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Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結 原創

發布于 2025-9-2 12:54
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編輯 | 云昭

出品 | 51CTO技術棧(微信號:blog51cto)

如果到現在,你還只會把 Claude Code 當成一個純 Coding 工具,那就有點 跟不上大佬的步伐了。

近日,小編發現了一篇有關 CC 新奇用法的干貨,除了 Vibe Coding 之外,還解鎖了很多高階玩法,比如深度調研、產品原型開發、構建自主工作流等等。

更重要的是,其實這些玩法并不限于 CC,如果你也在用其他編程工具,不妨也借鑒一下這位大牛的玩法思路。

這篇干貨的作者是一位舊金山專門從事研究大模型迭代、集成、部署的專家Nilesh Barla。近日 Barla 將其使用 CC 作為日常主力工具的第一手經驗分享了出來。(小編整理時發現,這些做法也是 Anthropic 官網公開的內部團隊的高階用法,作者實踐之后非常有效。)

Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結-AI.x社區圖片

尤其是作者提到了一種“三階段工作流”的實踐方法,實際驗證了如何用CC高效解決復雜任務。

還有一種“雙 Claude 實例自動評審代碼”的實際做法,一個 Claude 實例寫代碼,另一個 Claude 實例負責查 bug、風格和測試輸出,效果也很給力。據說 Anthropic 內部團隊就使用 CC 自動分析 PR,大幅降低了審批等待時間。

正如 Anthropic 官網一篇博文這么介紹道的:

Claude Code 的最佳用法,是聚焦于它能增強的人類工作流。

最成功的團隊把 Claude Code 當作思維伙伴,而不僅僅是代碼生成器。

話不多說,這就把編譯的文章奉上。

1.很多人只是把CC當成自動補全工具

我是從 5 月開始使用 Claude Code 的,但它徹底改變了我的工作方式。我把它應用在深度調研、技能提升和產品原型開發中。

我的效率大幅提升,因為復雜任務能在更短時間內完成。隨著不斷嘗試各種功能,我意識到它能做的遠比我想象得多,于是決定把這三個早期經驗記錄下來,分享給想要進階的同行。

我注意到很多團隊在用 Claude 時會出現一個普遍問題:

他們往往只把它當作簡單的自動補全工具,用來填幾行代碼或標出小錯誤。這確實能帶來一些小的效率提升,但遠遠沒有發揮出工具的價值,工作流也停留在原地。

Claude 的真正優勢在于:它能一步步幫你重新設計整個開發流程。把它當成一個能定義完整功能的協作者,有時它甚至能自動化測試,從頭到尾生成原型。這種演變讓你從繁瑣的寫碼中解放出來,把精力放在戰略層面的把控上,從根本上改變產品構建的方式。

Anthropic 的內部團隊用具體數據驗證了這一點。通過這些方法,他們把調研時間縮短了 80%,原本需要數小時的工作被壓縮成 10~20 分鐘的小沖刺。

如果你愿意重新審視方法,你也能獲得類似的提升。

這篇文章,我總結了三種經過驗證的實踐方法,能加速產品開發。它們都基于扎實的證據,指引你走向更聰明、更快速的產出。

這些經驗來自我對 50 多個一線實踐案例的分析,包括推特長帖、Reddit 討論、LinkedIn 帖子以及 Anthropic 的核心文檔。試試看,你會立刻發現成果的提升。

2.我的3個最佳的CC玩法

最佳實踐 1:用 Strategic claude.md 文件掌握項目上下文

我把 CLAUDE.md 文件看作 Claude 的核心記憶系統。只要把這些簡單的 Markdown 文件放進項目目錄,Claude 啟動時就會自動加載。這樣關鍵指令和上下文都被帶入進來,你不用每次都重復說明。

這點很重要,因為項目復雜度增長得很快。如果缺乏穩定的上下文,Claude 就容易“跑偏”,導致代碼風格不一致,或者浪費時間返工。

在實際應用中,Anthropic 的團隊高度依賴這種方式。他們會在 CLAUDE.md 中記錄 bash 命令、風格指南和工作流。他們在文檔中提到:

“在 Anthropic,我們會把 CLAUDE.md 文件跑一遍 prompt 優化器,并且經常調整指令(例如加上 ‘IMPORTANT’ 或 ‘YOU MUST’),以提升 Claude 的執行度。” —— Claude Code: Best practices for agentic coding

就我自己來說,從 LLM 研究員轉型到產品角色時,整個上手過程只用了三天。我很快就理解了這套基于 TypeScript 的代碼,知道核心函數在哪些地方、哪些組件用來完成特定調用。在這個過程中,我借助研究員的技能去理解發生了什么。

但真正讓我快速上手的,是 CLAUDE.md 里寫的那部分“起步說明”。

Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結-AI.x社區圖片

要實踐的話,可以先在代碼庫根目錄創建一個 CLAUDE.md。這里有個基礎結構:

# Bash commands
- npm run build: Build the project
- npm run typecheck: Run the typechecker

# Code style
- Use ES modules (import/export) syntax, not CommonJS (require)
- Destructure imports when possible (eg. import { foo } from 'bar')

# Workflow
- Be sure to typecheck when you’re done making a series of code changes
- Prefer running single tests, and not the whole test suite, for performance

來源:Claude Code: Best practices for agentic coding(文末附博文地址)

三個快速落地的小技巧:

  • 列出常用命令,加快終端操作,減少出錯。
  • 添加團隊的風格偏好,保證代碼風格一致。
  • 記錄重要決策,幫助 Claude 在架構層面做出正確推理。

我們一開始犯過個錯誤:把所有細節都堆進 CLAUDE.md,結果重要指令被淹沒,Claude 反而忽視了關鍵規則。解決方法是刪繁就簡,保留必要內容,并測試哪些指令 Claude 執行得最好。我們把文件拆分成“概覽”“風格”“命令”等部分,結構更清晰。

保持簡潔有效,避免上下文過載。

可以參考 Anthropic 的 claude.md 文檔。

最佳實踐 2:為復雜開發構建自主工作流

Claude Code 的獨特之處在于,它不僅僅是“輔助寫代碼”,而是能啟用自主工作流。在這種模式下,Claude 像一個智能代理,可以探索代碼庫、規劃步驟,并在最少輸入的情況下完成修改。這對大型項目中的復雜開發尤其合適。你不再是逐行寫代碼,而是轉變為審閱輸出。

Anthropic 的安全工程團隊展示了這種方式的威力。他們用 Claude 來調試基礎設施,把 10~15 分鐘的人工掃描縮短到約 5 分鐘。

在我的項目中,當我實施“三階段工作流”時,兩個迭代周期里的 bug 率下降了 10~15%,因為 Claude 能提前發現問題。

這三階段流程是:

1.探索:讓 Claude 用 grep 或 glob 掃描代碼庫,建立理解。可以先用這些提示詞:

Please generate a complete tree-like hierarchy of the entire repository, showing all directories and subdirectories, and including every .tsx file. The structure should start from the project root and expand down to the final files, formatted in a clear, indented tree view.

“請生成完整的項目目錄樹,包含所有子目錄和每個 .tsx 文件,以縮進樹狀結構展示。”

Please analyze the repository and trace the dependency flow starting from app.tsx. Show the hierarchy of imported modules and functions in the order they are called or used. For each import (e.g., A, B, C), break down what components (classes, functions, or methods) are defined inside, and recursively expand their imports as well. Present the output as a clear tree-like structure that illustrates how the codebase connects together, with app.tsx at the top.

“請分析倉庫,從 app.tsx 開始追蹤依賴流,展示導入模塊和函數的調用順序,并遞歸展開每個依賴的內部組件。”

2.規劃:先讓 Claude 頭腦風暴,不寫代碼,等計劃出來后再審查。

3.實現:進入執行環節,用 Opus 處理復雜推理,用 Sonnet 處理常規任務。

要注意上下文的技術管理,避免 token 過多。LLM 每次都會重發整個對話歷史,導致成本上升。可以用 ??/clear??? 清除無關任務;對持續任務,可以用 ??/compact?? 把對話壓縮 50%,保留關鍵信息開啟新會話。

我們曾遇到一個坑:讓 Claude 在模糊任務上完全自主執行,結果輸出偏離目標。

解決辦法:不要放任不管。

Claude Code 的特點是你隨時可以中斷并從暫停點繼續。如果發現運行時間過長或 Claude 偏離方向,就立刻打斷。

加上間歇性的檢查,例如用 Escape 暫停并重定向。這種方式不適合安全要求極高、需要人工逐行審核的代碼。

Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結-AI.x社區參考文檔:Anthropic 工程博客

最佳實踐 3:搭建設計到代碼的快速原型流水線

有沒有發現一個很“浪費生命”的工作流:設計師在 Figma 里畫草圖,工程師再把它們重寫成代碼。

這種交接拖慢了整個進度。

團隊常常因為把視覺稿翻譯成工作原型而浪費數周時間。Claude Code 通過設計到代碼的流水線改變了這一點。它能直接從 Figma 拉取并快速生成可運行代碼。

Anthropic 的產品設計團隊就這么做:把 Figma 文件輸入 Claude Code,建立自動循環來編寫和迭代原型。他們的增長營銷團隊報告說,借助自動生成和 Figma 集成,創意產出提升了 10 倍。

我個人還沒機會和 Figma 搭配使用,但覺得有必要把這一部分寫進來。所以我參考了 Reddit 帖子、社區推文、官方文檔和報告。

Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結-AI.x社區圖片

Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結-AI.x社區來源:Reddit

根據我的調研,在技術實踐上,可以先從截圖轉代碼入手。雖然 Claude Code 是終端工具,但它支持多模態。你可以直接復制粘貼圖片,或者把文件路徑輸入進去。

把 Figma 的 mock 復制粘貼或傳路徑給 Claude Code,讓它實現,截屏檢查結果,再迭代 2~3 次,就能得到較高精度。

下面是小編扒到的一個 CC + Figma MCP 的用例,具體講解的視頻地址也給大家扒下來了:

??https://www.youtube.com/watch?v=_gdtY2V3Zx8??

Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結-AI.x社區圖片


如果不太喜歡看視頻,喜歡圖文教程類的,這里小編也找了一篇,大家可以看這篇:

??https://composio.dev/blog/how-to-use-figma-mcp-with-claude-code-to-build-pixel-perfect-designs??

Anthropic內部高階玩法曝光!舊金山一大牛親測Claude Code改變產品開發的3大最佳實踐總結-AI.x社區圖片

不過注意的是,這種方式更適合原型,而不是生產級應用,因為 Claude 在更新現有組件或處理多幀時還需要額外步驟。

3.額外加菜:通過自動化評審周期提升質量保障

隨著團隊擴張,代碼審查往往成為瓶頸。人工無法規模化檢查每一個改動,難免延誤或疏漏。用 Claude Code 自動化評審周期,可以把 AI 檢查提前、頻繁地嵌入開發過程,在問題進入生產前就被發現。

Anthropic 的安全工程團隊用 Claude 來自動分析 PR,把 Terraform 計劃輸入進去快速做安全掃描,大幅減少審批等待時間。

他們的數據科學團隊也重塑了 TDD,從一次性 notebook 轉向持久化的 React 儀表盤,日常任務速度提升了 2~4 倍。

我在做強化學習研究時也復刻了類似方法。

我搭建了一個并行驗證架構:一個 Claude 實例寫代碼,另一個 Claude 實例負責查 bug、風格和測試輸出。這兩個實例相互隔離,避免偏差。

可以通過 GitHub Actions 搭建:

  • 用 npm 安裝 Claude SDK。
  • 在 workflow YAML 里 @Claude,讓它在 PR 上觸發評審。
  • 在 claude.md 配置測試規則和 lint。

采用雙 Claude 評審后,bug 率顯著下降。

不過我認為,不要在敏感的安全邏輯上完全依賴 AI 評審,人類專家能發現一些微妙風險。

4.最大化CC的價值:你要什么+你想如何要

我在 5 月之后才開始使用 Claude Code,但現在幾乎所有工作都離不開它。Claude Code 是人機協作的一個優秀案例。它像一個合作伙伴,讓你更高效、更有創造性地迭代產品和想法。

當你在領域知識上掌握得越多,你就越能清晰地表達“你要什么”。當你有創造力和好奇心去嘗試新方法,你就能靈活地決定“你要怎么要”。

這兩者結合起來,就能最大化發揮 Claude Code 的價值。你花的時間越多,就越能摸索出什么最適合自己,什么不適合。

關于這一點,小編也注意到 Anthropic 內部對于 CC 的一個說法,或者說是定位:

我們采訪了 Anthropic 各個團隊的員工,看看他們是如何在工作中使用 Claude Code 的。

很多使用場景在意料之中——調試、代碼庫導航、工作流管理——但也有一些讓人意外。律師們搭建了電話樹系統;市場人員能在幾秒內生成數百種廣告變體;數據科學家無需掌握 JavaScript 就能創建復雜的可視化。

逐漸清晰的模式是:智能體編程不僅僅是加速傳統開發,它正在消解技術與非技術工作的邊界,把“能描述問題的人”轉變為“能構建解決方案的人”。

好了文章到這里結束了,評論區的各位大佬都是如何玩轉 Vibe Coding 的工具的呢?可以評論區交流、拍磚。

參考鏈接:

??https://labs.adaline.ai/p/3-best-practices-that-transform-product??

??https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1luomse/its_been_nice_knowing_you_frontend_devs_claude/??

??https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices??

??https://www.anthropic.com/news/how-anthropic-teams-use-claude-code??

本文轉載自??51CTO技術棧??,作者:云昭

?著作權歸作者所有,如需轉載,請注明出處,否則將追究法律責任
已于2025-9-2 14:01:56修改
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