Claude Code

Varick Agents CTO Eyad Khrais 吃到上一篇 Claude Code 入门文章：The complete claude code tutorial 的红利后（在 X 上大受欢迎，总阅读量接近 500 万），又迅速写了第二篇 Claude Code 进阶的文章：The claude code tutorial level 2。这篇文章的核心在于介绍 Skills（技能）、Subagents（子智能体）和 MCP connectors（MCP 连接器）这三大高级功能。 关键细节 Skills（技能）：教导 Claude 特定工作流 定义与结构：Skill 是一个 Markdown 文件，包含 YAML 头信息（名称、描述）和具体的指令正文。 创建方式：在 ~/.claude/skills/ 目录下创建文件夹和 SKILL.md 文件。 工作原理：采用“渐进式披露”原则。Claude 启动时仅加载 Skill 的名称和描述（约 100 tokens），只有在判定相关时才加载完整指令。这允许用户拥有数十个技能而不占用过多上下文。 应用场景：代码审查标准、Git 提交信息规范（如 Conventional Commits）、数据库查询模式、API 文档格式等。 Subagents（子智能体）：隔离上下文与任务分发 核心优势：解决上下文退化问题。主对话将复杂任务委托给子智能体，子智能体在独立的 200K 窗口中运行，仅返回摘要给主对话，从而防止主上下文被污染。 内置类型： Explore：快速、只读的代码库搜索与分析。 Plan：用于规划模式下的研究和架构决策。 General-purpose：处理需要多步操作的复杂任务。 自定义智能体：用户可在 ~/.claude/agents/ 中定义自定义智能体（如安全审查员），设定特定的系统提示词和工具权限（如只读或读写）。 通信模式：主智能体委托任务 -> 子智能体执行 -> 子智能体返回摘要。注意：子智能体不能再生成子智能体。 MCP Connectors（模型上下文协议）：连接外部世界 功能：一种标准化的接口，允许 AI 模型直接调用外部工具和数据源，无需为每个工具单独集成。 操作命令：使用 claude mcp add --transport http <name> <url> 添加连接。 推荐集成： GitHub：管理代码库、PR 和 Issue。 Slack：读取频道历史和摘要。 PostgreSQL：直接查询数据库。 Linear/Jira：集成任务跟踪。 实际效果：将原本需要切换 5 个标签页（查看 Issue、设计图、Slack 讨论、写代码、更新工单）的工作流，整合为一个连续的会话。 原文：The claude code tutorial level 2 这是官方 Claude Code 教程的第二部分，我将涵盖更高级的概念，帮助你更充分地利用 Claude Code。如果你还没读过第一部分，我强烈建议你在读这篇文章之前先读一下。这篇文章直接建立在那些基础之上。...

本文整理自 Varick Agents CTO Eyad Khrais 发布的文章：The complete claude code tutorial 作者 Eyad 结合其 7 年的软件工程经验指出，使用 Claude Code 等 AI 工具时，最大的错误是直接开始输入或生成代码。成功的关键在于先进行架构规划和系统设计，通过与 AI 的深度对话确定方案，而非单向指令。 AI 模型是无状态的，输出质量完全取决于输入的质量。如果 Claude 的表现不佳，通常是因为用户的提示词（Prompt）模糊、缺乏上下文或架构指令不明确。掌握清晰的沟通技巧和约束条件是提升效率的核心。 高效使用 Claude Code 需要精细化管理上下文窗口，利用 .clauderc 文件进行项目级配置，并灵活运用 MCP 和 Hooks 等高级功能来实现自动化和系统化集成，而非仅仅将其作为一次性问答工具。 关键细节 规划模式（Plan Mode）的重要性 先思考再输入：直接生成代码往往效果不佳。建议先进入“计划模式”（按两次 Shift+Tab），花时间与 AI 讨论架构、端到端状态和调试思路。 双向对话：不应只是单向下达指令，而应与 ChatGPT 、 Gemini 或 Claude 进行深入的来回对话，共同确定系统设计方案。 核心配置文件 .clauderc 的使用技巧 作为入职文档： .clauderc 是一个 Markdown 文件， Claude 在每次会话前都会读取。它应像给“失忆后的自己”写的笔记，而非给新员工的文档。 保持精简： Claude 只能可靠地遵循约 150 到 200 条指令。文件内容应简短且与项目高度相关，避免无关信息。 解释“为什么”：告诉 Claude 指令背后的原因（例如：“使用 TypeScript 严格模式是因为我们曾遇到隐式类型导致的生产错误”），这能帮助模型做出更好的判断。 持续更新：将其视为活文档，一旦发现需要重复纠正 AI 某件事，就应立即将其加入配置文件。 上下文窗口管理的艺术 性能衰减点：模型性能在上下文使用率达到 20-40% 时就开始下降，而不是 100% 。 会话隔离：每个功能或任务应开启一个新的会话，避免上下文混杂。 外部记忆：对于复杂任务，让 Claude 将计划和进度写入外部文件，以便跨会话读取。 复制粘贴重置法（The copy-paste reset）：当上下文臃肿时，复制关键信息，运行 /compact 或 /clear 清空上下文，然后只粘贴最关键的内容，以恢复模型智商。 提示词与沟通策略 具体明确：避免模糊指令（如“构建一个认证系统”），应提供具体的技术栈、存储方式和中间件要求。 设定负面约束：明确告诉 Claude 不要过度设计或添加不必要的抽象，特别是对于 Claude 4....

本文整理自前 Meta 首席工程师、Claude Code 创造者 Boris Cherny 深度访谈。 你可能还没听过 Boris Cherny 这个名字，但如果你关注 AI 编程，你一定听说过 Claude Code。 Boris 是 Claude Code 的创造者，现在在 Anthropic 工作。在此之前，他在 Meta（Facebook）和 Instagram 摸爬滚打了多年，一路干到了 Principal Engineer（首席工程师/IC8 级别）。 从早期的 Facebook Groups 到 Instagram 的日本团队，再到如今在 Anthropic 重新定义编程方式，Boris 的职业生涯简直就是一本“工程师打怪升级指南”。 这不仅仅是关于写代码，更是关于如何在大厂里找到“潜需求”、如何用“旁门左道”的项目获得晋升，以及——在 AI 满天飞的今天，我们到底该怎么写代码？ 一、 产品哲学的核心：寻找“潜需求” (Latent Demand) 如果问 Boris 做产品最重要的原则是什么，他会毫不犹豫地告诉你：潜需求。 什么意思？简单说就是：你永远没法让用户去做他们根本不想做的事。你只能发现他们已经在笨拙地尝试做的事，然后帮他们做得更顺滑。 他在 Facebook 时的几个成功项目都验证了这一点： Marketplace（二手交易市场）： 他们发现 Facebook Groups 里居然有 40% 的帖子都是在买卖东西，尽管那个功能根本不是为此设计的。用户在“滥用”产品，这恰恰就是机会。 Facebook Dating： 数据显示，大量用户在查看非好友的異性主页。也是一种本来就存在的“潜需求”。 正如 Boris 所说：“找到用户的意图，然后给他们铺好路，别试图强行改变他们的行为。” 二、 大厂生存：跨部门协作与“Side Quests” 在大厂工作，常常像是在泥潭里跳舞。Boris 讲了一个他在 Facebook 做“Chats in Groups”项目时的噩梦。...

本文由 Claude Code 负责人 Boris Cherny 所写：Claude Code: Best practices for agentic coding。本文档概述了高效使用 Claude Code 这一命令行编程工具的最佳实践。Claude Code 作为一个灵活、低阶的编程助手，旨在通过提供接近原始模型的访问能力，帮助工程师将其深度集成到开发工作流中。以下是核心观点和关键实践的总结。 关键细节 1. 环境定制与配置 创建 CLAUDE.md 文件：在项目根目录、父/子目录或用户主目录 (~/.claude/CLAUDE.md) 中创建此文件，用于提供项目特定的上下文，如常用命令、代码规范、测试指令等。Claude 会自动加载这些信息。 优化 CLAUDE.md：像优化提示词一样迭代 CLAUDE.md 文件，保持其简洁有效。可以使用 # 键快速添加指令到该文件中。 管理工具权限：通过会话中选择 “Always allow”、使用 /permissions 命令或编辑配置文件，自定义工具的白名单，以在安全和效率之间取得平衡。 安装 gh CLI：若使用 GitHub，安装 gh 命令行工具能让 Claude 更高效地进行创建 issue、提交 PR 等操作。 2. 扩展 Claude 的工具集 利用 bash 工具：Claude 可以直接使用您环境中的 bash 工具和自定义脚本，只需告知其工具名称和用法。 使用 MCP (Model Context Protocol)：通过连接到 MCP 服务器，Claude 可以使用更复杂的外部工具，如 Puppeteer 或 Sentry。 自定义斜杠命令：在 ....

Anthropic 的 Cat Wu (Claude Code) 和 Alex Albert (Claude Relations) 讨论了 Claude Code 团队如何对新功能进行原型设计，使用 Claude Code SDK 的最佳实践，以及在与开发人员一起构建我们的代理式编码解决方案过程中学到的其他经验。本文整理自对此讨论，带你 5 分钟了解这篇访谈的精华。 你有没有想过，当一群顶尖的AI工程师为自己打造一款编程工具时，会发生什么？答案是：迭代速度快得惊人，而且会催生出一些开发者社区独有的“黑话”，比如“Multi-Clauding”（多开Claude）。 最近，Anthropic 的 Claude Relations 负责人 Alex 和 Claude Code 产品经理 Cat 坐下来聊了聊，揭开了这款炙手可热的AI编程工具背后的故事。从团队内部的开发流程，到用户五花八门的使用姿势，再到未来人人都能构建专属智能体（Agent）的蓝图，信息量非常大。 迭代的秘诀：先让内部员工“嗨”起来 你有没有觉得，Claude Code 好像总是在更新？每次在终端里打开它，似乎都有新功能冒出来。这种“疯狂”的交付速度背后，藏着一套非常独特的开发哲学。 Cat 解释说，Claude Code 团队里全是些产品嗅觉敏锐的工程师。很多新功能的诞生，不是来自冗长的产品需求文档，而是源于一个简单的念头：“嘿，如果有个功能能帮我做……就太酷了。” 接下来会发生什么？他们不会去写文档，而是直接用 Claude Code 把这个功能的原型给做出来。 “用 Claude Code 做原型太快了，所以大部分时候，大家干脆跳过文档，直接动手。” 这个原型会立刻在公司内部发布，让所有 Anthropic 的员工（他们亲切地称自己为“Ants”）来试用。如果大家用得不亦乐乎，反馈特别积极，那它就达到了上线的标准，因为这强烈预示着外部用户也会喜欢它。 这就是他们的“吃狗粮”（Dogfooding）闭环——产品好不好，自己人先用个爽。这种方式不仅快，而且非常有效，因为开发者最懂开发者。 一种工具，N种玩法：从创业公司到世界500强 Claude Code 的一个神奇之处在于，它的上手体验极其顺滑。无论你是单打独斗的独立开发者，还是财富500强企业里的工程师，只需要一个 npm install 命令，几乎无需任何配置，它就能立刻投入工作。因为它能直接访问你本地的文件和工具，让你对它的能力范围有个非常清晰的认知。 有趣的是，不同规模的团队，渐渐玩出了完全不同的花样。 创业公司的玩法：放手去做与“Multi-Clauding” 小公司的工程师们更喜欢让 Claude “放飞自我”。他们会开启 auto-accept mode（自动接受模式），让 Claude 自主修改代码，无需每次都手动确认。...

本文来自于 Anthropic 组织的线下分享会，从时间上看应该是 5 月前组织的线下分享会，里面不仅有 Claude 工程和算法团队的分享，还包括 Google、Amazon、Manus 甚至是创业者和学生的分享，特别值得观看，这里把其中我认为比较优质的视频内容整理出来分享给大家。本篇文章来自于视频 Claude Code best practices，以下为原视频精华。 大家好，我是 Cal，在 Anthropic 的应用 AI 团队工作。我的日常就是和 Claude 打交道，想方设法地挖掘出这些模型最惊艳的潜力。不过，除了做提示词工程，我也是个不折不扣的编程爱好者。 你懂的，就是那种脑子里总有疯狂点子，喜欢启动一堆新项目，但最后能完成的寥寥无几的人。我的电脑里简直就是个“代码项目坟场”。 直到去年年底，我在公司内部听说了一个很酷的新工具。一个周五晚上，我下载了这个后来被命名为 “Claude Code” 的工具，并把它用在了我想开发的一个新笔记应用上。那个周末，彻彻底底地改变了我对编程和软件工程的看法。 我整个周末都抱着笔记本电脑，简直像上瘾了一样，看着 Claude 不断编写代码。我按下回车，切换到浏览器刷新，一个强大复杂的应用就在我眼前慢慢成形。我一个人绝对不可能在这么短的时间内做到这个地步，这感觉太震撼了。 当时我还有点小担心：“天啊，我这得用了多少 token，不会被老板发现我没在干正经活吧？” 但我不知道的是，Claude Code 团队内部有个排行榜，记录着所有员工的使用情况。一个周末下来，我直接冲到了榜首。 就这样，我认识了 Boris 和 Cat 这些 Claude Code 的早期团队成员。凭借着我对提示词的了解和对这个工具的热爱，我加入了他们，成为了核心贡献者之一。 今天，我想跟大家聊聊 Claude Code，分享一些我们内部总结的最佳实践。 把你的编程搭档，想象成一位终端命令行高手 如果有人问我 Claude Code 是什么，我的脑海里会浮现出一个画面：它就像你团队里那个精通命令行的同事。 他从不碰图形界面，手指在键盘上翻飞，用各种复杂的 Bash 命令和 Vim 快捷键解决问题。我刚当工程师的时候，就有个叫 Tony 的导师。每次我遇到 bug 去找他，他总是在终端里一顿操作，看得我眼花缭乱，然后问题就解决了。我总是想：“太牛了，我啥时候也学学这个。”——当然，我从来没学会。 但现在，拥有 Claude Code，就好像随时随地都有一个 Tony 坐在你旁边。 揭秘：Claude Code 是如何工作的？ 在 Anthropic，我们信奉一个原则：“做那个能奏效的简单方案”。对于 Claude Code 来说，这意味着它是一个非常“纯粹”的智能体（Agent）。...

本文介绍了 Anthropic 内部团队如何使用其自家的智能编程助手 Claude Code。报告指出，这类代理式编程工具不仅提升了传统开发工作的效率，更重要的是，它正在打破技术与非技术工作之间的界限，让任何能够描述问题的人都有能力构建解决方案。 主要内容 加速传统开发流程：Claude Code 能显著加快开发人员在代码导航、测试、调试和代码审查等环节的工作速度，自动化处理繁琐和重复性的任务。 赋能非技术人员：该工具使非技术背景的员工（如法务、市场营销人员）也能够构建定制化的工具和自动化流程，从而将想法快速转化为解决方案，无需深厚的编程知识。 重塑人机协作模式：最成功的应用案例是将 Claude Code 视为一个“思考伙伴”而非简单的代码生成器。通过人机协作，团队能够探索新的可能性、快速验证想法，从而增强整体工作流程和创新能力。 关键细节 代码导航与理解 新员工上手：基础设施团队的数据科学家通过向 Claude Code 提供整个代码库，能够快速理解数据管道依赖关系，其作用甚至取代了传统的数据目录工具。 快速定位：产品工程团队将 Claude Code 作为编程任务的“第一站”，用它来识别修复 bug 或开发新功能所需检查的文件，节省了手动查找上下文的时间。 测试与代码审查 自动化测试：产品设计团队使用 Claude Code 为新功能编写全面的单元测试，并通过 GitHub Actions 自动处理拉取请求 (Pull Request) 中的格式问题和测试用例重构。 跨语言测试：当推理团队需要在不熟悉的语言（如 Rust）中测试功能时，他们只需描述测试需求，Claude Code 就能生成相应的本地代码。 调试与故障排除 提升效率：安全工程团队在处理生产事故时，通过向 Claude Code 提供堆栈跟踪和文档，将问题诊断速度提升了 3 倍。 解决复杂问题：在一次 Kubernetes 集群故障中，数据基础设施团队通过向 Claude Code 提供仪表盘截图，成功定位了 pod IP 地址耗尽的问题，并获得了修复指令，在系统中断期间节省了 20 分钟的宝贵时间。 原型设计与功能开发 快速原型：产品设计团队将 Figma 设计文件交给 Claude Code，让其自主编写代码、运行测试并进行迭代，从而快速构建功能原型。 赋能数据科学家：不熟悉 TypeScript 的数据科学家利用 Claude Code，成功构建了用于可视化模型性能的完整 React 应用程序。 自动化与工作流程优化 营销自动化：增长营销团队构建了一个代理工作流，能在几分钟内处理包含数百个广告的 CSV 文件，并生成新的广告文案变体。 跨部门创新：法务团队利用 Claude Code 创建了一个“电话树”系统原型，用于帮助内部员工快速找到合适的律师，展示了非技术部门构建定制工具的能力。 原文 Anthropic的内部团队正在通过Claude Code转变其工作流程，使开发人员和非技术人员能够处理复杂项目、自动化任务，并弥合先前限制其生产力的技能差距。...