大家好，我是Java架构师
最近 Claude Code的创建者Boris Cherny在X上发了一条长帖，分享了他自己使用Claude Code的13条核心技巧。这条帖子在开发者社区疯传，阅读量已经突破600万。
作为Claude Code的亲爹，Boris的分享含金量不言而喻。
2024年9月，他把Claude Code作为副项目做出来，没想到后来成了AI编程领域最火的工具之一。更让人信服的是，他是真的在高频使用自己的产品——过去30天提交了259个PR、497次commit，新增4万行代码，删除3.8万行，每一行都是Claude Code + Opus 4.5写的。
他还晒了自己的使用数据：47天里有46天都在用，最长连续使用42天，最长单次session跑了1天18小时50分钟，总共消耗了3.25亿tokens。
Boris在推文开头说：
我的配置可能出乎意料地朴素！Claude Code开箱即用就很好，所以我个人并没有太多自定义。
仔细看完13条建议，确实不是什么神秘hack，但出奇的实用。
太长不看版
- 并行是王道
本地5个终端 + 网页端5-10个Claude同时跑，三端协同一刻不耽误 - Plan模式先行
先规划后执行，一个好计划能省一半时间 - CLAUDE.md是飞轮
Claude犯错 → 记录 → Claude学会 → 犯更少的错 - 验证机制最重要
给Claude验证工作的能力，输出质量提升2-3倍
1. 并行运行5个Claude实例
Boris在终端里同时运行5个Claude Code实例，并为标签页编号1-5。当某个Claude需要输入时，通过系统通知来获知，然后去介入。
技术要点：
这个思路的核心是任务并行化。传统开发模式下，我们习惯串行处理任务——写完A功能再写B功能。但有了AI编程助手后，完全可以让多个Claude实例同时处理不同的独立任务。
配置系统通知的方法可以参考官方文档：
https://code.claude.com/docs/en/terminal-config#iterm-2-system-notifications
实践建议：
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给每个终端标签页编号（1-5），方便快速切换 -
开启系统通知，避免错过Claude的输入请求 -
每个实例处理相对独立的任务，避免代码冲突
2. 本地+网页+移动端三线作战
除了本地5个Claude，Boris还在 claude.ai/code 上同时跑5-10个。
技术要点：
Boris使用三种方式在不同平台间切换：
&命令将本地会话"交接"给网页端 --teleport参数在本地和网页端之间来回传送会话 - 手动启动
在Chrome浏览器中直接启动新会话
他每天早上还会通过Claude的iOS应用在手机上启动几个会话，稍后再查看进度。
大白话：本地干活、网页监控、手机查进度，三端协同，一刻不耽误。外出时拿手机就能用网页控制Claude的产出，真正实现了"人在外面跑，代码在家写"。
3. 全程使用Opus 4.5 + 思考模式
Boris说所有工作都用Opus 4.5，并开启思考模式（with thinking）。
技术要点：
他的理由很直接：
虽然Opus比Sonnet更大更慢，但由于你几乎不需要怎么引导它，并且它更擅长使用工具，最终完成任务的速度几乎总是比用小模型更快。
这里涉及一个重要的效率公式：
总耗时 = 模型响应时间 + 人工引导时间 + 错误修正时间
Opus 4.5虽然响应慢一点，但人工引导时间和错误修正时间大幅减少，综合下来反而更快。
实践建议：
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复杂任务、架构设计、多文件重构：优先用Opus 4.5 -
简单任务、格式调整、小修小补：Sonnet或国产模型够用 -
根据自己的场景和预算灵活选择
4. 团队共享CLAUDE.md——构建知识飞轮
Boris团队共享同一个CLAUDE.md文件，check进git，整个团队每周都会贡献多次。
技术要点：
关键机制是形成一个知识飞轮：
Claude犯错 → 记录到CLAUDE.md → Claude学会 → 犯更少的错 → 团队效率提升
Boris透露，他们check in的CLAUDE.md文件大小是2.5k个token，包含：
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重要提醒：
社区有人问过，CLAUDE.md文件超过40k字符后效果会变差。Boris的建议是保持精简，2.5k token足够覆盖核心规范。
CLAUDE.md不是一次性文档，而是需要持续迭代的团队知识库。
5. Code Review时自动沉淀规则
在代码审查时，Boris会在同事的PR上标记@.claude，让它把某条规则作为PR的一部分添加到CLAUDE.md中。
技术要点：
他们使用Claude Code的GitHub Action来实现这个流程：
1# 安装GitHub Action2/install-github-action
这是他们自己版本的**"复利式工程"（Compounding Engineering）**——每次Code Review都在给团队知识库做增量，知识像复利一样不断积累。
工作流程：
6. Plan模式：先规划后执行
Boris说大多数会话都从Plan模式开始。
技术要点：
操作方式：按两次shift+tab进入Plan模式。
Boris的工作流程：
- Plan模式
与Claude反复沟通，讨论方案，直到满意计划 - 切换模式
切换到自动接受编辑模式（auto-accept edits mode） - 执行
Claude通常可以一次性搞定
他强调：
一个好的计划至关重要！
为什么Plan模式重要？
直接让Claude开干，经常做到一半发现方向错了。Plan模式的本质是前置沟通成本，降低返工成本。
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实践建议：
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如果任务描述超过3句话，建议用Plan模式 -
如果涉及多个文件修改，建议用Plan模式 -
如果你自己都不太确定怎么做，一定要用Plan模式
7. 斜杠命令：封装高频工作流
对于每天重复多次的"内循环"（inner loop）工作流，Boris都会使用斜杠命令（slash commands）。
技术要点：
这些命令被check in到git，存放在.claude/commands/目录下。
例如，他和Claude每天都会使用几十次的/commit-push-pr命令：
# .claude/commands/commit-push-pr.md
执行以下操作：
1. 运行 `git status` 查看变更
2. 生成符合规范的commit message
3. 执行 `git add . && git commit`
4. 推送到远程分支
5. 创建Pull Request关键技巧：
该命令使用内联bash来预先计算git status等信息，确保命令能快速运行，避免与模型来回沟通。
# 在命令中使用内联bash
$(git status --short)
$(git branch --show-current)参考文档：https://code.claude.com/docs/en/slash-commands#bash-command-execution
斜杠命令的价值：
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节省重复输入提示词的时间 - 让Claude自己也能调用这些命令
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团队共享，保持工作流一致性
8. 子代理（Subagents）：自动化常见流程
Boris经常使用几个子代理来自动化处理常见工作流。
技术要点：
他常用的子代理：
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子代理的定位是自动化处理大多数PR中常见的工作流，与斜杠命令类似，但更适合复杂的多步骤流程。
参考文档：https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
重要提醒：
不要搞一堆"专家子代理"（Python专家、前端专家、数据库专家），这会把上下文分割开，让主Claude无法整体推理。
❌ 错误用法：专家分工（Python专家、前端专家）
✅ 正确用法：流程自动化（代码简化、测试验证）
子代理之间上下文是独立的，用来做"流程自动化"是对的，但不要用来做"专家分工"。
9. PostToolUse钩子：自动格式化代码
他们使用PostToolUse钩子来格式化Claude的代码。
技术要点：
Claude本身生成的代码格式通常已经很好，这个钩子负责处理最后10%的细节，避免之后在CI（持续集成）中出现格式错误。
钩子的工作原理：
配置示例：
{
"hooks":{
"PostToolUse":{
"command":"prettier --write ${file}"
}
}}设计思路：
用钩子在关键检查点做验证，而不是限制每一步动作。这样既保证了代码质量，又不会过度干扰Claude的工作流程。
参考文档：https://code.claude.com/docs/en/hooks-guide
10. 权限预授权：安全与效率的平衡
Boris说他不使用--dangerously-skip-permissions。
技术要点：
他用/permissions命令预先允许那些已知安全的bash命令，从而避免不必要的权限提示。
这些设置大部分都被check in到.claude/settings.json文件中，与团队共享。
两种模式对比：
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--dangerously-skip-permissions |
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/permissions
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配置示例：
// .claude/settings.json
{
"permissions":{
"allowedCommands":[
"git *",
"npm *",
"yarn *",
"prettier *",
"eslint *"
]
}
}
实践建议：
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企业项目：使用 /permissions预授权，安全可控 -
个人项目：可以更激进，但要了解风险 -
无论哪种方式，都要把配置check in到git，团队共享
11. MCP集成：让Claude使用所有工具
Claude Code会帮Boris使用各种工具。
技术要点：
Boris的Claude Code集成了多种外部工具：
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Slack的MCP配置被check in到.mcp.json文件中，与团队共享。
配置示例：
// .mcp.json
{
"mcpServers":{
"slack":{
"command":"npx",
"args":["@anthropic/mcp-server-slack"],
"env":{
"SLACK_TOKEN":"${SLACK_TOKEN}"
}
}
}
}核心洞察：
Claude Code的定位不只是"写代码的工具"，而是一个通用Agent。
它可以帮你：
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查询数据库回答业务问题 -
从监控系统抓取错误日志 -
在团队沟通工具中搜索和发送消息 -
执行任何可以通过CLI或API完成的任务
12. 长任务处理：三种验证策略
对于非常耗时的任务，Boris采取三种方式。
技术要点：
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ralph-wiggum插件：
这个名字来自《辛普森一家》的角色，核心功能是让Claude在完成后自动继续，直到真正达到目标。
插件地址：https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/ralph-wiggum
沙箱环境的特殊处理：
在沙箱环境中，Boris会使用--permission-mode=dontAsk或--dangerously-skip-permissions来避免会话中的权限提示，这样Claude就可以不被阻塞地持续工作。
13. 最重要的一点：给Claude验证工作的方法
核心观点：
给Claude一个验证其工作的方法。如果Claude拥有这个反馈循环，最终结果的质量会提升2-3倍。
给Claude一个验证其工作的方法。如果Claude拥有这个反馈循环，最终结果的质量会提升2-3倍。
他使用Claude Chrome扩展程序测试每一处改动：
Claude会自主打开浏览器、测试UI、定位问题、完成修复并再次测试，直至代码正常工作且用户体验良好。
Chrome扩展文档：https://code.claude.com/docs/en/chrome
验证方式因领域而异：
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核心原则：
让Claude能够获取自身工作的反馈结果，而非停留在"写完即结束"的模式。
务必投入精力使这个验证过程坚如磐石。
热门问答
问：CLAUDE.md文件超过某个字符数后效果会变差，你们的文件有多大？
Boris：我们check in的CLAUDE.md文件大小是2.5k个token。
问：如何将终端会话"交接"给网页端？
Boris：
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终端 => 网页：使用 &来传送会话 -
原生CLI工具：通过bash或MCP都可以很好地工作，不用想得太复杂 -
claude.ai/code + Claude Chrome扩展：目前必须先在本地 --teleport传送会话
若飞总结
读完Boris的13条技巧，有几点核心洞察：
1. 基础功能用到极致比黑魔法更有效
Boris的配置确实朴素，没什么神秘hack。但他把Plan模式、CLAUDE.md、子代理、钩子这些基础功能用得很彻底。很多时候，我们追求各种花哨的技巧，却忽略了把基础功能用好。
2. 并行思维是效率倍增器
本地5个 + 网页端5-10个，这个并行规模超出很多人的想象。AI时代的开发模式已经从"一个人写代码"变成了"一个人指挥多个AI写代码"。
3. 验证机制是质量的关键
第13条是最重要的：给Claude验证的能力。
写代码 → 测试 → 发现问题 → 修复 → 再测试
这个闭环形成了，输出质量就上去了。没有验证的AI编程，就像没有测试的软件开发——看起来快，实际上慢。
最后，Boris说：
Claude Code团队的每个人使用方式都非常不同。没有一种"正确"的使用方式。
这13条是他的用法，不一定适合每个人。但至少给了一个参考：创建者本人是这么用的。
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