Loading... # Boris Cherny 的 Claude Code 十个使用技巧 # 一、概述 ## 1. 简介 ### A. 是什么 Boris Cherny 分享的 Claude Code 使用技巧是一套经过实践验证的高效工作方法，涵盖并行工作流、计划模式、技能复用、自动化 bug 修复等十个核心场景。 ### B. 为什么学 - 解锁 AI 辅助编程的最大生产力 - 减少重复劳动，提升开发效率 - 构建可持续优化的 AI 协作流程 ### C. 学完能做什么 - 建立多会话并行工作流 - 编写可复用的技能和命令 - 实现 bug 修复自动化 - 提升 Prompting 质量和效果 # 二、核心技巧详解 ## 1. 并行工作流 ### A. 核心建议 同时运行 3-5 个 git worktree，每个运行独立的 Claude 会话。 ### B. 为什么重要 这被团队称为"最大的生产力解锁"。通过并行处理多个任务，开发者可以在等待一个 Claude 会话完成时，切换到另一个任务继续工作。 ### C. 实践细节 ```mermaid graph LR A[主代码库] --> B[worktree A] A --> C[worktree B] A --> D[worktree C] A --> E[worktree D] A --> F[worktree E] B --> G[Claude 会话 1] C --> H[Claude 会话 2] D --> I[Claude 会话 3] E --> J[Claude 会话 4] F --> K[Claude 会话 5] style B fill:#e1f5ff style C fill:#e1f5ff style D fill:#e1f5ff style E fill:#e1f5ff style F fill:#e1f5ff ```  **团队实践案例**： - 有人设置 shell 别名（za, zb, zc）实现一键切换 - 有人专门设立"分析专用" worktree，只用于读日志和运行 BigQuery - 这个需求重要到团队成员专门在 Claude Desktop 中内置了原生支持 ## 2. Plan Mode 优先 ### A. 核心建议 复杂任务先进入 plan mode，把精力投入到计划阶段，让 Claude 能够一次性完成实现。 ### B. 高级用法 ```mermaid graph TD A[收到复杂任务] --> B{是否复杂?} B -->|是| C[进入 Plan Mode] B -->|否| D[直接实现] C --> E[Claude 编写计划] E --> F[启动第二个 Claude] F --> G[Staff Engineer 审核计划] G --> H{计划通过?} H -->|是| I[执行实现] H -->|否| J[重新规划] I --> K[完成] J --> C D --> K style C fill:#fff3e0 style F fill:#e8f5e9 style G fill:#e8f5e9 ```  - 让一个 Claude 写计划，再启动第二个 Claude 以 Staff Engineer 身份审核 - 任务出问题时立即切回 plan mode 重新规划，不要硬推 - 验证步骤也要显式告诉 Claude 进入 plan mode ### C. 深层含义 这揭示了一个反直觉的事实——与 AI 协作时，前期规划的投入产出比远高于后期修补。 ## 3. 持续维护 CLAUDE.md ### A. 核心建议 每次纠正 Claude 后，都要求它更新 CLAUDE.md 规则文件，形成自我学习闭环。 ### B. 关键洞察 "Claude is eerily good at writing rules for itself"。 ### C. 进阶实践 ```mermaid graph LR A[Claude 执行任务] --> B{出现错误?} B -->|是| C[纠正错误] B -->|否| D[任务完成] C --> E[要求更新 CLAUDE.md] E --> F[规则内化] F --> A D --> G[测量错误率] G --> H{是否下降?} H -->|否| I[精简迭代规则] I --> A style E fill:#fce4ec style F fill:#e1bee7 ```  - 持续精简和迭代规则，直到错误率可测量地下降 - 有人让 Claude 为每个任务/项目维护 notes 目录，每次 PR 后更新，然后将 CLAUDE.md 指向它 ## 4. 构建可复用的 Skills 和 Commands ### A. 核心建议 创建自定义技能并提交到 git，跨项目复用。 ### B. 团队实践案例 **自动化法则**：一天做两次以上的事，就做成 skill 或 command **示例命令**： | 命令 | 功能 | 使用场景 | |------|------|---------| | /techdebt | 查找并消除重复代码 | 每次会话结束时运行 | | /sync-context | 同步多平台上下文 | 聚合 Slack、GDrive、Asana、GitHub | | /analytics-agent | 数据分析代理 | 编写 dbt 模型、代码审查 | **Analytics Engineer 风格的 Agent**： - 编写 dbt 模型 - 代码审查 - 在 dev 环境测试 ## 5. 自动化 Bug 修复流程 ### A. 核心建议 让 Claude 自己修复大多数 bug，减少人工介入。 ### B. 具体方法 ```mermaid graph TD A[发现 Bug] --> B[启用 Slack MCP] B --> C[粘贴讨论帖] C --> D[输入 fix] D --> E[Claude 自动修复] E --> F{CI 测试} F -->|失败| G[输入: Go fix failing CI] G --> H[Claude 修复测试] H --> F F -->|通过| I[Bug 修复完成] A --> J[Docker logs 分析] J --> K[Claude 排查分布式系统问题] K --> E style D fill:#e3f2fd style G fill:#fff3e0 ```  - 启用 Slack MCP，直接粘贴 bug 讨论帖，说"fix"即可 - 对 CI 失败直接说"Go fix the failing CI tests"，不要微观管理具体步骤 - 让 Claude 分析 Docker logs 来排查分布式系统问题——"surprisingly capable" ## 6. 提升 Prompting 技巧 ### A. 让 Claude 成为你的审核者 ```bash # 严格审核模式 "Grill me on these changes and don't make a PR until I pass your test" # 证明有效性 "Prove to me this works" # 让 Claude diff 主分支和特性分支的行为差异 ``` ### B. 推动更优解 在得到一般性修复后说： ```bash "Knowing everything you know now, scrap this and implement the elegant solution" ``` 这利用了 Claude 在对话过程中积累的上下文理解。 ### C. 减少歧义 交接工作前写详细 spec，越具体输出越好。 ## 7. 终端与环境配置 ### A. 工具推荐 | 工具 | 特点 | 用途 | |------|------|------| | Ghostty | 同步渲染、24-bit 色彩、完整 Unicode 支持 | 终端模拟器 | | /statusline | 显示 context usage 和 git branch | 状态栏定制 | | tmux | 标签页颜色编码和命名 | 会话管理 | ### B. 被低估的技巧：语音输入 - 说话速度是打字的 3 倍 - 结果是 prompts 变得更详细 - macOS 上双击 fn 键即可激活 ## 8. 子智能体的使用 ### A. 三种用法 ```mermaid graph TB A[主 Agent] --> B{任务类型} B -->|需要更多算力| C[附加 use subagents] B -->|独立任务| D[分配给 Subagent] B -->|权限请求| E[路由到 Opus 4.5] C --> F[投入更多计算资源] D --> G[保持主上下文窗口干净] E --> H[扫描攻击] H --> I{安全?} I -->|是| J[自动批准] I -->|否| K[拒绝] style C fill:#e1f5fe style D fill:#f3e5f5 style E fill:#fff9c4 ```  ### B. 深层意义 这是一种"agent 编排"思维——主 agent 负责协调，子 agent 负责具体执行。 ## 9. 数据分析场景 ### A. 核心实践 让 Claude Code 使用 bq CLI 直接拉取和分析指标。 ### B. 实际效果 Boris 本人已超过 6 个月没写过一行 SQL。 ### C. 通用性 适用于任何有 CLI、MCP 或 API 的数据库。 ## 10. 学习辅助 ### A. 四种学习方法 ```mermaid mindmap root((学习辅助)) 输出风格 Explanatory Learning 可视化 HTML 演示 ASCII 图表 间隔重复 Skill 构建 追问填补空白 ```  1. 在 /config 中启用"Explanatory"或"Learning"输出风格，让 Claude 解释改动背后的原因 2. 让 Claude 生成可视化 HTML 演示来解释不熟悉的代码 3. 让 Claude 画 ASCII 图来解释新协议和代码库 4. 构建间隔重复学习 skill：你解释理解，Claude 追问填补空白，存储结果 # 三、最佳实践总结 ## 1. 工作流原则 - 并行优于串行：多会话并行处理 - 规划优先于执行：Plan Mode 先行 - 自动化优于重复：Skills 和 Commands ## 2. 知识积累 - 持续维护 CLAUDE.md - 构建可复用的技能库 - 记录问题和解决方案 ## 3. 效率提升 - 语音输入加快 prompt 编写 - 子智能体分工协作 - 自动化 bug 修复流程 # 四、适用场景 ## 1. 个人开发者 - 提升编码效率 - 减少重复劳动 - 加速学习曲线 ## 2. 团队协作 - 统一工作规范 - 技能共享复用 - 知识沉淀传承 ## 3. 复杂项目 - 分布式系统开发 - 数据分析任务 - 大规模代码库维护 *** ## 参考资料 1. [Boris Cherny on X - Claude Code 十个使用技巧](https://x.com/shao__meng/status/2017749797579673772?s=19) 最后修改：2026 年 02 月 01 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏