Anthropic 近日發佈了一份詳盡的 Claude Code 最佳實踐指南，爲開發者提供了一個以命令行界面（CLI）爲核心的低層次工具，旨在將 Claude 大語言模型無縫融入日常編程任務中。這一指南基於 Anthropic 內部的實踐經驗，強調靈活、安全且高效的編碼模式，爲希望將 AI 融入現有開發環境的工程師提供了重要參考。

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Claude Code:極簡主義與代理開發的融合

Claude Code 是一個原生集成於命令行環境的開發助手，設計上避免了強制性的工作流框架，而是通過提供上下文豐富的交互工具，讓開發者能夠根據需求自由定製工作方式。其核心功能之一是 CLAUDE.md 文件，這是一種自定義文檔，Claude 在調用時會自動讀取。開發者可在其中記錄 shell 命令、編碼規範、測試流程或項目特定指令，從而顯著提升 Claude 的任務適應性和上下文感知能力。

CLAUDE.md 文件支持靈活放置，可位於項目根目錄、子目錄或父目錄，甚至可以配置爲全局文件。開發者可通過迭代調整其內容，類似提示工程（prompt engineering），以優化任務對齊和輸出可靠性。

工具集成與能力擴展

Claude Code 的強大之處在於其與現有工具的兼容性。它能夠直接繼承本地 shell 環境，無需額外配置即可使用 Unix 工具、版本控制系統及語言特定工具。同時，它支持通過 REST API 和 模型上下文協議（MCP）服務器 擴展功能，例如與 Puppeteer 或 Sentry 集成以支持視覺測試、導航任務或遙測分析。

開發者可通過權限設置、CLI 標誌或配置文件管理工具訪問權限。例如，安裝 gh CLI 後，Claude 可直接處理 GitHub 上的 issue、拉取請求（PR）或評論，進一步簡化協作流程。

結構化工作流:規劃優先，迭代優化

Anthropic 在指南中強調了規劃與任務分解的重要性。開發者被鼓勵引導 Claude 先閱讀相關文件、生成詳細計劃，再逐步實現和驗證解決方案。例如，通過使用關鍵詞如 “think hard” 或 “ultrathink”，可延長 Claude 的內部推理時間，從而生成更深思熟慮的方案。開發者可審查計劃、提出修改建議，或生成 GitHub issue 等文檔，隨後進入實現階段。

指南還介紹了多種結構化工作流，例如測試驅動開發（TDD）。在該模式下，Claude 首先生成失敗測試用例並提交，隨後編寫滿足測試的實現代碼。此外，Claude 支持基於視覺 mock 的開發，結合截圖工具或 MCP 集成，可確保生成的前端代碼與設計稿一致，並支持迭代優化。

自動化與無頭操作

爲滿足自動化需求，Claude Code 提供了 無頭模式（headless mode），支持在 CI 流水線、GitHub Actions 或 pre-commit 鉤子中調用。通過 -p 標誌 提供無頭提示，輸出可格式化爲流式 JSON，方便集成到數據工作流或監控系統中。

在自動化場景中，Claude 可執行主觀代碼審查（subjective linting）、issue 分類或靜態代碼分析等任務。Anthropic 建議開發者通過限制權限和使用沙箱環境來降低潛在安全風險。

多代理與並行開發模式

指南還探索了 多代理並行開發 的可能性。開發者可啓動多個 Claude 實例，分別承擔不同角色（如實現、審查或測試），並在獨立的 git worktrees 或 checkout 中運行。這種模式模仿分佈式團隊協作，能夠有效隔離任務，減少上下文切換的開銷。

基於 worktree 的設置允許開發者在不同工作目錄中管理多個併發任務，確保 Claude 在特定任務中保持專注，從而提升開發效率。

Anthropic 的 Claude Code 最佳實踐指南展現了 AI 在軟件工程領域的全新可能性。與單一代理框架不同，Claude Code 強調 可組合性、迭代優化和開發者控制，爲經驗豐富的工程師提供了一個靈活的工具，以構建可靠、可維護的系統。

指南:https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices