一些使用技巧
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三个比较有用的句子:
- 请复述我的需求:当你认为它可能不理解你的需求时,比如你觉得自己描述不清晰时;
- 请在代码的每个相关的位置都打上详细的日志:当多次让它 debug 无果后;
- 请立刻解释你的实现逻辑:当它多次实现你都不满意时/debug 的开始时让它自己理清逻辑。
- 请参考其他地方的实现逻辑:当你已经有成功的类似功能,然后让它实现相似功能的时候
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如果项目很重要,一定要积极地进行 review 和重构指导(按照你的喜好),不然代码会越来越臃肿,你不熟悉的盲点代码会越来越多,积累的冗余代码会越来越多(一些重复实现或者没用上的逻辑),会导致你和它开发新功能的时候出现理解认知问题。
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积极使用 claude code plan 模式来进行新功能计划、方案脑暴和 roadmap 规划。
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最难调的是输出不了日志的情况,就是前端界面(而且也不太好描述如果界面比较复杂时)。
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使用它分两种情况:一种是工作项目,一种是个人项目。
- 如果你是想要做一个 0-1 的个人产品: gemini 2.5pro->需求文档,技术架构文档;之后 claude code(claude 4.5 sonnet)->将需求文档和技术架构文档传递给 claude code ,让 他转换为开发计划;这三个文件放到项目文件夹下;之后让 claude code 执行开发计划并且更新文件。
- 如果你是工作中想要用 AI 赋能: 如果是之前我会推荐 Cursor ,但是现在我不推荐了,因为 Cursor 最近效果很不稳定。这种不稳定是必然的情况,核心是 Claude Code 是源头 LLM 厂商,他们的 20 刀会员你可以用到 100 刀,但是 Cursor 作为第二级 AI 厂商,你最多 用 40 刀多一点(透支一倍的情况下)。还是推荐 Claude Code 。
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一些比较大的 commit 之前可以让它写完代码,自检代码安全问题、质量问题和冗余问题、之后人工 Review 一下。
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不要一次贪多,bug 逐个让它解决,功能逐个实现,这样上下文集中,成功率更高。
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两个项目 Claude Code 同时进行很合适,三个同时运行你的注意力会不集中,而且比较累。
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AI 解决不了,也可以尝试谷歌搜一下,说不定有惊喜。
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claude skill 是好东西,很好用,比较有用的是 feature-dev 和 frontend-design 。
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mcp 比较实用的是 figma 官方出的 figma mcp ,适合设计使用 figma 的公司,用来前端切图非常方便。
一些其他的看法:
- Claude Code 实现功能非常快,但是其实是把压力给到了测试上,大部分时间我都不是全栈工程师,而是一个测试 hh (甚至是运营)。
- AI 虽然强大,但在建立真实的人际关系、情感连接、信任关系等方面仍暂时无法替代我们。
最后,欢迎大家一起讨论使用经验和想法。


