Claude Code之父首次揭秘：13个CC独门AI编程使用技巧！

🧠 Claude Code 使用心法：

「不是人驯AI，是人和AI共舞------前提是，你得先递上舞伴证」

"别人用 AI 写代码：5分钟写，2小时 debug。
Boris 用 Claude Code：5分钟规划，10分钟跑通，剩下时间喝咖啡看日出。"

------匿名某硅谷工程师在 PR 里写下的遗言 ✍️

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🌟 先说结论：Claude Code 的「灵魂」不是模型，而是------

✅ 可验证的反馈闭环 ✅ 可共享的集体记忆 ✅ 可自动化的高频动作

这三点，缺一不可。

模型再强，不验证 = 盲人开车；

提示再精，不共享 = 重复造轮子；

流程再顺，不自动化 = 裸手搬砖。

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今天就来分享claude code之父使用AI的技巧。

🕺 13 条「Boris 流」实战心法

💡 每一条都来自 Claude Code 之父 Boris Cherny 亲授，不是「网传秘籍」，是「生产环境真·生存法则」。

1️⃣ 并行 5 开「Claude 分身术」------让AI自己排队等你

Boris 原话 ：
"我同时跑 5 个本地 Claude 实例，标签页编号 1-5。
它需要我输入？系统通知会喊我------
就像养了 5 只高智商边牧，谁饿了自己叼碗过来。"

🔹 懒人复刻：

# 启动 5 个后台会话（macOS/Linux）
for i in {1..5}; do
  nohup claude-code --name "Claude-$i" > /tmp/claude-$i.log 2>&1 &
done

🧠 小剧场：

你：「一次只聊一个，怕它分心」

Boris：「不，怕的是------你分心时，它干等着」

👉 高并发的不是 AI，是人的上下文切换能力。

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2️⃣ 全平台「三端接力」------终端 ↔ 网页 ↔ 手机，无缝切换

Boris 的日常：

• 📱 早上通勤：手机上丢个任务 → "帮我设计个用户增长漏斗"
• 💻 到工位：& 一键 teleport 到 claude.ai/code，接着细化
• 🖥️ 深度编码：本地 terminal + --teleport 接手，跑测试、改代码

🔹 关键命令：

# 终端 → 网页：传送当前会话
claude-code --teleport

# 网页端手动启动（URL 自动带 session ID）
# → https://claude.ai/code?session=abc123

🪄 魔法点：会话状态完整保留 ------连光标位置、未提交的编辑都同步！

→ 你不是在「换设备」，是在「换姿势继续写」。

使用 &符号把任务迁移到web端

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3️⃣ 一切任务，只用 Opus 4.5 + Think Mode

Boris 原话 ：
"Opus 4.5 是我用过最好的编码模型。
它慢？是。但它几乎不用引导，还能主动用工具------
算下来，总耗时反而更少。"

🔹 数据对比（Boris 团队实测）：

任务	Sonnet 3.5	Opus 4.5
实现登录 + JWT	12 分钟（3轮修正）	6 分钟（1轮通过）
修一个 flaky test	找不到根因	自动 git bisect + 复现步骤

🎯 关键：开启 Think Mode（思考模式）

→ 让它先写计划，再执行。Plan 都对了，Code 还会错？ 不过这个问题是仁者见仁了，不同场景下可能需要不同的模型来最大化效率。

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4️⃣ 全员共建 CLAUDE.md ------ 给 AI 写「团队风格指南」

这不是文档，是「集体记忆体外硬盘」

• ✅ 常见 bash 命令（git commit -m "feat: ..."）
• ✅ 代码风格（「别用 var，用 :=」）
• ✅ 错误日志格式（logger.Errorw("msg", "err", err)）
• ✅ PR 模板（「Changes: / Testing:」）

🔹 尺寸控制 ：Boris 的 CLAUDE.md ≈ 2.5K tokens

→ 够用，不臃肿。像一本「程序员生存手册」，不是百科全书。

📌 灵魂操作 ：

每次 Code Review 发现 Claude 写错 → 立刻加一条到 CLAUDE.md

→ 下次，它就「长记性」了。

如下是claude code团队的习惯做法

claude.md里面主要包含了项目的命令，代码风格，仓库协作规范，AI常犯的错误。

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5️⃣ Code Review 时 @.claude ------ 自动更新 CLAUDE.md

@.claude  
请将以下规则加入 CLAUDE.md：  
- 所有 API 错误必须返回结构化 JSON：`{"error": "msg", "code": "ERR_XXX"}`

→ 自动触发 GitHub Action，生成 commit：
chore(claude): add error response format rule

🎁 复利式工程 （Compounding Engineering）：

今天花 1 分钟写规则，未来 1000 次 PR 自动受益。

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6️⃣ 启动会话，先按 Shift+Tab×2 ------ 进入「计划模式」

Boris 心法 ：
"如果目标是写一个 PR，我 90% 时间花在 Plan Mode。
计划对了，Auto-Accept 模式一开------它常一次性搞定。"

🔹 典型计划结构：

1. [ ] 分析需求：用户需要「按标签筛选笔记」
2. [ ] 设计 API：`GET /notes?tags=go,ai`
3. [ ] 修改 DB schema：加 `tags` 字段（TEXT + JSON）
4. [ ] 实现控制器 + 单元测试
5. [ ] 更新 Swagger 文档

✅ 你确认 ✔️ → 它自动执行

❌ 你划掉 ✖️ → 它重写计划

→ 你控方向，它控细节。

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7️⃣ 高频操作 → /slash 命令 ------ 把工作流「封装成命令」

示例：/commit-push-pr（Boris 每天用几十次）

# .claude/commands/commit-push-pr.yaml
name: Commit, Push, and Create PR
description: Stage all, commit w/ conventional commit, push, open PR
bash: |
  git add .
  git status --porcelain | head -5  # inline preview
  # → Claude 会读 stdout 决定下一步，不反复问你！
steps:
  - prompt: "Commit message (conventional style):"
    variable: COMMIT_MSG
  - run: 'git commit -m "$COMMIT_MSG"'
  - run: git push -u origin HEAD
  - run: gh pr create --fill

→ 高频动作，一键封装，永不遗忘。

如下是命令的位置

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8️⃣ 子代理（Subagents）------ 给 AI 配「专业副手」

• code-simplifier：主任务完成后，自动简化代码
  → "这段能用 lo.Map 重写吗？"
• verify-app：端到端测试专用代理
  → "启服务 → curl /health → 检查日志 → 关服务"

🔹 配置示例：

# .claude/subagents/verify-app.yaml
name: verify-app
instructions: |
  Run the app and verify it works:
  1. go build -o app && ./app &
  2. sleep 2 && curl http://localhost:8080/health
  3. grep "OK" in logs
  4. kill %1

🧠 哲理时刻：
别让主模型干杂活------给它配「实习生」。

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9️⃣ PostToolUse 钩子 ------ 给代码「最后抛光」

// Claude 生成的代码（80分）
func getUser(id int) (*User, error) {
user := &User{}
if err := db.First(&user, id).Error; err != nil {
return nil, err
}
return user, nil
}

→ 经 PostToolUse 钩子自动美化：

// 钩子后（100分）
func getUser(id int) (*User, error) {
	var user User // 避免 &User{} 潜在 nil 问题
	if err := db.First(&user, "id = ?", id).Error; err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("get user %d: %w", id, err)
	}
	return &user, nil
}

→ CI 不再因格式挂掉。

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🔟 /permissions 预授权 ------ 绕过「烦人确认弹窗」

🔹 正确姿势：

# 预授权常用命令（check in 到 .claude/settings.json）
claude-code /permissions --allow "git.*, make.*, go.*"

→ 团队共享 settings.json：

{
  "permissions": {
    "allow": ["git push", "go test ./...", "docker build ."]
  }
}

⚠️ 安全提示：

不要用 --dangerously-skip-permissions！
预授权 ≠ 放权，而是「明确授权」。

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1️⃣1️⃣ 让 Claude 用 所有工具 ------ 它是「数字员工」，不是「代码生成器」

Boris 的真实用例：

• 📊 bq query "SELECT count(*) FROM logs WHERE error" → 自动生成监控看板
• 📢 slack post --channel #alerts --msg "Deploy failed!"
• 🐞 sentry fetch --event=abc123 → 自动分析崩溃堆栈
• 📈 用 MCP 协议统一接入（类似 LSP 之于编辑器）

🚀 一句话：
它不只需要 vim，它需要整个 DevOps 工具链。

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1️⃣2️⃣ 长任务？三种「无人值守」模式

场景	方案	工具
编译 + 测试（10min）	后台代理验证	/background-verify
数据迁移（1h）	Stop 钩子自动收尾	--hook-stop=scripts/cleanup.sh

💡 核心思想：给它一个「验收标准」，然后放手 。

→ 你去开会，它去干活；你回来看结果。

对于长任务，我们希望它不要阻塞的执行下去，就需要配置下权限

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🔑 1️⃣3️⃣ 终极心法：给 Claude 一个验证工作的方法！

"这可能是从 Claude Code 获得出色结果最重要的一点。"

------Boris Cherny

🔹 验证方式因场景而异：

领域	验证方式
后端 API	curl /health && go test ./...
前端 UI	Claude Chrome 扩展自动点击 + 截图
数据分析	python script.py && head output.csv
DevOps	terraform plan 预览无误

🌈 金句：
没有验证的 AI 输出，只是「看起来很美」的幻觉。
有验证的 AI 输出，才是「可交付」的资产。

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🌅 最后一句

AI 不会取代程序员，
但会用 AI 的程序员，会取代不用 AI 的程序员。

而 Boris 告诉我们：
真正拉开差距的，不是谁用 AI，
而是谁给 AI 装上了「验证闭环」和「集体大脑」。

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