先说结论
掘金今天有篇文章标题是"用了大半年Claude Code才醒悟：我一直在'裸聊'，怪不得它总听不懂我的需求"。
标题起得好，说的也是实话。
大部分人用 Claude Code 的方式是：打开终端，直接说需求，等它写代码，不满意再骂一句"AI不行"。
问题不在 AI，在于你没给它上下文。
今天说说怎么给 Claude Code 喂上下文------不是写 prompt 技巧，是工程层面的做法。
"裸聊"是什么状态
先对号入座。
如果你的 Claude Code 使用流程是这样的，你就是在"裸聊"：
- 打开终端，cd 到项目目录，直接
claude - 说"帮我写一个用户登录接口"
- Claude 写完了，你看一眼，能用，完事
- 下次开新会话，它完全忘了上次写了什么
- 你说"帮我改一下上次那个登录接口的密码加密方式"，它问你"什么登录接口？"
这就是裸聊------每次对话都是从零开始，AI 对你的项目一无所知。
三个层次喂上下文
第一层：CLAUDE.md
Claude Code 启动时会自动读取项目根目录的 CLAUDE.md 文件。这是最基础的上下文注入。
大部分人不写这个文件。所以 Claude 每次都是"裸眼"看你的项目。
一个好的 CLAUDE.md 至少包含：
markdown
# 项目说明
## 技术栈
- 后端：Python 3.12 + FastAPI + SQLAlchemy 2.0
- 数据库：PostgreSQL 16
- 缓存：Redis
- 消息队列：Celery
- 部署：Docker + K8s
## 代码规范
- 用 async/await，不用同步函数
- 数据库操作用 SQLAlchemy 2.0 风格（Session + select）
- API 路由统一前缀 /api/v1
- 错误返回统一格式：{"code": 0, "msg": "", "data": {}}
- 所有模型字段加 type hint 和注释
## 目录结构
src/
api/ # 路由层，只做参数校验和调用 service
service/ # 业务逻辑层
model/ # 数据模型
schema/ # Pydantic 模型
utils/ # 工具函数
config.py # 配置
## 注意事项
- 不要用 print，用 loguru 的 logger
- 数据库迁移用 alembic，不要手动改表
- 敏感信息在 .env 文件里，不要硬编码写了这个文件，Claude Code 每次启动就知道你的技术栈、代码规范和目录结构。它写的代码就不会再用同步函数或者 print 了。
第二层：@文件引用
裸聊的人只说"改一下登录接口"。
喂了上下文的人会说：
less
@src/api/auth.py @src/service/user_service.py @src/schema/user.py
把登录接口的密码加密从 MD5 换成 bcrypt，同时更新对应的测试文件 @tests/test_auth.pyClaude Code 支持 @文件路径 语法引用具体文件。它会先读这些文件，再开始干活。
区别有多大？
不引用文件：Claude 猜你的代码结构，写出来大概率对不上，你要手动改。
引用文件：Claude 看到实际代码，改的是真实存在的函数，改完直接能用。
这不是技巧，是基本操作。但 80% 的人不知道。
第三层：上下文压缩和会话管理
Claude Code 有一个上下文窗口（128K token）。聊得越多，窗口越满，AI 越笨。
很多人开会话就一直聊，从登录接口聊到部署配置，最后 Claude 开始"失忆"------前面说过的东西全忘了。
正确做法：按任务粒度开新会话。
bash
# 会话1：写登录接口
claude
> 帮我写用户登录接口，需求如下... @src/model/user.py @src/schema/user.py
# 会话1结束，Ctrl+C 退出
# 会话2：写测试
claude
> 为 @src/api/auth.py 里的登录接口写单元测试，覆盖正常登录、密码错误、用户不存在三个场景 @tests/conftest.py
# 会话2结束
# 会话3：改加密方式
claude
> 把 @src/service/user_service.py 里的密码加密从 MD5 换成 bcrypt每个会话只做一件事。上下文干净，AI 不会跑偏。
一个实战对比
同一个任务：给项目加日志中间件。
裸聊方式：
markdown
claude
> 帮我加一个日志中间件Claude 写了一个，用了同步函数、print 打印、日志格式不匹配项目规范。你花 30 分钟改。
喂上下文方式：
shell
# CLAUDE.md 里已经写了：用 async/await、用 loguru、FastAPI
claude
> 加一个 FastAPI 中间件，记录每个请求的 method/path/status/耗时
> 参考 @src/middleware/cors.py 的写法
> 日志用 loguru，格式：{method} {path} {status} {ms}msClaude 写出来直接能用------async 函数、loguru 日志、格式正确、中间件注册方式也和现有代码一致。
省了多少时间？
裸聊：写+改 = 40 分钟。
喂上下文：写+验证 = 5 分钟。
差距是 8 倍。
常见误区
误区一：CLAUDE.md 写太长
有人把整个项目文档塞进 CLAUDE.md，写了 3000 字。结果每次启动 Claude Code 都要先读 3000 字，占上下文不说，关键信息被淹没在废话里。
CLAUDE.md 控制在 50 行以内。只写 Claude 写代码时必须知道的东西：技术栈、代码规范、目录结构、注意事项。
误区二：什么都喂给 AI
有人把整个项目目录 @ 一遍。Claude 光读文件就占满了上下文窗口，后面啥也干不了。
只喂相关的文件。改登录接口就只 @ auth.py 和 user_service.py，不要把 payment.py 也拖进来。
误区三：一个会话干所有事
从写接口到改样式到配 nginx，全在一个会话里干。Claude 到后面完全糊涂了，写的代码串味。
一个会话一件事。干完就退出，下次重新开。
总结
掘金那篇文章说得好------"裸聊"的问题不在 AI 笨，在你没给上下文。
三层喂法：
- CLAUDE.md --- 项目全局上下文，50 行以内，每次启动自动加载
- @文件引用 --- 任务级上下文，只喂相关文件，不要全拖进来
- 会话管理 --- 一事一会话，干完就退出，不积攒上下文垃圾
这不是 prompt engineering 的技巧，是工程习惯。养成习惯，效率翻 8 倍不是吹的。
数据出处：掘金首页 2026-08-18，Claude Code 相关文章 3 篇上首页推荐。效率对比基于个人实际使用 Claude Code 的计时记录。