finally(() => prisma.$disconnect()); ``` 在 `package.json` 中添加 seed 配置： ```json "prisma": { "seed": "tsx prisma/seed.ts" } ``` 执行： ```bash npx prisma db seed ``` > **验证**：终端输出 "种子数据创建完成"。数据库中已有 5 个分类、12 个商品、2 个用户。 #### 5.2.6 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | create-next-app | Next.js 官方脚手架，一键生成项目 | | Prisma | ORM 工具，用代码定义数据库结构 | | Prisma Migrate | 数据库版本管理，像 Git 管理代码一样管理数据库 | | Seed 脚本 | 开发阶段用来填充测试数据 | | CLAUDE.md | AI 的项目说明书，每次对话自动加载 | --- ### 5.3 配置 Claude Code：Hook + 权限模式 + Memory > **本节目标**：配置 Claude Code 的进阶设置，让开发更安全、更高效 > > **演示的 Claude Code 功能**：Hook 配置、权限模式、Memory 系统 #### 5.3.1 Hook 配置：让 AI 自动执行命令 Hook（钩子）是 Claude Code 的一个强大功能——你可以在特定事件发生时（比如 AI 修改了文件），自动触发一条命令。 在我们的项目中，创建一个 `.claude/settings.json` 文件： ```json { "permissions": { "allow": [ "Bash(npm run dev)", "Bash(npm run build)", "Bash(npx prisma *)", "Bash(npm install *)" ] }, "hooks": { "PostToolUse": [ { "matcher": "Write|Edit", "hooks": [ { "type": "command", "command": "echo \"文件已修改，建议检查一下改了什么\"" } ] } ] } } ``` 解释一下这段配置： - **`permissions.allow`**：这些命令 AI 可以直接执行，不需要每次弹出确认框 - **`hooks.PostToolUse`**：当 AI 使用 Write 或 Edit 工具修改文件后，自动执行提醒命令 > **提示**：Hook 可以做很多事——自动运行 Prettier 格式化代码、自动运行 ESLint 检查、甚至自动提交 Git。但初期不建议配置太多，够用就好。 #### 5.3.2 权限模式：控制 AI 的"自由度" Claude Code 有三种权限模式，针对不同的场景： | 模式 | 行为 | 适用场景 | |------|------|---------| | **Safe（安全）** | 所有危险操作都需要确认 | 新手阶段，不想让 AI 乱动文件 | | **Approve（审批）** | 大部分操作要确认 | 日常开发，看到关键操作再放行 | | **Edit（编辑）** | AI 自主操作 | 信任 AI，不想频繁点确认 | > **注意**：建议初期使用 Approve 模式。当 AI 要执行 `rm -rf`、`git push --force` 等危险操作时，它会强制要求确认——这是保护你的最后一道防线。  #### 5.3.3 Memory 系统：让 AI 记住你的偏好 Memory 是 Claude Code 的持久化记忆系统。你可以让 AI 记住： - 你的技术偏好："我喜欢用 TypeScript 严格模式" - 项目约定："这个项目用 TailwindCSS，不要写 CSS 文件" - 你踩过的坑："上次用 Prisma 7 有兼容问题，这次用 Prisma 5" 在任何对话中，直接告诉 AI： ``` 请记住：我所有的项目都用 TypeScript 严格模式，UI 文案用中文，代码注释用中文。 ``` AI 会把这条信息存到持久化记忆中，以后的对话都会自动读取。 > **验证**：后续对话中问 AI "我们之前约定过编码规范吗？"——AI 会从 Memory 中检索并回答你。 #### 5.3.4 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | settings.json | Claude Code 的配置文件，控制权限、Hook 等 | | Hook | 事件触发的自动命令 | | 权限模式 | Safe / Approve / Edit 三种级别 | | Memory | 跨对话持久化的记忆系统 | --- ### 5.4 创建自定义 Skill：api-crud-generator 重点 > **本节目标**：手把手创建你的第一个自定义 Skill，理解 Skill 的完整结构 > > **演示的 Claude Code 功能**：自定义 Skill、Skill 的四层目录结构 #### 5.4.1 为什么要创建 Skill 在电商项目中，你会反复做同样的事情： ``` 商品需要 CRUD → 写 Prisma 查询 + API Route + 管理页面 分类需要 CRUD → 写 Prisma 查询 + API Route + 管理页面 订单需要 CRUD → 写 Prisma 查询 + API Route + 管理页面 ``` 每次都是相似的代码结构，只是换了个模型名。如果每次都让 AI 从零写，不仅慢，而且每次的代码风格可能不一致。 Skill 就是解决这个问题的——**把重复的模式封装成可复用的"标准操作流程"**。 #### 5.4.2 Skill 的目录结构 一个完整的 Skill 是一个目录，推荐放在 `.claude/skills/` 下： ``` .claude/skills/api-crud-generator/ ├── SKILL.md ← 核心：技能描述文件（必选） ├── scripts/ ← 辅助脚本（可选） ├── resources/ ← 模板和配置（可选） └── references/ ← 参考文档（可选） ``` 对于我们这个项目，只需要 `SKILL.md` 就够了。 #### 5.4.3 编写 SKILL.md 创建 `.claude/skills/api-crud-generator/SKILL.md`： ```markdown --- name: api-crud-generator version: 1.0 description: 根据 Prisma 模型生成标准的 Next.js API Route + 前端管理页面 trigger: ["生成CRUD", "生成接口", "生成管理页面"] --- # API CRUD 生成器 ## 功能说明 根据指定的 Prisma 模型，自动生成标准的管理后台 CRUD 代码： 1. API Routes（5 个）：GET 列表、GET 详情、POST 创建、PUT 更新、DELETE 删除 2. 前端页面：数据列表页、创建/编辑表单 ## 执行步骤 ### 第 1 步：确认模型信息 询问用户： - 要生成的模型名称（如 Product、Category） - API 路径（如 /api/admin/products） - 页面路由（如 /admin/products） ### 第 2 步：生成 API Route Handlers 按照标准模板生成以下文件： 1. `route.ts` — GET 列表 + POST 创建 2. `[id]/route.ts` — GET 详情 + PUT 更新 + DELETE 删除 ### 第 3 步：生成前端管理页面 生成一个包含以下功能的管理页面： - 数据表格（列出所有字段） - "新增"按钮 + 表单 - 每行的"编辑"和"删除"按钮 - TailwindCSS 样式 ### 第 4 步：确认并验证 - 列出所有生成的文件 - 提醒用户执行 npx prisma generate（如果模型有变更） - 给出测试方法 ## 注意事项 - 所有 UI 文案使用中文 - 使用 Next.js App Router 的 params 语法 - 创建和更新前做输入验证 - 密码字段永远不通过 API 返回 ``` #### 5.4.4 SKILL.md 的结构解析 每个 Skill 文件包含两部分： **1. Frontmatter（文件头部的 YAML 元数据）** ```yaml --- name: 技能唯一名称 description: 一句话描述 trigger: 触发关键词列表 --- ``` - `name`：技能的唯一标识 - `description`：帮助 AI 判断什么时候该用这个技能 - `trigger`：当用户消息包含这些关键词时，AI 知道要加载这个 Skill **2. 正文（Markdown 格式的指令）** 这是 AI 执行任务时会阅读的"操作手册"。写得好坏直接决定 AI 的输出质量。 > **提示**：写 Skill 时想象你在给一个聪明的实习生写工作说明书——告诉他做什么、用什么工具、注意什么坑。 #### 5.4.5 在开发中使用 Skill 创建好 Skill 后，在 Claude Code 对话中，你只需要这样说： ``` 请用 api-crud-generator Skill 为 Category 模型生成管理后台代码。 API 路径放在 /api/admin/categories，页面放在 /admin/categories。 ``` AI 会： 1. 自动加载 SKILL.md 中的指令 2. 按照步骤 1-4 的标准流程执行 3. 生成符合项目规范的代码 这就是 Skill 的威力——**一次编写，反复使用，标准统一**。 #### 5.4.6 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | Skill 的定义 | 封装了特定能力的可复用指令集 | | Frontmatter | Skill 的元数据，AI 用来判断何时加载 | | SKILL.md | Skill 的核心载体 | | 触发关键词 | 用户说什么话会激活这个 Skill | | `@` 引用 | 安装官方 Skill 的方式，如 `anthropics/skills@frontend-design` | --- ### 5.5 商品模块开发 > **本节目标**：完成商品的增删查改全流程，学会用 Skill 加速开发 > > **演示的 Claude Code 功能**：自定义 Skill 实战、/review、官方 Skill #### 5.5.1 开发思路 商品模块是最核心的模块，包含： ``` 后端 API 前端页面 ────────── ────────── GET /api/products → 首页商品列表（搜索 + 分类筛选 + 分页） GET /api/products/[id] → 商品详情页 GET /api/categories → 顶部导航的分类标签 ``` （管理员接口稍后在 6.8 节实现） #### 5.5.2 用 Prompt 驱动开发 在 Claude Code 对话中输入： ``` 请实现商品模块的公开 API： 1. GET /api/products — 商品列表，支持 search（模糊搜索）、category（按slug筛选）、page（分页，每页9条） 2. GET /api/products/[id] — 商品详情，包含关联的分类信息 3. GET /api/categories — 分类列表，包含每个分类下的商品数量 然后实现前端页面： 1. 首页 — 商品网格展示 + 搜索框 + 分类标签切换 + 分页 2. 商品详情页 — 大图 + 名称/价格/描述/库存 + "加入购物车"按钮 要求： - 用 Server Component 做数据获取 - 用 TailwindCSS 做样式 - UI 文案用中文 - 参考 CLAUDE.md 中的项目规范 ``` AI 会： 1. 读取 CLAUDE.md 了解项目规范 2. 读取 Prisma schema 了解数据模型 3. 按照你的要求生成代码 4. 告诉你每个文件的用途  #### 5.5.3 代码审查：用 /review 检查质量 每个模块开发完后，用 `/review` 让 AI 做一次代码审查： ``` /review ``` AI 会检查： - 代码是否符合项目规范 - 有没有潜在的性能问题（如 N+1 查询） - 错误处理是否完善 - 类型定义是否正确 > **提示**：`/review` 类似于让一个高级工程师帮你 Code Review。它可能不会发现所有问题，但能帮你揪出大部分低级错误。  #### 5.5.4 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | Server Component | Next.js 默认的服务端组件，可以直接访问数据库 | | 分页实现 | skip + take 实现数据库级分页 | | 关联查询 | Prisma 的 include 语法加载关联数据 | | /review | 让 AI 审查代码质量 | --- ### 5.6 用户认证模块 > **本节目标**：实现注册登录系统，理解认证的基本原理 > > **演示的 Claude Code 功能**：/security-review、多模型切换 #### 5.6.1 认证基础：Cookie + Session 我们用最简单也最透明的认证方案——**Cookie Session**： ``` 注册：用户填邮箱+密码 → bcrypt 哈希密码 → 存入数据库 登录：验证邮箱+密码 → 生成 session token → 写入 Cookie 鉴权：每次请求读取 Cookie → 解析出用户 ID → 判断权限 ``` > 提示： **为什么不直接用 next-auth？** next-auth 很强大，但它是"黑盒"——你不知道内部怎么工作的。对于教学来说，自己实现一个简易的认证系统，能看到每一步的细节，更容易理解认证的本质。学会原理后，再用 next-auth 也不迟。 #### 5.6.2 实现认证系统 在 Claude Code 中输入： ``` 请实现一个简易的用户认证系统： 1. 创建 src/lib/auth.ts，包含以下函数： - hashPassword(password) — 用 bcryptjs 哈希密码 - verifyPassword(password, hash) — 验证密码 - setSession(userId, role) — 把用户信息写入 httpOnly Cookie - getSession() — 从 Cookie 读取当前用户信息 - getCurrentUser() — 获取当前用户的完整信息 - clearSession() — 清除 Cookie（退出登录） 2. 实现 API： - POST /api/auth/register — 注册（验证邮箱唯一性，密码至少6位） - POST /api/auth/login — 登录（验证密码，写入session） - GET /api/auth/me — 获取当前用户 - POST /api/auth/logout — 退出登录 3. 实现前端页面： - /login — 登录表单 - /register — 注册表单 要求： - 密码用 bcryptjs 哈希存储，绝不能存明文 - 登录失败时不要暴露"用户不存在"和"密码错误"的区别（防止撞库攻击） - Session Cookie 设置 httpOnly + sameSite + secure（生产环境） ``` #### 5.6.3 安全审查：用 /security-review 检查 认证模块涉及用户数据安全。让 AI 做一次安全检查： ``` /security-review ``` AI 会检查： - 密码是否正确哈希存储（绝对不能明文） - 有没有 SQL 注入风险（Prisma 已经帮我们预防了） - Session Cookie 的安全属性是否正确 - 错误信息是否泄露了系统内部信息 > **注意**：`/security-review` 是一个参考性检查，不能替代专业的安全审计。但它能帮你发现大部分常见的安全问题，是上线前的重要一步。  #### 5.6.4 多模型切换实战 在这个项目中，你可以体验多模型切换的实际收益： | 任务 | 推荐模型 | 理由 | |------|---------|------| | 写用户认证逻辑 | Claude Opus | 安全相关，要确保万无一失 | | 写登录页面 UI | Claude Haiku | 简单表单，Haiku 足够且更快更便宜 | | 日常功能开发 | Claude Sonnet | 速度和质量的最佳平衡 | 切换模型只需一条命令： ``` /model opus ← 切换到 Opus，处理复杂逻辑 /model sonnet ← 切回 Sonnet，日常开发 /model haiku ← 切换到 Haiku，快速轻量任务 ``` > 提示： **省钱技巧**：每天开发结束时，用 `/cost` 查看当天的 API 费用。如果发现账单太高，下次更多用 Haiku 处理简单任务。 #### 5.6.5 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | bcrypt | 密码哈希算法，即使数据库泄露，密码也无法被还原 | | Cookie Session | 最简单的认证方案，Cookie 里存标识，服务端验证 | | httpOnly Cookie | JavaScript 无法读取，防止 XSS 攻击偷取 Cookie | | /security-review | AI 辅助的安全检查 | | /model 切换 | 按任务复杂度选择不同级别的模型 | --- ### 5.7 购物车 + 订单模块 > **本节目标**：实现电商的核心交易流程 > > **演示的 Claude Code 功能**：Task 任务列表、复杂业务逻辑处理 #### 5.7.1 用 Task 管理复杂模块 购物车和订单模块涉及多个子任务。告诉 AI： ``` 请创建任务列表，跟踪购物车和订单模块的开发进度。 ``` AI 会帮你拆分成： ``` □ 购物车 API（GET、POST、PUT、DELETE） □ 购物车页面（展示、修改数量、删除、提交订单） □ 订单 API（GET 列表、GET 详情、POST 下单） □ 订单页面（列表页、详情页） □ 订单状态机（PENDING → PAID → SHIPPED → COMPLETED） ``` 每完成一项，AI 会自动标记为完成，你随时知道进度。  #### 5.7.2 实现购物车 在 Claude Code 中输入： ``` 请实现购物车功能： API： - GET /api/cart — 获取当前用户的购物车（需登录） - POST /api/cart — 加入购物车（productId + quantity） - 如果购物车已有该商品，增加数量 - 检查库存，库存不足返回错误 - PUT /api/cart/[id] — 修改数量 - DELETE /api/cart/[id] — 删除某项 前端页面 /cart： - 列表展示购物车商品（图片、名称、单价、数量、小计） - 每项可以 + / - 调整数量，或删除 - 底部显示总价，"提交订单"按钮 - 未登录时跳转到登录页 ``` #### 5.7.3 实现订单和"模拟支付" ``` 请实现订单功能： API： - POST /api/orders — 从购物车创建订单 - 在数据库事务中：创建订单 → 扣减库存 → 清空购物车 - 如果库存不足，返回具体哪个商品缺货 - GET /api/orders — 我的订单列表 - GET /api/orders/[id] — 订单详情 - PUT /api/orders/[id] — 模拟支付（PENDING → PAID） 前端页面： - /orders — 订单列表（订单号、金额、状态标签、时间） - /orders/[id] — 订单详情（商品明细、合计、状态、模拟支付按钮） 订单状态流转： PENDING（待付款）→ PAID（已支付）→ SHIPPED（已发货）→ COMPLETED（已完成） CANCELLED（已取消）← 可从任意状态取消 ``` #### 5.7.4 核心业务逻辑解析 **为什么下单要用数据库事务？** 下单涉及三个操作：创建订单 + 扣减库存 + 清空购物车。这三个操作必须**要么全做，要么全不做**。如果创建了订单但库存扣减失败了——用户付了钱但库存没减，后续会超卖。 Prisma 的事务写法： ```typescript const order = await prisma.$transaction(async (tx) => { // 1. 创建订单 const newOrder = await tx.order.create({ data: { ... } }); // 2. 扣减库存 await tx.product.update({ where: { id }, data: { stock: { decrement: qty } } }); // 3. 清空购物车 await tx.cartItem.deleteMany({ where: { userId } }); return newOrder; }); // 如果任何一步失败，前面已执行的操作会自动回滚 ``` **为什么订单明细要存 productName 和 price？** 历史订单不应该受后续商品修改影响。如果一个月后商品改名或涨价，你的历史订单不应该跟着变。所以下单时把商品名和价格"快照"到 OrderItem 表里。 #### 5.7.5 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | 数据库事务 | 保证多个操作要么全成功要么全失败 | | 库存扣减时机 | 下单时扣减，防止超卖 | | 数据快照 | 历史数据不应该受后续修改影响 | | Task 管理 | 复杂模块拆成小任务，逐个跟踪 | --- ### 5.8 后台管理模块 > **本节目标**：用 Skill 快速生成后台 CRUD，实现管理功能 > > **演示的 Claude Code 功能**：自定义 Skill 的复用、权限校验 #### 5.8.1 使用自定义 Skill 加速开发 还记得 6.4 节创建的 `api-crud-generator` Skill 吗？现在它派上用场了： ``` 请用 api-crud-generator Skill 为后台管理生成以下模块： 1. 商品管理 /admin/products - API: GET/POST /api/admin/products - API: PUT/DELETE /api/admin/products/[id] - 页面：表格列表 + 新增/编辑表单 2. 订单管理 /admin/orders - API: GET /api/admin/orders（所有订单列表） - API: PUT /api/admin/orders/[id]（更新订单状态） - 页面：表格列表 + 状态流转按钮 3. 分类管理 /admin/categories - API: GET/POST /api/admin/categories - API: DELETE /api/admin/categories/[id] - 页面：列表 + 新增表单 所有后台页面需要验证当前用户是否为 ADMIN 角色。 ``` > **提示**：这就是 Skill 的价值——如果没有 api-crud-generator，你需要为三个模块分别写几乎相同的 Prompt。有了 Skill，一句话就搞定了。 #### 5.8.2 权限校验 后台页面通过 Server Component 做权限校验： ```typescript // src/app/admin/page.tsx import { getCurrentUser } from "@/lib/auth"; import { redirect } from "next/navigation"; export default async function AdminPage() { const user = await getCurrentUser(); if (!user || user.role !== "ADMIN") { redirect("/login"); // 非管理员直接跳转 } // ... 页面内容 } ``` 注意：**服务端校验是必须的**。不能只在客户端隐藏按钮——用户可以通过浏览器开发者工具直接调用 API。所以 API Route 里也要做权限检查（本项目简化处理，实际生产环境每个管理 API 都应该做）。 #### 5.8.3 更新导航栏 后台模块完成后，更新 Navbar 组件： - 未登录时：显示"登录"按钮 - 登录后：显示用户名 + 购物车 + 我的订单 - 管理员：额外显示"后台管理"入口 - 点击"退出"：清除 Cookie，回到首页 AI 能根据会话状态动态展示导航菜单，提升用户体验。 #### 5.8.4 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | Skill 复用 | 一次创建，在多个模块中反复使用 | | 权限校验 | 服务端检查用户角色，不能只靠前端 | | redirect | Next.js 的服务端跳转方法 | --- ### 5.9 上线前审查 + 项目复盘 > **本节目标**：用 /review 和 /security-review 做最终检查，回顾完整项目 > > **演示的 Claude Code 功能**：/review、/security-review、Git 工作流 #### 5.9.1 全量安全审查 所有功能完成后，做一次完整的安全检查： ``` /security-review ``` AI 会从多个维度检查： | 维度 | 检查内容 | |------|---------| | 认证安全 | 密码正确哈希？Session 安全？ | | 数据安全 | API 是否暴露了不该暴露的字段？ | | 输入验证 | 是否有未验证的用户输入？ | | 权限控制 | 管理接口是否正确保护？ | > **注意**：AI 的安全审查不能替代专业安全审计。如果是真的上线的项目，还需要做渗透测试、依赖漏洞扫描等。 #### 5.9.2 最终代码审查 ``` /review ``` AI 会给出代码质量报告，包括： - 代码风格是否一致 - 有没有未使用的变量/导入 - 有没有潜在的运行时错误 - 改进建议 #### 5.9.3 Git 工作流回顾 看看我们一路走来的提交历史： ```bash git log --oneline ``` 理想情况下，你应该看到类似这样的提交历史： ``` a1b2c3d feat: 后台管理模块（商品/订单/分类 CRUD） d4e5f6g feat: 购物车 + 订单模块 g7h8i9j feat: 用户认证模块（注册/登录/Session） j0k1l2m feat: 商品模块（API + 前端页面） m3n4o5p feat: 数据库模型 + 种子数据 p6q7r8s chore: 项目初始化 ``` 每个功能一个 commit，提交信息清晰明了。这就是良好的 Git 实践。 > **提示**：用 AI 开发时，养成一个习惯——**在让 AI 做大改动之前，先 `git add . && git commit`**。这样即使 AI 改坏了，你也能随时回到上一个正确的版本。这是无数 AI 编程老手的血泪经验。 #### 5.9.4 项目运行指南 ```bash # 1. 进入项目 cd mini-mall # 2. 安装依赖 npm install # 3. 初始化数据库 npx prisma migrate dev npx prisma db seed # 4. 启动开发服务器 npm run dev # 5. 浏览器打开 http://localhost:3000 ``` 测试账号： - 管理员：`admin@minimall.com` / `admin123` - 用户：`user@example.com` / `user123` #### 5.9.5 完整用户流程测试 ``` 1. 打开首页 → 看到 12 个商品，按分类筛选，搜索 2. 点击商品 → 查看详情 3. 注册新账号 → 登录 4. 加入购物车 → 修改数量 → 删除某项 5. 提交订单 → 查看订单列表 → 点击"模拟支付" 6. 退出 → 管理员登录 → 访问 /admin 7. 后台添加商品 → 编辑商品 → 管理订单状态 ```  #### 5.9.6 你学到了什么 | 概念 | 说明 | |------|------| | /security-review | AI 辅助的安全检查，上线前必做 | | /review | AI 代码审查，保证质量 | | Git 提交规范 | 每个功能一个 commit，清晰可追溯 | | 完整的项目交付 | 从架构设计到最终审查的完整闭环 | --- ### 5.10 项目总结：13 项 Claude Code 功能清单 | # | 功能 | 你在本项目中哪里用过 | 什么时候再用 | |---|------|-------------------|-------------| | 1 | `/plan` | 6.1 项目启动 | 任何新项目/新功能开始前 | | 2 | CLAUDE.md | 6.2 环境搭建 | 每个项目都要有 | | 3 | Task 任务列表 | 6.7 购物车开发 | 多步骤复杂任务 | | 4 | 自定义 Skill | 6.4 创建 + 6.8 复用 | 重复性工作封装 | | 5 | 官方 Skill | 文档提到 frontend-design | 需要专业能力时 | | 6 | Hook 配置 | 6.3 配置 | 项目初始化时配置一次 | | 7 | Memory | 6.3 配置 | 偏好和约定记录 | | 8 | `/review` | 6.5 + 6.9 | 每个模块完成后 | | 9 | `/security-review` | 6.6 + 6.9 | 认证模块 + 上线前 | | 10 | 多模型切换 | 6.6.4 讨论 | 复杂逻辑用 Opus，UI 用 Haiku | | 11 | 权限模式 | 6.3.2 讨论 | 根据信任程度调整 | | 12 | Git 工作流 | 6.9.3 回顾 | 全程 | | 13 | `.env` 管理 | 6.2 | 存储密钥和配置 | --- ### 5.11 下一步 完成了这个复杂项目，你已经掌握了 Claude Code 的核心用法。接下来进入第六部分——**独立实战**。从项目列表中选择一个你感兴趣的项目，不再依赖详细的 Prompt，自己规划、自己驱动。你准备好了。 如果你在独立实战中遇到问题，记住这个口诀： ``` 先想清楚再问 AI（/plan） 让 AI 知道项目背景（CLAUDE.md） 小步快跑逐个来（Task） 做完一步存一步（Git commit） ``` --- ## 第六部分：项目实战（独立完成） > **学习目标**：运用前五部分学到的方法，独立完成至少一个适合 Vibe Coding 的真实项目 > > **完成标志**：独立完成一个项目，能运行、能展示、能部署，并能写出清晰的复盘说明 ### 6.1 独立实战说明 恭喜你走到了这里！前面的章节是"师傅领进门"，这一部分是"修行在个人"。 从现在开始，你需要**自己选择项目**、**自己驱动 AI 完成开发**。你可以使用 Claude Code，也可以使用 Codex Desktop，甚至两者配合：Claude Code 负责深度编码和代码审查，Codex 负责文件整理、部署、自动化和桌面操作。 **独立开发流程（复用第五部分的方法论）：** ``` 1. 选择项目 → 写一句话描述 2. 用AI生成PRD → 人工审查修改 3. 用AI生成SPEC → 确认技术方案 4. 创建CLAUDE.md → 建立项目上下文 5. 骨架搭建 → 验证可运行 6. 逐功能开发 → 每个功能一个commit 7. Code Review + 测试 8. 部署上线 9. 复盘总结 ```  ### 6.2 选项目的三个原则 不要只选“看起来高级”的项目。适合 Vibe Coding 的项目，最好满足三个条件： 1. **需求能用一句话说清楚**：比如“给我做一个可以记录支出的记账工具”。 2. **有可视化结果**：页面、图表、报表、文件、部署链接都可以，方便你验收。 3. **边界不太大**：第一版最好 3 天到 2 周能做完，不要一上来就做完整 SaaS。 Claude Code 和 Codex 的分工可以这样理解： | 项目特征 | 更适合的工具 | 原因 | |------|------|------| | 代码文件多、需要重构、要跑测试 | Claude Code | 终端工作流和代码审查更强 | | 文件整理、文档生成、部署、自动化 | Codex Desktop | 图形界面和桌面任务更顺手 | | 从零做 Web App | 两者都适合 | Claude Code 写核心代码，Codex 辅助部署与整理 | | 面向非程序员的轻量工具 | Codex Desktop | 交互门槛低，适合用自然语言驱动 | ### 6.3 初级项目清单：先做出可用工具 | 项目 | 更适合 | 你会练到什么 | 核心功能 | 预计周期 | |------|------|------|------|------| | 番茄钟 + 任务记录 | Codex / Claude Code | 状态管理、计时器、轻量 UI | 计时、暂停、任务列表、完成统计 | 1-2 天 | | 个人记账工具 | Claude Code | CRUD、图表、数据建模 | 收支记录、分类统计、月度报表 | 3-5 天 | | 习惯追踪器 | Claude Code | 日历视图、连续打卡逻辑 | 习惯创建、每日打卡、趋势图 | 3-5 天 | | Markdown 笔记应用 | 两者都适合 | 编辑器、预览、文件导出 | 实时预览、分类、搜索、导出 | 3-5 天 | | 在线简历生成器 | Codex | 文档生成、模板化输出 | 表单录入、模板切换、PDF 导出 | 3-5 天 | | 图片压缩与格式转换工具 | Codex | 文件批处理、命令行工具调用 | 批量上传、压缩、WebP 转换 | 2-4 天 | | 课程资料整理器 | Codex | 本地文件操作、命名规范 | 扫描文件夹、重命名、生成目录 | 2-4 天 | | 个人作品集网站 | 两者都适合 | 页面结构、响应式、部署 | 项目展示、关于我、联系方式 | 3-7 天 | 初级项目的目标不是“技术多复杂”，而是完整跑通：需求 → 计划 → 实现 → 验收 → 部署 → 复盘。 ### 6.4 中级项目清单：做出完整业务闭环 | 项目 | 更适合 | 你会练到什么 | 核心功能 | 预计周期 | |------|------|------|------|------| | 团队任务看板 | Claude Code | 拖拽、权限、多人协作 | 看板、任务、成员、状态流转 | 1-2 周 | | 读书/课程知识库 | 两者都适合 | 搜索、标签、摘要生成 | 资料导入、标签、全文搜索、摘要 | 1-2 周 | | AI 周报生成器 | Codex | 自动化、文档整合 | 读取 Git/任务记录、生成周报 | 3-7 天 | | 博客/CMS 系统 | Claude Code | 内容模型、MDX、后台管理 | 文章、分类、草稿、发布 | 1-2 周 | | URL 短链接服务 | Claude Code | API、数据库、统计 | 短链生成、访问统计、后台 | 3-7 天 | | 问卷调查系统 | Claude Code | 动态表单、统计图表 | 表单设计、提交、结果分析 | 1-2 周 | | 食谱管理应用 | 两者都适合 | 搜索过滤、图片与结构化数据 | 食谱录入、食材清单、收藏 | 1 周 | | 部署监控面板 | Codex / Claude Code | API 调用、定时检查 | 网站状态、日志摘要、告警 | 1-2 周 | | AI 知识库问答系统 | Claude Code | RAG、向量检索、引用来源 | 文档上传、检索、问答、引用 | 2-3 周 | | 小型电商 MVP | Claude Code | 全栈业务、订单流程 | 商品、购物车、订单、后台 | 2-4 周 | 中级项目建议每个功能单独提交一次 Git。让 AI 做实现，你负责检查业务逻辑是否真的闭环。 ### 6.5 进阶项目清单：挑战 Agent 工作流 | 项目 | 更适合 | 关键挑战 | 第一版验收标准 | |------|------|------|------| | AI 客服机器人 | Claude Code | 工具调用、知识库、会话状态 | 能基于资料回答，并展示引用 | | 多人协作白板 | Claude Code | Canvas、实时同步、冲突处理 | 多人能同时绘制和移动元素 | | 会议纪要流水线 | Codex | 音频转写、摘要、文档生成 | 输入录音，输出纪要和待办 | | GitHub 热门项目推荐器 | Codex | 自动化、信息筛选、定时执行 | 每周生成一篇项目推荐稿 | | 个人数据驾驶舱 | 两者都适合 | 多数据源、图表、权限 | 展示健康/学习/财务核心指标 | | 代码库体检工具 | Claude Code | 静态分析、规则设计、报告生成 | 输出质量评分和修复建议 | | SaaS 订阅管理 | Claude Code | 认证、支付、权限、账单 | 用户可订阅、取消、查看账单 | | 浏览器自动化助手 | Codex | 浏览器操作、表单、截图验证 | 自动完成一组网页重复操作 | 进阶项目不要一次性全做。先做“最小可用版本”，再用 AI 帮你列第二阶段路线图。 ### 6.6 推荐起步项目：从这五个里面选 如果你不知道从哪个开始，优先选下面五个。它们最适合训练 Claude Code 和 Codex 的 Vibe Coding 工作流。 | 推荐项目 | 为什么适合 | 第一条 Prompt 示例 | |------|------|------| | 个人记账工具 | 业务闭环清晰，适合练 CRUD 和图表 | “请先帮我设计一个个人记账工具的 PRD，不要写代码。” | | 课程资料整理器 | Codex 能发挥本地文件处理优势 | “请扫描这个课程文件夹，先给出整理方案和命名规则。” | | AI 周报生成器 | 适合练自动化与文档输出 | “请基于 Git 提交、任务记录和笔记生成本周周报模板。” | | 团队任务看板 | 适合练复杂状态和拖拽交互 | “请先设计任务看板的数据模型和页面结构。” | | 小型电商 MVP | 覆盖全栈核心能力 | “请进入计划模式，帮我规划一个微型商城的第一版。” | **通用开场 Prompt：** ```text 我想做一个「项目名称」。请先不要写代码。 请你先完成三件事： 1. 用小白能看懂的话整理 PRD； 2. 拆成 3-5 个开发阶段； 3. 告诉我第一版最小可用功能应该包含什么。 等我确认后，再开始创建项目文件。 ``` ### 6.7 从学习项目到开源贡献 当你完成了一个项目并想分享给社区时： **一个好的 GitHub 开源项目需要：** 1. **README.md**：项目介绍、功能截图、安装使用说明 2. **LICENSE**：开源协议（推荐 MIT 协议） 3. **.gitignore**：确保不提交敏感信息 4. **Contributing 指南**（可选）：告诉别人如何参与贡献 你可以让 Claude Code 帮你生成这些文件： ``` > 请为这个项目生成一个完整的 README.md，包含： > - 项目介绍和功能截图位置 > - 技术栈 > - 本地开发环境搭建步骤 > - 使用说明 > - MIT License 声明 ``` ## 第七部分：Codex Desktop 安装和使用教程 > **学习目标**：认识 Codex Desktop 的产品定位，完成安装配置，并掌握在真实项目中使用桌面 Agent 的基本方法。 > > **完成标志**：你能独立创建 Codex 项目、授权它读取本地文件、让它执行命令、管理记忆与插件，并知道什么时候应该交给 Codex、什么时候需要自己把关。 前面几部分我们重点学习了 Claude Code、Skills、MCP 和项目实战。到了这一部分，我们换一个视角：用 OpenAI 的 Codex Desktop 来理解“桌面 Agent”到底能帮我们做什么。 不要把 Codex 只理解成一个聊天窗口。它更像是运行在你电脑旁边的执行型助手：能读项目文件、调用终端、创建文档、部署网站、连接外部服务，也能在你授权后完成一些跨软件的操作。本章的重点不是把每个按钮背下来，而是建立一套使用桌面 Agent 的工作习惯。 ### 7.1 Codex Desktop 适合解决什么问题 Codex 和 Claude Code 都属于编程 Agent，但二者的侧重点不完全一样。Claude Code 以终端开发工作流起家，现在也有 IDE、Desktop 和 Web 入口，适合深度编码、代码审查、复杂重构；Codex Desktop 更强调图形界面、本地项目管理、插件连接和日常自动化，对零基础用户更友好。 | 对比维度 | Claude Code | Codex Desktop | |------|------|------| | 主要入口 | 终端 CLI，也支持 IDE / Desktop / Web 等入口 | 桌面应用，也可配合 CLI / VSCode 插件 | | 学习门槛 | 终端形态需要熟悉命令行 | 更接近 ChatGPT 的对话体验 | | 项目上下文 | 当前工作目录 + `CLAUDE.md` | 本地项目文件夹 + `agents.md` | | 典型优势 | 编码、重构、规划、代码审查 | 文件处理、图形化管理、插件、自动化任务 | | 扩展方式 | Skills、MCP、Hooks 等 | Skills、MCP、插件、自动化等 | | 适合人群 | 有一定开发经验的用户 | 新手、非技术用户、希望用 GUI 管理任务的人 | 实际选型可以简单一点： - **刚入门，害怕终端**：优先从 Codex Desktop 开始。 - **已经在做工程项目**：Claude Code 和 Codex 可以一起用，一个偏深度开发，一个偏日常执行。 - **要处理文件、部署、安装软件、定时任务**：Codex Desktop 的桌面形态会更顺手。 - **要做复杂代码设计和长链路重构**：Claude Code 的工程化体验通常更适合。 > 不必纠结“只能选谁”。Agent 工具之间不是互斥关系，关键是让不同工具承担它擅长的工作。 ### 7.2 安装与首次启动 #### 7.2.1 准备账号 使用 Codex Desktop 需要 ChatGPT 账号。免费账号通常也可以体验，但额度和能力会受限制；付费套餐的可用额度更多，适合高频使用。具体价格、额度和模型名称会随官方策略变化，正式使用前以 OpenAI 页面显示为准。 #### 7.2.2 下载客户端 官方下载入口： ```text https://chatgpt.com/codex/download ``` 下载完成后按安装向导操作即可。首次启动时，系统可能会询问你的主要用途，例如日常办公、学习或编程。这个选择只是为了初始化体验，不需要太紧张，后面可以继续调整。  #### 7.2.3 认识主界面 Codex Desktop 的界面大体可以分成三块： | 区域 | 作用 | |------|------| | 左侧栏 | 查看项目、会话、任务状态和插件入口 | | 中间区域 | 输入需求、阅读回复、确认计划 | | 右侧栏 | 展示预览、文件内容、浏览器页面或任务细节 | 第一次打开时，不需要把所有入口都研究一遍。建议先创建一个测试项目，用一个无风险的小任务熟悉流程，例如“帮我整理这个文件夹里的 Markdown 文件标题”。桌面 Agent 的学习方式和传统软件不同，边交代任务边观察它如何申请权限、如何拆解步骤，会比单纯看菜单更快。  ### 7.3 权限模式：先理解安全边界 Codex 能读写本地文件、执行命令、连接插件，所以权限设置非常重要。它不是普通聊天机器人，而是可能真正改变你电脑文件状态的执行工具。  | 权限模式 | 含义 | 建议使用场景 | |------|------|------| | 自动审查模式 | 常规操作自动执行，高风险操作再请求确认 | 日常学习和普通项目，推荐新手使用 | | 手动审查模式 | 涉及工具调用时更频繁地等待你确认 | 重要目录、生产环境、敏感文件 | | 完全自动模式 | 尽量减少确认步骤，让任务连续执行 | 临时项目、沙盒环境、你明确知道风险时 | 新手建议从**自动审查模式**开始。它能减少频繁弹窗，又不会完全放开高风险操作。对于公司代码、客户资料、生产配置等重要目录，建议切换到更谨慎的模式，并在执行前要求 Codex 先给出计划。 一个好习惯是： ```text 先让 Codex 说明它准备读哪些文件、改哪些文件、执行哪些命令，再让它动手。 ``` ### 7.4 核心能力一：管理本地文件 Codex Desktop 的“项目”本质上对应你电脑上的一个文件夹。你选择了某个文件夹，它才能在授权范围内读取、分析和修改里面的内容。 #### 7.4.1 项目文件夹就是上下文边界 进入项目工作区后，Codex 会把该文件夹视为当前任务的主要上下文。它可以根据文件内容回答问题，也可以生成、移动、重命名或修改文件。 适合练习的任务包括： - 批量整理课程资料文件名 - 把零散笔记合并成一份 Markdown 文档 - 根据图片或视频素材生成清单 - 检查项目目录结构是否混乱 - 把已有文档改写成更适合发布的版本 建议一开始用副本文件夹测试，确认行为符合预期后，再让 Codex 处理正式资料。 #### 7.4.2 同一项目可以开多个会话 一个项目里可以并行存在多个会话。你可以让一个会话分析需求，让另一个会话整理文档，也可以把不同任务拆开，避免上下文互相干扰。 不过，并行不等于随意。涉及同一批文件的任务，最好避免同时修改，否则容易出现覆盖或冲突。更稳妥的做法是：一个会话负责写，另一个会话只负责审查或给建议。 #### 7.4.3 产物会落在本地 Codex 在项目中生成的 Markdown、图片、PDF、PPT、代码文件等，都会保存到你的本地文件夹里。这一点很关键：它不是只在聊天记录里给你一段文本，而是能把结果变成真实文件。 > 记住一句话：项目文件夹既是 Codex 的工作台，也是它能看见的主要上下文。 ### 7.5 核心能力二：调用终端和安装工具 Codex 可以在你授权后运行终端命令。对非技术用户来说，这个能力尤其有价值，因为很多开发环境配置、依赖安装和部署操作，本质上都是一串命令。 #### 7.5.1 安装基础环境 例如你可以直接说： ```text 请检查我电脑上是否已经安装 Node.js 和 Git。如果没有，请给出安装方案，确认后再执行。 ``` 相比直接说“帮我安装”，更推荐加上“先检查、再说明、确认后执行”。这样你可以知道它准备做什么，也能避免重复安装或装错版本。 #### 7.5.2 安装其他开发工具 当你想安装某个新工具、CLI 或 Agent 时，可以让 Codex 先搜索官方文档，再根据系统环境选择安装方式。例如： ```text 帮我安装 Hermes。请优先查官方仓库或官方文档，安装后验证版本，并告诉我启动方式。 ``` 这个提示词比单纯一句“帮我装一下”更可靠，因为它明确要求了来源、验证和交付结果。 #### 7.5.3 安装 Skills、MCP 或插件相关依赖 对于不太知名的工具，最好把 GitHub 仓库、官网文档或安装说明链接直接发给 Codex。这样能减少它误判同名项目的概率。 ```text 这是我要安装的 Skill 仓库链接：xxx。请阅读 README，说明安装位置和启用方式，确认后再修改我的配置。 ``` #### 7.5.4 并行任务要有边界 Codex 支持同时运行多个任务，但不建议把多个会写同一目录的任务同时放出去。可以并行的任务通常有这些： - 一个任务安装工具，另一个任务阅读文档 - 一个任务生成方案，另一个任务做资料整理 - 一个任务部署项目，另一个任务准备发布文案 涉及同一份代码或同一批文件时，先排队，再执行，会更稳。 ### 7.6 常用操作：上下文、额度与模型 #### 7.6.1 上下文管理 对话越长，模型需要携带的历史信息越多。Codex 会用界面上的上下文指示器提醒你当前会话的占用情况。当上下文接近上限时，它可能会自动压缩历史。 一个任务完成后，也可以主动让它总结当前状态： ```text 请把当前项目进展、已修改文件、未完成事项和下一步建议压缩成一份简短摘要。 ``` 如果界面支持斜杠命令，也可以使用对应的压缩或状态命令。命令名称可能会随版本变化，按你当前客户端显示为准。 #### 7.6.2 查看额度 额度通常可以在设置或状态面板中查看。有些版本也支持在对话中通过状态命令显示当前会话的上下文、短周期额度和周期额度。 这里要注意两点： - 复杂任务、长上下文、高速模式或高推理强度通常会消耗更多额度。 - 额度、刷新周期和套餐权益会变化，不建议在教程里写死太多数字。 #### 7.6.3 选择模型和推理强度 日常文件整理、文档改写、简单脚本，可以选择默认或中等智能程度。涉及架构设计、复杂调试、跨文件重构时，再提高模型能力或推理强度。 一个实用原则是： ```text 低风险任务追求速度，高风险任务追求可解释和可确认。 ``` ### 7.7 核心能力三：持久记忆与 `agents.md` Codex 的持久记忆可以分成两类：一类是你主动写下来的规则，另一类是系统自动总结的记忆。对教程学习者来说，最值得掌握的是 `agents.md`。 #### 7.7.1 全局规则 全局规则适合存放跨项目都适用的偏好，例如： ```markdown - 默认使用中文回答。 - 修改文件前先说明计划。 - 重要操作前先列出影响范围。 - 文档改写时保留原意，不制造未经确认的数据。 ``` 这些规则相当于你对 Codex 的长期工作约定。写得越清楚，后续沟通成本越低。 #### 7.7.2 项目规则 项目级 `agents.md` 只服务当前项目，适合记录技术栈、目录结构、运行命令、测试方式、提交规范和禁止事项。 推荐在项目初步成型后，让 Codex 读取项目并生成一版草稿： ```text 请阅读当前项目结构，帮我生成一份项目级 agents.md。内容包括技术栈、常用命令、目录说明、开发约束和测试要求。先给我预览，不要直接写入。 ``` 审核通过后再写入，比一开始凭空写规则更贴合实际。 #### 7.7.3 自动记忆 自动记忆适合作为补充，不适合作为唯一依赖。它可能会根据对话和任务自动总结信息，但触发时机、记录内容和召回方式不一定完全可控。 明确、稳定、重要的要求，仍然建议写进 `agents.md`；临时偏好和低风险背景，可以交给自动记忆辅助。 ### 7.8 核心能力四：计划模式与实战开发 做复杂任务时，不要急着让 Codex 直接写文件。先进入计划模式，让它把需求拆开、列出步骤、说明风险，再决定是否执行。 #### 7.8.1 用个人主页练手 你可以创建一个空项目，输入： ```text 我想做一个个人主页。请先用计划模式和我确认目标用户、内容模块、视觉风格、技术栈和部署方式，不要立刻写代码。 ``` Codex 通常会追问你一些选择题或开放问题，例如页面内容、风格偏好、是否需要响应式、是否部署等。你确认方案后，它再开始初始化项目。 #### 7.8.2 执行中及时纠偏 当 Codex 生成过程中方向不对，不需要等它全部做完再说。你可以直接补充： ```text 当前风格太像营销页了，请改成更像作品集：少用大段宣传语，多展示项目和联系方式。 ``` 很多时候，反馈会在下一轮工具调用前被加入上下文。这样既保留了当前进度，也能及时修正方向。 #### 7.8.3 使用 Fork 保留好上下文 如果前半段讨论很有价值，但后面走偏了，可以从某条回复 Fork 出一个新会话。它相当于从历史分岔点重新开始，适合保留前面已经整理好的需求、方案和约束。 #### 7.8.4 预览与批注 前端项目尤其适合使用内置预览。你可以边看页面边提出修改意见，有些版本还支持直接在预览区域批注具体元素。 修改页面时，尽量给 Codex 可执行的反馈： - “按钮太靠下，移动到首屏右上角” - “移动端标题换行不好看，请调整字号和宽度” - “这张图与主题不符，请换成更贴近产品的图片” 比起“优化一下”，这类反馈更容易得到稳定结果。 ### 7.9 核心能力五：插件系统 插件的作用，是让 Codex 连接外部平台和工具。不同版本、账号和系统环境下可见插件可能不同，但常见方向大致包括部署、浏览器操作、代码托管和外部应用连接。 | 插件类型 | 典型用途 | |------|------| | 部署类 | 将网站发布到 Vercel、Netlify 等平台 | | 代码托管类 | 读取仓库、创建分支、处理 Issue 或 PR | | 浏览器类 | 打开网页、点击按钮、填写表单、截图验证 | | 桌面操作类 | 在授权后控制部分本地应用或系统界面 | #### 7.9.1 部署网站 以前端项目为例，可以让 Codex 先检查构建命令，再连接部署平台： ```text 请检查这个项目是否可以部署到 Netlify。先运行构建验证，说明需要的环境变量和部署步骤，确认后再连接插件执行部署。 ``` 部署完成后，让它返回访问链接、构建日志摘要和后续维护建议。 #### 7.9.2 浏览器操作类插件 浏览器能力很适合做网页验证、后台配置、资料搜集和表单测试。但涉及账号、付款、删除、提交审批等敏感动作时，一定要求 Codex 停下来让你确认。 可以加一条长期规则： ```text 凡是涉及登录、付款、删除、发布、提交表单的操作，必须先说明影响并等待我确认。 ``` ### 7.10 核心能力六：Skills Skills 是把可复用流程沉淀下来的机制。前面我们已经详细讲过 Skills，在 Codex 中也可以用类似思路：把高频、稳定、步骤清晰的任务封装成技能。 适合做成 Skill 的任务包括： - 每周生成技术资讯摘要 - 把课堂录音整理成讲义 - 检查前端页面的响应式问题 - 根据固定模板生成项目周报 - 按统一标准润色课程文档 创建 Skill 有两种常用路径。 **第一种：先描述目标，让 Codex 帮你起草。** ```text 我想创建一个“课程文档润色”Skill，用于把口语稿改成正式教程。请先和我确认输入、输出、规则和示例。 ``` **第二种：先跑通一次真实任务，再沉淀。** 这种方式更推荐。因为你已经知道流程中哪些步骤有效、哪些检查必须保留，生成出来的 Skill 会更实用。 ### 7.11 核心能力七：MCP MCP 可以理解为让 Agent 连接外部数据源或工具服务的一种协议。对于初学者，不需要一开始就深入配置细节，先知道它解决什么问题即可：当 Codex 需要访问某个外部知识库、数据库、文档系统或业务工具时，MCP 可能就是连接方式之一。 安装 MCP 时建议遵循三个原则： - 优先使用官方文档或可信仓库。 - 安装前让 Codex 说明配置文件位置、权限范围和凭据保存方式。 - 安装后用一个最小任务验证是否真的连通。 示例提示词： ```text 请根据这个 MCP 官方文档帮我完成配置。先说明它会访问哪些数据、需要哪些密钥、配置会写到哪里，等我确认后再执行。 ``` ### 7.12 核心能力八：自动化任务 自动化任务的价值，不是“定个闹钟让 AI 说一句话”，而是把一套可重复流程交给 Agent 定时执行。 例如： - 每周一汇总 GitHub 趋势项目，生成中文推荐稿 - 每天早上检查网站是否可访问，并整理异常日志 - 每三天汇总课程资料文件夹，生成新增内容清单 - 每周生成一次学习进度报告 #### 7.12.1 创建自动化的两种方式 你可以在自动化面板里手动创建，通常需要填写任务提示词、触发时间、模型和推理强度。 也可以直接在对话中描述： ```text 请帮我创建一个自动化任务：每周一上午 9 点，读取我的项目资料文件夹，生成一份本周新增资料摘要。创建前先展示任务内容、执行频率和输出格式。 ``` 自动化任务要特别注意边界：它会在你不盯着屏幕的时候运行，所以提示词必须写清楚输入来源、允许做什么、禁止做什么、结果发到哪里。 ### 7.13 手机端远程控制 部分版本支持通过 ChatGPT 手机 App 连接电脑上的 Codex，从手机端发起任务。这个能力适合临时下发轻量任务，例如让家里电脑继续整理资料、检查项目状态或生成草稿。 一般流程是： 1. 手机 ChatGPT 和电脑 Codex 都更新到支持该功能的版本。 2. 在手机端进入 Codex 入口。 3. 按提示完成电脑端配对。 4. 在电脑上确认允许该设备远程控制。 远程控制的便利性很高，但也意味着风险更高。建议只对可信设备开启，并避免在手机端随手发起删除、部署、付款、批量修改等高影响操作。 ### 7.14 本部分小结 这一部分我们从“会安装”走到了“会安排任务”。Codex Desktop 的核心能力可以压缩成这张表： | 能力 | 你应该掌握的重点 | |------|------| | 本地文件 | 项目文件夹就是 Codex 的工作范围和主要上下文 | | 终端命令 | 先检查、再说明、确认后执行，避免盲目安装 | | 上下文管理 | 长任务要阶段性总结，重要信息写入规则文件 | | 持久记忆 | 全局偏好写全局规则，项目约束写项目 `agents.md` | | 计划模式 | 复杂任务先讨论方案，再进入执行 | | 插件 | 连接部署、浏览器、代码托管等外部服务 | | Skills | 把高频流程变成可复用能力 | | MCP | 连接外部知识库和工具系统 | | 自动化 | 把重复任务变成定时执行的流程 | | 手机控制 | 远程下发任务，但要控制权限和风险 | 学完本章，请记住两件事。 第一，Codex 不是“更会聊天的搜索框”，而是可以在你电脑上执行任务的工作代理。它能节省时间，也需要你设定边界。 第二，使用 Agent 的能力不只在于会提问，更在于会管理：给清楚的目标，提供必要上下文，要求它先计划，执行中及时纠偏，最后验收结果。你越会管理任务，AI 编程工具越能发挥价值。 **Codex 和 Claude Code 怎么搭配？** | 使用场景 | 推荐选择 | |------|------| | 零基础上手、图形界面学习 | Codex Desktop | | 深度编码、代码审查、复杂重构 | Claude Code | | 文件整理、部署、安装工具 | Codex Desktop | | 编写 Skills、沉淀工作流 | 两者都可以 | | 想获得更完整的 Agent 体验 | 两者搭配使用 | ## 附录 ### 附录A：常用命令速查表 #### Claude Code 命令速查 | 命令 | 功能 | |------|------| | `claude` | 启动交互式会话 | | `claude --model ` | 使用指定模型启动 | | `claude -p "prompt"` | 单次执行模式 | | `/help` | 显示帮助 | | `/model` | 查看/切换模型 | | `/compact` | 压缩上下文 | | `/clear` | 清空对话 | | `/memory` | 管理记忆 | | `/cost` | 查看费用 | | `/review` | 代码审查 | | `/init` | 初始化CLAUDE.md | | `Ctrl+C` | 中断操作 | | `Esc` | 取消生成 | #### Git 命令速查 | 命令 | 功能 | |------|------| | `git init` | 初始化仓库 | | `git status` | 查看状态 | | `git add .` | 暂存所有修改 | | `git commit -m "msg"` | 提交 | | `git push` | 推送到远程 | | `git pull` | 拉取远程更新 | | `git checkout .` | 撤销所有未提交的修改 | | `git log --oneline` | 查看提交历史 | | `git diff` | 查看修改内容 | #### npm 命令速查 | 命令 | 功能 | |------|------| | `npm init -y` | 初始化项目 | | `npm install <包名>` | 安装依赖 | | `npm install -g <包名>` | 全局安装 | | `npm run dev` | 启动开发服务器 | | `npm run build` | 构建项目 | | `npm test` | 运行测试 | #### 终端基础命令速查 | 命令 | 功能 | Windows 替代 | |------|------|-------------| | `pwd` | 查看当前目录 | `pwd` (PowerShell) | | `ls` | 列出文件 | `dir` | | `cd <路径>` | 切换目录 | 同左 | | `mkdir <名称>` | 创建目录 | 同左 | | `clear` | 清屏 | `cls` | --- ### 附录B：Prompt 模板库 #### 项目初始化模板 ``` 我要创建一个 [项目类型] 项目。 项目名称：[名称] 简述：[一句话描述] 技术栈：[前端框架] + [后端框架] + [数据库] 核心功能（MVP）： 1. [功能1] 2. [功能2] 3. [功能3] 请先创建项目结构和基础配置文件，暂不实现具体功能。 ``` #### 功能实现模板 ``` 请在 [指定目录/文件] 中实现 [功能名称]。 具体需求： 1. [需求点1] 2. [需求点2] 3. [需求点3] 技术约束： - 参考 [已有文件/模块] 的风格 - 使用 [指定技术/库] - 返回格式遵循 [项目约定的格式] 请先说明实现计划，确认后再开始编码。 ``` #### Bug 修复模板 ``` 发现一个Bug，需要修复： 现象：[实际看到的行为] 期望：[应该是什么行为] 复现步骤： 1. [步骤1] 2. [步骤2] 错误信息： [粘贴完整的错误堆栈] 我已经尝试过：[你尝试的解决方案] 请定位问题原因并修复。 ``` #### 代码审查模板 ``` 请对 [文件路径或范围] 进行代码审查。 审查重点： 1. 安全性（输入验证、XSS防护、SQL注入） 2. 错误处理（异常是否被正确捕获和处理） 3. 性能（是否有明显的性能问题） 4. 代码质量（可读性、命名规范、重复代码） 请按严重程度分级：Critical / Warning / Info 并给出具体的修复建议。 ``` #### 架构设计模板 ``` 我需要设计一个 [系统/功能] 的架构。 业务需求：[描述] 性能要求：[QPS/响应时间/并发用户数] 技术约束：[必须使用的技术/限制条件] 请给出： 1. 系统架构图（文字描述即可） 2. 技术选型建议及理由 3. 数据模型设计 4. API 接口设计 5. 潜在的技术风险和应对方案 ``` --- ### 附录C：常见问题排查指南（FAQ 汇总） | 类别 | 问题 | 解决方案 | |------|------|---------| | **安装** | `npm install -g` 报权限错误 | macOS: 前加 `sudo`；Windows: 管理员运行 | | **安装** | 下载超时 | 设置npm镜像: `npm config set registry https://registry.npmmirror.com` | | **安装** | `claude: command not found` | 检查npm全局路径是否在PATH中: `npm config get prefix` | | **连接** | `Invalid API Key` (401) | 检查Key是否完整复制，环境变量是否正确设置 | | **连接** | 网络超时 | 国内用户使用中转服务或国产模型 | | **连接** | `Rate limit exceeded` | 等待1分钟后重试，或升级API套餐 | | **使用** | AI修改了不该改的文件 | Prompt中明确指定文件范围，或用 `git checkout .` 回退 | | **使用** | AI陷入修复循环 | `git checkout .` 回退 + `/clear` 清空对话 + 重新描述需求 | | **使用** | 对话太长AI遗忘 | 使用 `/compact` 压缩上下文 | | **使用** | AI推荐不存在的npm包 | 先到 npmjs.com 搜索确认包是否存在 | | **费用** | 不确定花了多少钱 | 使用 `/cost` 查看当前会话费用 | | **费用** | 想控制费用 | 简单任务用 Haiku/DeepSeek；设置月度预算 | | **项目** | 数据库报错 | 运行 `npx prisma db push` 同步数据库 | | **项目** | 端口被占用 | 杀掉占用端口的进程，或在命令中指定其他端口 | | **部署** | Vercel构建失败 | 检查构建日志中的错误信息，通常是依赖问题 | --- ### 附录E：术语表 | 英文术语 | 中文释义 | 简要说明 | |---------|---------|---------| | AI-Assisted Programming | AI辅助编程 | 使用AI工具帮助编写代码 | | Agent | 智能体 | 能自主执行任务的AI系统 | | Agentic Engineering | 智能体工程化 | 系统化的AI驱动开发方法论 | | API | 应用程序接口 | 程序之间通信的规则 | | API Key | API密钥 | 访问AI服务的身份凭证 | | CLI | 命令行界面 | 通过文字命令操作电脑 | | Context Window | 上下文窗口 | AI一次能处理的最大内容量 | | CRUD | 增删改查 | Create/Read/Update/Delete | | Hallucination | 幻觉 | AI编造不存在的信息 | | IDE | 集成开发环境 | 编写代码的专业软件 | | LLM | 大语言模型 | 如Claude、GPT等AI模型 | | MCP | 模型上下文协议 | AI工具的扩展能力标准 | | MVP | 最小可行产品 | 只包含核心功能的第一个版本 | | ORM | 对象关系映射 | 用代码操作数据库的工具（如Prisma） | | PRD | 产品需求文档 | 描述产品"做什么"的文档 | | Prompt | 提示词 | 给AI的指令/问题 | | RAG | 检索增强生成 | 结合搜索和AI生成的技术 | | SDD | 规范驱动开发 | 先写规范再让AI执行的方法 | | Skill | 技能 | 封装的可复用AI指令集 | | SPEC | 技术规范 | 描述产品"怎么做"的文档 | | Token | 令牌 | AI处理文本的基本单位 | | Vibe Coding | 氛围编程 | 凭感觉和意图驱动的AI编程方式 | --- > **结语** > > 请记住五个核心原则： >1. **动手大于阅读** —— 学到的知识必须通过实践才能变成技能 > 2. **项目驱动学习** —— 带着目标去学，效率最高 > 3. **拥抱错误** —— AI会犯错，你也会，但每次错误都是学习 > 4. **持续迭代** —— 先做出来，再做好，没有一步到位的完美 > 5. **记录与分享** —— 把经验写下来，分享出去，帮助他人也巩固自己 > > AI编程领域发展极快，保持学习的节奏，关注新工具和新技术。 > > 祝你在AI编程的世界里，创造出令自己骄傲的作品！ --- *本教程中的价格、版本信息已在 2026-05-18 做过一次核对，请以各服务商官网最新信息为准。*