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實際再使用ClaudeCode、Cursor等AI編程工具時，都有哪些注意事項呢？

小編在刷 reddit 時，看到了一位專業開發者的分享。有不少竅門跟小編實際使用大模型感受相同，比如：達到 50% token 上限時，直接開新會話，因為壓縮會逐漸降低輸出質量。

再比如此前小編就曾提到吳恩達的一則發帖：在寫代碼前先寫測試。和 AI 搭配做 TDD 可以避免調試噩夢。

還有不少不為人知的技巧：比如xml格式要比純文本效果好3倍。

等等，話不多說，這就為大家奉上。

1. 計劃決定 80% 的成功。在打開 Claude 之前先寫好功能規格文檔。AI 會放大清晰或混亂，這是你的選擇。
2. 只要上下文足夠，AI 可以構建任何東西。提供截圖、文件結構、數據庫 schema、API 文檔，一切都要給齊。
3. XML 格式的提示比純文本效果好 3 倍。LLM 天然擅長解析結構化數據。
4. 別造一個“萬能大代理”。要造很多專精的小代理，每個只做一件事，而且做到極致。
5. MCP（Model Context Protocol）能節省 80% 的上下文并避免遺忘。做嚴肅工作時這是必需品。
6. 達到 50% token 上限時，直接開新會話。壓縮會逐漸降低輸出質量。
7. 為重復任務創建自定義命令。每天至少能省 2 小時。
8. Claude Code 的 hook 功能嚴重被低估。設置一次，長期受益。
9. 一場對話只做一個功能。混在一起開發就像喝醉寫代碼。
10. 每次完成后：讓 AI “檢查代碼并列出可能會出錯的地方”。
11. 截圖提供的上下文是文字的 10 倍。直接拖到終端里。
12. 循環測試，直到真正可用。“應該能跑”就等于沒跑。
13. 規則文件保持在 100 行以內。簡潔勝過全面。
14. 在寫代碼前寫測試。和 AI 搭配做 TDD 可以避免調試噩夢。
15. 每次會話后更新 PROJECT_CONTEXT.md，保證連續性。
16. 修 bug 時加上：“在不改其他內容的前提下修復這個”，能防止連鎖崩壞。
17. 前端 / 后端 / 數據庫分開用代理，比一個全能代理更高效。
18. 加一句“解釋你改了什么、為什么改”，能迫使 AI 給出真正的理解。
19. 設定檢查點：“做到 X 就停下來等待”，防止 AI 無限制改動。
20. 每實現一個可用功能就 Git commit。回滾總比硬修好。
21. 調試前先生成一個調試計劃。隨機嘗試只會浪費 token。
22. “寫未來的自己能改的代碼”，能讓產出干凈 10 倍。
23. 維護一個 DONT_DO.md 文件，記錄失敗經驗。AI 會遺忘，但你不能。
24. 每次會話從以下三點開始：項目上下文、規則、禁止事項。
25. 如果你感到困惑，AI 也一樣。先把自己理清楚。

此外，為你的技術棧預定義代理和規則。

像 vibecodingtools.tech 和 cursor.directory 這樣的網站就很有用。