Claude Code 使用心得 - 从尝鲜到日常的进阶之路

开篇：三个月后的真实感受

三个月前第一次用 Claude Code 时,我已经用了半年 Cursor。当时的想法是:"Cursor 已经很好了,这个命令行工具有什么区别?"

三个月后,我发现我错了。Claude Code 不是 Cursor 的替代品,而是在某些维度上完全不同的工具。

想象一下这个场景:

用 Cursor:

打开编辑器,选中代码
按 Cmd+K,输入指令
Cursor 生成建议,你接受/修改
继续下一个文件,重复操作

用 Claude Code:

在终端输入: 分析 src/components 目录下所有表单组件的性能问题
Claude 自动扫描 15 个文件,分析依赖关系
输入: 按建议批量修改,并生成测试
Claude 自主完成所有修改,创建测试文件
完成

这不是夸张。三个月下来,我的工作流发生了三个根本性变化:

代码审查: 从 30 分钟人工 review → 3 分钟 AI 辅助 + 5 分钟人工 check
重构: 从"改一处查十处"的恐惧 → AI 自动分析依赖 + 生成迁移脚本
文档: 从"想起来再更新" → 代码改动自动同步文档

但这个过程也踩了不少坑。今天把这些经验整理出来,帮你少走弯路。

场景一：从"编辑器内 AI"到"命令行 Agent"的思维转变

最大的误区：把它当 Cursor 用

刚开始用 Claude Code 时,我犯的最大错误是继续用"单文件编辑"思维。

具体表现为:

bash 复制代码

# ❌ 错误用法
你: 帮我写一个 React 表单组件
Claude: [生成一段代码]
你: 复制代码,粘贴到项目中...

这完全没发挥 Claude Code 的优势。因为它可以直接访问你的代码库。

正确用法:

bash 复制代码

# ✅ 正确用法
你: 分析 src/components 目录下的表单组件,找出重复逻辑并提取共用 hook
Claude:
[扫描 15 个文件]
发现 3 个组件都有表单验证逻辑:
- src/components/LoginForm.tsx (第 12-30 行)
- src/components/RegisterForm.tsx (第 18-42 行)
- src/components/ProfileForm.tsx (第 25-55 行)

建议提取为 useFieldValidation hook

是否生成? (y/n)

核心差异总结

维度	Cursor	Claude Code
交互方式	GUI 编辑器(Cmd+K 快捷键)	命令行(CLI)
使用场景	单文件编辑、实时辅助	批量处理、多文件任务
工作流	手动触发,逐个文件编辑	描述任务,Agent 自主执行
上下文理解	需要手动引用其他文件	自动分析整个项目的依赖关系
适合任务	写新功能、快速修复	重构、代码审查、文档生成

实战建议:

用 Cursor:写新功能时,边写边问,快速迭代
用 Claude Code:重构/审查时,批量处理,自动化工作流

两者不是竞争关系,而是互补。

场景二：上下文理解的威力

一个真实案例：三分钟定位 bug

上周遇到一个 bug:用户在特定操作顺序下,表单会重复提交。

传统做法:

手动复现 bug(15 分钟)
打断点,逐步调试(30 分钟)
发现是 useEffect 依赖问题(10 分钟)
修复,测试(15 分钟)
总计: 70 分钟

用 Claude Code:

bash 复制代码

# 步骤 1: 让 AI 分析相关文件
你: 复现步骤:用户先编辑 → 点击保存 → 快速切换 tab → 再次保存 → 重复提交
请分析 src/features/form 相关文件,找出可能的原因

# Claude 的分析:
[读取 8 个文件]

分析结果:
问题在 src/features/form/hooks/useFormSubmit.ts (第 45 行):

```typescript
useEffect(() => {
  if (isSubmitting) {
    handleSubmit();
  }
}, [isSubmitting]);  // ⚠️ 缺少 handleSubmit 依赖

当用户快速切换 tab 时:

组件 unmount,但 useEffect 的清理函数没有取消 pending 的提交
组件 remount,useEffect 重新注册
之前的提交终于完成,触发 isSubmitting = false
新的 useEffect 检测到 isSubmitting 变化,再次提交

修复方案:

添加 cleanup 函数取消 pending 请求
修复 useEffect 依赖
添加防抖

是否生成修复代码? (y/n)

markdown 复制代码

从描述问题到定位根因,**只用了 3 分钟**。

### 为什么能做到这么快?

**核心原因:Context Awareness(上下文感知)**

Claude Code 不只是在看"当前这段代码",它在理解:

1. **文件间的关系**: useFormSubmit 被 5 个组件使用
2. **执行时序**: unmount → remount 的过程中发生了什么
3. **隐藏的依赖**: isSubmitting 的变化触发了哪些副作用

这是 Cursor **难以高效做到的**,因为:
1. Cursor 需要你在多个文件间手动切换
2. 需要手动引用每个相关文件(Alt+Enter)
3. 无法一次性看到"完整的执行时序"

---

## 场景三：踩过的十个坑

### 坑 1: 一次性修改太多文件

**错误做法:**

```bash
你: 重构整个 src 目录的代码风格
Claude: [开始修改 50+ 个文件]
你: [10 分钟后] 发现改坏了,但不知道哪个文件有问题

教训:

Claude Code 虽然能批量修改,但不要一次性改太多。

正确做法:

bash 复制代码

# 分步骤,每次一个小范围
你: 只重构 src/components 目录下的表单相关组件
Claude: [修改 8 个文件]
你: [检查没问题]

你: 继续重构 src/utils 下的工具函数
Claude: [修改 5 个文件]

经验法则:

单次任务不超过 10 个文件
每次修改后立即验证
使用 Git 分支,方便回滚

坑 2: 不检查生成的代码直接用

我的血泪史:

bash 复制代码

你: 生成一个用户认证的 API wrapper
Claude: [生成代码]
你: [直接复制到项目]

# 三天后生产环境出问题
# 原因:生成的代码没有处理 token 过期的情况

教训:

永远要审查 Claude 生成的代码,尤其是:

错误处理
边界条件
类型安全

现在的检查清单:

markdown 复制代码

## Claude Code 生成代码检查清单

### 1. 错误处理
- [ ] 所有 async 函数都有 try-catch
- [ ] 网络错误有重试机制
- [ ] 用户错误有友好提示

### 2. 边界条件
- [ ] 处理了 null/undefined
- [ ] 空数组/空字符串有处理
- [ ] 极端值(大数据量)有考虑

### 3. 类型安全
- [ ] 没有用 any
- [ ] 所有函数都有类型签名
- [ ] API 响应定义了明确的类型

### 4. 安全性
- [ ] 用户输入有验证
- [ ] 敏感信息不硬编码
- [ ] 权限检查到位

坑 3: 忘了让它"思考"

刚开始我只会说"帮我重构这个函数",结果经常得到不满意的答案。

后来发现:要让 Claude 先分析,再动手。

正确的工作流:

bash 复制代码

# 步骤 1: 先让 AI 分析
你: 分析 src/components/Button.tsx 这个文件,列出:
1. 当前的问题
2. 可能的改进方向
3. 推荐的重构策略

# Claude 给出详细分析...

# 步骤 2: 确认方案
你: 用方案 2 重构,保留 API 兼容性

# 步骤 3: 执行
Claude: [开始修改文件]

为什么这样更好?

AI 的分析会给你新的视角
你可以选最合适的方案
避免"一刀切"式重构

坑 4: 不用 Git

这是最惨的一次:直接在 main 分支上让 Claude 重构,结果改坏了 20 个文件,还没法回滚。

现在的强制规范:

bash 复制代码

# 1. 每次重构前创建分支
git checkout -b refactor/user-auth

# 2. 让 Claude Code 修改
你: 重构用户认证模块...

# 3. 检查变更
git diff

# 4. 测试通过后提交
git add .
git commit -m "refactor: 重构用户认证模块"

# 5. 合并回主分支
git checkout main
git merge refactor/user-auth

坑 5: 忽视了性能影响

有一次让 Claude Code "优化代码结构",结果它把一个小函数拆成了 5 个文件,反而增加了加载时间。

教训:

要在 prompt 中明确约束:

bash 复制代码

# ❌ 模糊的指令
你: 优化这个文件的代码结构

# ✅ 明确的指令
你: 重构这个文件,要求:
1. 保持单文件结构(不要拆分文件)
2. 减少重复代码
3. 保持性能不低于当前版本

坑 6: 过度依赖,失去判断力

用了两个月后,我发现自己越来越懒,遇到问题第一反应是"问 Claude",而不是自己思考。

危险信号:

看代码时不再主动思考逻辑
完全相信 AI 的建议,不验证
自己写代码的能力退化了

调整方案:

保留"先思考"的习惯
- 遇到问题,先自己分析 5 分钟
- 再问 Claude,对比思路差异
定期"断网"编程
- 每周有一天不用 AI 辅助
- 保持手写代码的能力
把 AI 当"副驾驶",不是"自动驾驶"
- AI 可以提供建议,决策权在你

坑 7: 不维护对话历史

Claude Code 的一个强大功能是可以记住对话上下文。

但我刚开始经常犯这样的错误:

bash 复制代码

# 对话 1
你: 分析这个函数的问题...
Claude: [分析结果]

# 三小时后,新对话
你: 按照之前的建议修改...
Claude: 什么建议?我没有上下文

正确做法:

保持对话连续性
- 相关任务在同一个对话里完成
- 需要时让 Claude "总结刚才的讨论"

创建持久化的任务笔记

markdown 复制代码

## 重构任务:用户认证模块

### 背景
- 当前代码混用了 localStorage 和 cookie
- token 过期处理不一致

### Claude Code 的建议
- 统一使用 httpOnly cookie
- 添加 token refresh 机制

### 执行计划
- [ ] Phase 1: 修改 API wrapper
- [ ] Phase 2: 更新所有调用方
- [ ] Phase 3: 删除旧代码

坑 8: 忘记测试边界条件

有一次让 Claude 生成一个"日期范围选择器",它处理了正常情况,但没处理:

开始日期 > 结束日期
跨时区的情况
浏览器兼容性

教训:

让 Claude 生成测试用例:

bash 复制代码

你: 生成一个日期范围选择器组件
并且生成完整的单元测试,包括边界条件:
1. 开始日期 > 结束日期
2. 跨时区
3. 极端日期范围(100 年)

坑 9: 没有建立自己的模板库

每次都要从头描述需求,效率很低。

现在的做法:

创建了常用的 prompt 模板:

markdown 复制代码

## 模板 1: 代码审查

请审查 [文件路径] 的代码,重点关注:

性能问题(不必要的 re-render、内存泄漏)
类型安全(避免 any)
错误处理(所有边界条件)
可维护性(代码重复、命名清晰)

输出格式:

✅ 做得好的地方
⚠️ 需要改进的地方(具体到行号)
💡 优化建议

shell 复制代码

## 模板 2: 重构

请重构 [文件路径],要求:

保持功能不变
提升代码可读性
减少重复代码
保持性能

请先分析当前代码的问题,给出重构方案,我确认后再执行。

shell 复制代码

## 模板 3: 生成组件

生成一个 [组件描述] 组件:

Props: [列表]
样式: [CSS-in-JS / CSS Modules / Tailwind]
状态管理: [useState / Redux / Zustand]
测试:生成完整的 Jest 测试用例

复制代码

坑 10: 不关注更新

Claude Code 更新很快,但我有几次错过了重要的新功能:

多文件编辑能力增强
支持了更多编程语言
Agent 工作流改进

现在的做法:

订阅更新日志
- GitHub repo 的 releases
- 官方文档的 changelog
定期探索新能力
- 每月花 30 分钟测试新功能
- 看看有没有更好的工作方式

场景四：最佳实践与工作流

我现在的工作流

经过三个月的摸索,我总结出了一套高效的工作流:

1. 早晨:代码审查(10 分钟)

bash 复制代码

# 昨天团队提交了 3 个 PR
你: 审查以下 PR 的代码变更:
- src/features/auth (登录逻辑重构)
- src/components/DataTable (性能优化)
- src/utils/api (错误处理改进)

重点关注:
1. 逻辑正确性
2. 性能影响
3. 类型安全

Claude: [生成结构化的审查报告]

# 快速浏览报告,标注需要人工仔细检查的地方
# 然后提交 PR 评论

效率提升: 从 45 分钟 → 10 分钟

2. 开发时:结对编程(随时)

bash 复制代码

# 写代码时,Claude Code 一直开着

# 场景 1: 遇到 bug
你: [选中一段代码] 这段代码为什么会在用户快速点击时出错?

# 场景 2: 需要重构
你: 这个函数太长了(80 行),帮我拆分成多个小函数

# 场景 3: 写新功能
你: 我需要一个带搜索、筛选、分页的表格组件,参考 Material-UI 的设计

体验变化: 从"孤独地编码" → "和 AI 结对编程"

3. 提交前:自检(5 分钟)

bash 复制代码

你: 检查我当前的改动:
1. 有没有遗漏的错误处理?
2. 有没有性能问题?
3. 有没有类型安全问题?

Claude:
[分析 git diff]

发现 3 个潜在问题:
1. src/utils/fetch.ts (第 15 行):网络错误没有重试
2. src/components/UserList.tsx (第 42 行):缺少 key prop
3. src/types/user.ts:User 类型用了 any

是否修复? (y/n)

收益: 提前发现问题,减少 Code Review 的返工

4. 下班前:文档同步(自动)

bash 复制代码

你: 我今天修改了 src/components/Button 的 API
请更新 docs/components/Button.md 文档

Claude:
[读取代码变更]
[更新文档]
✓ 已更新 Props 表格
✓ 添加了新的使用示例
✓ 更新了注意事项

收益: 文档始终保持最新

团队协作的最佳实践

如果你是团队负责人,想推广 Claude Code,这些建议可能有帮助:

1. 建立"AI 编程规范"

markdown 复制代码

## 团队 AI 编程规范

### ✅ 允许使用的场景
- 代码审查辅助
- 重构建议
- 文档生成
- 单元测试生成

### ⚠️ 需要人工审核的场景
- 业务逻辑实现
- 安全相关代码
- 性能关键路径

### ❌ 禁止使用的场景
- 直接复制粘贴不检查的代码
- 涉及敏感数据的操作
- 绕过 Code Review 直接提交

2. 分享有效的 prompt

创建一个团队知识库,收集好用的 prompt:

markdown 复制代码

## 我们的 Prompt 库

### 代码审查
[见上文模板]

### 性能优化

分析 [文件/目录] 的性能问题:

React re-render
内存泄漏
不必要的计算
Bundle size

shell 复制代码

### 重构

重构 [文件],要求:

保持功能不变
提升可读性
遵循团队的代码风格指南

复制代码

3. 定期分享会

每两周一次,让团队成员分享:

发现的新用法
踩过的坑
效率提升案例

场景五：Claude Code vs Cursor：何时用哪个？

用了三个月后,我形成了清晰的"工具选择标准"。

Cursor 擅长的场景

1. 写新功能时

bash 复制代码

# 场景:实现一个新的用户设置页面
# Cursor 的优势:
- 打开文件,直接开始写
- 遇到问题,Cmd+K 快速问
- 实时看到 AI 的建议,边写边改
- 这种"交互式编程"体验更好

# 具体操作:
1. 创建 UserSettings.tsx
2. 写组件结构,遇到不懂的 API 直接 Cmd+L
3. 需要类型定义?选中代码,Cmd+K "生成 TypeScript 类型"
4. 这种边写边问的流畅感,Claude Code 比不了

2. 快速调试/修复

bash 复制代码

# 场景:某个组件渲染有问题
# Cursor 的优势:
- 选中代码,直接 Cmd+K "这段代码为什么不工作?"
- AI 的建议直接显示在编辑器里
- 接受/拒绝,一键操作
- 不需要切换到终端

# Claude Code 做这个反而慢:
- 需要在终端输入
- 需要描述文件路径
- 不如 Cursor 的"选中即问"方便

3. 学习新代码库

bash 复制代码

# 场景:第一次接触一个新项目
# Cursor 的优势:
- 打开文件,逐个阅读
- 遇到不懂的函数,选中,Cmd+L "解释这段代码"
- 可以跳转到定义,边看边问
- 这种"探索式学习"更直观

Claude Code 擅长的场景

1. 批量重构

这是我最常用 Claude Code 的场景。

bash 复制代码

# 场景:把项目里所有回调函数改成 async/await
# 用 Cursor:
- 打开文件 A,Cmd+K 改
- 打开文件 B,Cmd+K 改
- 打开文件 C... 50 个文件,改到崩溃

# 用 Claude Code:
你: 扫描整个项目,找出所有使用回调风格的函数,
生成迁移计划,然后批量改成 async/await

Claude:
[扫描项目]
发现 47 个文件使用了回调风格

迁移计划:
Phase 1: 工具函数(5 个文件)
Phase 2: API 层(12 个文件)
Phase 3: 组件层(30 个文件)

是否开始? (y/n)

# 优势:
- 一次性规划
- 自动生成迁移脚本
- 不会遗漏任何文件

2. 代码审查

bash 复制代码

# 场景:审查一个 1000 行的 PR
# 用 Cursor:
- 打开文件,手动看
- 逐个检查,容易遗漏
- 需要 30 分钟

# 用 Claude Code:
你: 审查以下 PR 的变更:
- src/features/auth
- src/components/UserProfile

重点关注:
1. 性能问题
2. 类型安全
3. 错误处理

Claude:
[读取 8 个文件]
[生成结构化的审查报告]

✅ 做得好的地方:
1. 组件拆分合理
2. 使用了 useMemo 优化

⚠️ 需要改进:
1. src/hooks/useAuth.ts (第 23 行):
   缺少错误边界
2. src/components/UserProfile.tsx (第 45 行):
   未使用 useCallback,可能导致不必要的 re-render

# 优势:
- 3 分钟完成人工 30 分钟的工作
- 不会遗漏任何问题
- 输出结构化报告,可直接复制到 PR 评论

3. 生成文档/测试

bash 复制代码

# 场景:为整个组件目录生成单元测试
# 用 Cursor:
- 逐个打开组件
- 选中代码,Cmd+K "生成测试"
- 复制到测试文件
- 20 个组件,重复 20 次

# 用 Claude Code:
你: 扫描 src/components 下的所有组件,
为没有测试文件的组件生成完整的 Jest 测试

Claude:
[扫描目录]
发现 15 个组件缺少测试

生成测试:
✓ Button.test.tsx
✓ Form.test.tsx
✓ Modal.test.tsx
...

# 优势:
- 批量处理,一次搞定
- 风格统一
- 不会遗漏

我的工具选择决策树

less 复制代码

遇到任务时,这样选择:

├─ 任务类型:单文件/少量文件?
│  ├─ 是 → 用 Cursor
│  │        优势:快速、交互式、所见即所得
│  │
│  └─ 否 → 继续判断
│
├─ 任务类型:需要理解多个文件的依赖关系?
│  ├─ 是 → 用 Claude Code
│  │        优势:自动分析依赖,看到全貌
│  │
│  └─ 否 → 继续判断
│
├─ 任务类型:批量操作(10+ 文件)?
│  ├─ 是 → 用 Claude Code
│  │        优势:批量处理,不会遗漏
│  │
│  └─ 否 → 继续判断
│
├─ 任务类型:需要 Agent 自主完成多步骤任务?
│  ├─ 是 → 用 Claude Code
│  │        优势:Agent 能力,自主决策
│  │
│  └─ 否 → 用 Cursor
│          优势:手动控制更灵活

实际工作流:两者配合使用

我现在的工作方式是两者配合:

写新功能 → Cursor

bash 复制代码

1. 创建新文件
2. 边写边用 Cursor 辅助
3. 遇到问题,Cmd+K 快速问
4. 这种流畅性,Claude Code 比不了

重构 → Claude Code

bash 复制代码

1. 让 Claude Code 分析整个模块
2. 生成重构方案
3. 确认后,批量修改
4. 这种批量处理,Cursor 做不到

Review → Claude Code

bash 复制代码

1. 让 Claude Code 审查 PR
2. 生成结构化报告
3. 人工 check 重点问题
4. 效率远超 Cursor 逐个文件看

调试 → Cursor

bash 复制代码

1. 选中可疑代码
2. Cmd+K "为什么会报错?"
3. 看着 AI 的建议,边改边测
4. 这种实时反馈,Claude Code 做不到

核心结论

Cursor 和 Claude Code 不是竞争关系,是互补关系。

Cursor:擅长"写代码" - 单文件、交互式、实时反馈
Claude Code:擅长"改代码" - 批量、分析、自动化

我的建议是:两个都要学,根据场景选择。

如果只能选一个?

前端/写新功能多 → Cursor
后端/重构任务多 → Claude Code
最好当然是 → 两个都用

场景六：对未来的思考

Claude Code 不是替代品,是"放大器"

用了三个月,我最深的感受是:Claude Code 放大了我的能力,但没有替代我。

具体体现在:

它能做的事:
- 快速理解代码
- 提供重构建议
- 生成样板代码
- 发现明显的问题
它不能做的事:
- 理解业务需求
- 做架构决策
- 判断"什么才是好的代码"
- 与团队沟通

我的角色变化:

从"写代码的人" → "设计系统、指导 AI 的人"
从 80% 写代码,20% 思考 → 50% 思考,30% 指导 AI,20% 写核心代码

这不是退化,而是升级。

学习曲线:三个月的心路历程

第一个月:兴奋期

每天都在发现新用法
"哇,这个也能做!"
效率明显提升

第二个月:踩坑期

发现它不是万能的
踩了不少坑(上文提到的)
开始思考"什么时候用,什么时候不用"

第三个月:稳定期

形成了自己的工作流
知道它的边界
效率提升趋于稳定,约 40-50%

给新手的建议

如果你刚开始用 Claude Code:

第一个月:
- 目标:熟悉所有功能
- 方法:每天尝试一个新场景
- 不要追求效率提升
第二个月:
- 目标:形成自己的工作流
- 方法:记录什么场景最有效
- 建立:prompt 模板库
第三个月:
- 目标:稳定使用
- 方法:复盘哪些任务适合 AI,哪些不适合
- 关注:保持自己的判断力

总结与行动

三个关键结论

Claude Code 的核心价值是"批量处理能力"和"Agent 自主性"
- 能自动分析整个项目的依赖关系
- 能批量处理多文件任务(重构、审查、文档)
- 能自主完成多步骤的复杂任务
Claude Code 和 Cursor 是互补关系,不是替代关系
- Cursor:擅长"写代码" - 单文件、交互式、实时反馈
- Claude Code:擅长"改代码" - 批量、分析、自动化
- 最佳实践:两者配合,根据场景选择工具
踩坑是必然的,但可以提前预防
- Git 分支保护
- 代码审查检查清单
- 保持自己的判断力
- 不要过度依赖

一个立即行动的建议

今天就选一个你项目中的遗留模块,用 Claude Code 重构它。

具体步骤:

选择目标
- 找一个 200-500 行的"历史代码"
- 最好是"一直想改但不敢改"的模块
安全第一
bash 复制代码
```
git checkout -b refactor/legacy-module
```

让 Claude 分析

bash 复制代码

你: 分析 [文件路径],列出:
1. 当前的问题
2. 推荐的重构方向
3. 潜在的风险

确认后执行

bash 复制代码

你: 按方案 2 重构,并生成迁移测试

验证结果

bash 复制代码

# 运行测试
npm test

# 检查变更
git diff

# 如果没问题,提交
git commit -m "refactor: 重构遗留模块"

记录心得
- 哪些地方做得好?
- 哪些地方需要人工介入?
- 下次如何改进?

这个练习会让你真正理解 Claude Code 的价值。

未来展望

Claude Code 只是个开始。未来 6-12 个月,我们会看到:

更深度的 IDE 集成
- 不只是命令行,会是 VSCode、JetBrains 的原生插件
- 实时代码建议,类似 GitHub Copilot 但更强大
更强的 Agent 能力
- 自主完成更复杂的任务
- 比如"实现一个完整的 feature,从 API 到 UI"
团队协作功能
- 共享 prompt 模板
- AI 辅助的 Code Review
- 知识库同步
更细粒度的权限控制
- 区分"能读"和"能写"的文件
- 安全的密钥管理
- 审计日志

但核心不会变:

AI 是来增强你的,不是替代你的。

Claude Code 使用心得 - 从尝鲜到日常的进阶之路

开篇：三个月后的真实感受

场景一：从"编辑器内 AI"到"命令行 Agent"的思维转变

最大的误区：把它当 Cursor 用

核心差异总结

场景二：上下文理解的威力

一个真实案例：三分钟定位 bug

坑 2: 不检查生成的代码直接用

坑 3: 忘了让它"思考"

坑 4: 不用 Git

坑 5: 忽视了性能影响

坑 6: 过度依赖,失去判断力

坑 7: 不维护对话历史

坑 8: 忘记测试边界条件

坑 9: 没有建立自己的模板库

坑 10: 不关注更新

场景四：最佳实践与工作流

我现在的工作流

1. 早晨:代码审查(10 分钟)

2. 开发时:结对编程(随时)

3. 提交前:自检(5 分钟)

4. 下班前:文档同步(自动)

团队协作的最佳实践

1. 建立"AI 编程规范"

2. 分享有效的 prompt

3. 定期分享会

场景五：Claude Code vs Cursor：何时用哪个？

Cursor 擅长的场景

Claude Code 擅长的场景

我的工具选择决策树

实际工作流:两者配合使用

核心结论

场景六：对未来的思考

Claude Code 不是替代品,是"放大器"

学习曲线:三个月的心路历程

给新手的建议

总结与行动

三个关键结论

一个立即行动的建议

未来展望

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