Claude Code（Anthropic 推出的 AI 命令行編程工具）的團隊內部使用指南。它系統地總結了高效使用該工具的 10 個核心技巧，旨在將 AI 從簡單的“自動補全”提升為“協同開發者”。

以下是梳理的詳細解讀：

一、 核心效率指標

圖片右上角標註了四個關鍵目標：

• 10個核心技巧。
• 3-5個並行會話。
• 6個月以上無需手動寫 SQL（通過數據分析功能實現）。
• 3倍語音輸入效率（相比打字）。

二、 核心內容模塊解讀

1. 工作流革命 (Workflow Revolution)

• 01 並行工作流： 建議同時運行 3-5 個 git worktree，每個運行獨立的 Claude 會話。通過 shell 別名快速切換，通過這種方式實現“多線程”開發。
• 02 Plan Mode 優先： 對於複雜任務，先讓 Claude 進入規劃模式，而不是直接寫代碼。高級技巧是讓一個 Claude 實例寫計劃，另一個以“資深工程師”身份審核。
• 03 維護 CLAUDE.md： 這是該工作流的核心。每次糾正 AI 後都更新此規則文件，形成自我學習閉環，直到錯誤率下降。

2. 自動化與技能 (Automation & Skills)

• 04 可複用 Skills： 將頻繁執行的任務（如技術債檢查、聚合 Slack/GitHub 信息）封裝成可複用的 Skill。
• 05 自動化 Bug 修復： 利用 Slack MCP 插件，直接將 Bug 貼入，或在 CI 失敗時讓 AI 自動分析 Docker 日誌並修復。

金句： 在得到初步修復後，使用提示詞：“根據你現在掌握的信息，廢棄當前方案並實現更優雅的解法。”

• 06 提升 Prompting： 讓 Claude 擔任審核者。使用嚴厲的提示詞如 "Grill me... don't make PR until I pass"（審問我，直到我通過前不要提交代碼）。

3. 環境與進階 (Environment & Advanced)

• 07 終端配置： 推薦使用 Ghostty 終端（支持 24-bit 色彩）和定製狀態欄。提倡語音輸入，效率比打字快 3 倍。
• 08 子代理編排： 通過附帶 "use subagents" 投入更多算力，分配任務並保持主 Agent 上下文整潔。
• 09 數據分析： 利用 bq CLI 插件直接拉取指標。這套方法適用於任何有 CLI/API 的庫。
• 10 學習輔助： 開啓 "Explanatory" 輸出風格。讓 Claude 通過生成 HTML 演示代碼或 ASCII 圖解來解釋協議。

三、 總結：三大底層思維

圖片底部總結了三個維度的架構重構：