Claude Code 快速入门与实战技巧

Claude Code AI编程开发工具

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 2026/06/22

Claude Code(以下简称CC)是Anthropic的AI编程助手，以终端的形式与用户进行交互（Anthropic的工程师确实有点品味，让人重新回到了UNIX命令的时代，对于长期使用Mac或者Ubuntu的开发者来说，CC用起来确实得心应手）。用户通过CC可以用自然语言描述需求，发送命令，CC收到后，在它自有的代理循环中，收集上下文，分析代码库，阅读文档，并执行相关的动作，验证结果。

agentic-loop

跟GitHub Copilot这类代码补全工具不同，CC更像个编程搭档，一个私人助手。你跟它对话，而不是等它自动补全几行代码；它会记住你的历史会话，维护上下文，帮助你快速的解决问题。理解陌生项目、写测试用例、代码重构，到需求分析、方案设计，到实现、部署，CC都能帮上忙。在很大程度上，CC帮助了Anthropic公司更高速的发展，推动了大模型在各个领域尤其是软件开发上的普及。

在这篇文章里，主要介绍下CC的安装与配置，以及使用的最佳实践。

安装与配置

环境要求

Node.js: 18 或更高版本
Git: 用于版本控制
操作系统：macOS、Linux、Windows 都行

以下安装或者操作的命令都是在Linux环境下进行的，如果你的操作系统是macOS或Windows，可能需要进行相应的调整。

用npm全局安装：

1	npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装完成后，可以运行 claude 命令：

1
2
3

claude --version
# 或
claude -v

如果要更新到最新版本，可以运行 npm update -g @anthropic-ai/claude-code。

首次启动

第一次运行 claude 会引导配置。如果想跳过引导，可以直接编辑用户主目录下的 ~/.claude.json（Windows 用户对应 C:\Users\<用户名>\.claude.json），加入以下内容：

1
2
3

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

完成初步的配置后，核心的步骤就是接入一个可用的大模型。国外模型如Anthropic的Opus/Sonnet模型，OpenAI的GPT-4模型，国内模型如智谱的GLM系列模型，月之暗面的Kimi K2模型以及DeepSeek模型，都可以接入。这里主要介绍下国内常见大模型的接入方法（国外的模型一般需要通过代理接入）。

配置国内大模型

接入大模型，需要配置两个核心的环境变量，分别是ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_BASE_URL，这个一般可以在大模型的官方文档中找到。

编辑 ~/.claude/settings.json：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_api_key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
    "API_TIMEOUT_MS": "300000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"
  }
}

下表中汇总了常见的国内大模型的接入方法，可以参考下：

模型	Anthropic 兼容 API 地址	模型名称	获取 API Key
智谱 GLM	`https://open.bigmodel.cn/api/anthropic`	`glm-4.6`	智谱开放平台
Kimi K2	`https://api.moonshot.cn/anthropic`	`kimi-k2`	Moonshot 控制台
DeepSeek	`https://api.deepseek.com/anthropic`	`deepseek-chat`	DeepSeek 平台

说明：各家模型名称会随版本迭代而变化（如智谱已有 GLM-4.6 / GLM-5.2 等多个版本），配置时请以开放平台给出的最新模型 ID 为准。阿里云通义千问（Qwen）目前主要提供 OpenAI 兼容接口，若要在 Claude Code 中使用，需要借助 claude-code-router 这类协议转换工具。

CC对于不同任务场景使用了不同的大模型，我们不用关心具体的模型名称，用别名就行：

别名	说明
`default`	默认配置的模型
`sonnet`	日常编码任务
`opus`	复杂推理，如方案设计，大数据分析，生成研究报告等
`haiku`	简单任务，速度快
`sonnet[1m]`	100万令牌上下文
`opusplan`	计划用 Opus，执行用 Sonnet

可以通过 model 命令切换模型：

1	/model sonnet

常用命令

使用CC可以通过命令行终端进入交互模式，也可以直接在当前的终端中执行命令。

命令	功能
`claude`	启动交互模式
`claude "task"`	执行一次性任务后退出
`claude -p "query"`	执行查询后退出
`claude -c`	继续最近对话
`claude -r`	恢复历史对话
`claude commit`	智能创建 Git 提交
`/clear`	清除对话历史
`/help`	显示命令列表
`/doctor`	claude code用户配置、技能配置诊断，查找未使用的技能、MCP｜
｜`/loop`	周期性执行一个命令或者提示词，比如`/loop 3m /foo`

使用示例

# 快速修复
claude "修复 src/utils.js 中的内存泄漏"

# 批量重构
claude "将所有回调函数改写为 async/await"

# 代码审查
claude "审查最近一次的提交"

自定义斜杠命令

在 ~/.claude/commands/ 或项目的 .claude/commands/ 目录创建Markdown文件：

# 全局命令
mkdir -p ~/.claude/commands
echo "分析这段代码的性能瓶颈，给出三个优化建议:" > ~/.claude/commands/optimize.md

# 项目命令
mkdir -p .claude/commands
cat > .claude/commands/codereview.md << 'EOF'
请审查当前代码变更：
1. 代码风格和命名
2. 潜在 Bug
3. 性能优化机会
4. 安全漏洞
5. 测试覆盖率

按优先级列出问题并给出改进建议。
EOF

使用时直接输入 /optimize 或 /codereview即可执行自定义命令。

扩展能力：MCP / Subagents / Skills / Plugins

Claude Code 提供了多种扩展机制，初学时容易混淆，先简单做个区分：

MCP（Model Context Protocol）：一种标准化协议，让 Claude Code 能访问外部工具和数据源（如数据库、JIRA、Sentry）。
Subagents（子代理）：拥有独立工作空间、记忆和身份配置的专用代理，适合处理特定类型的任务（如代码审查、测试编写）。
Skills（技能）：可复用的提示词与工作流封装，模型会自主判断是否调用。
hooks(钩子)**：用于在CC的执行任务的流程中插入特定的检查点，用于执行用户自定义的脚本、HTTP端点以及MCP工具。
Plugins（插件）：将 Skills / Hooks / Subagents / MCP 服务打包在一起，可以一次性安装。下面以最常用的 MCP 为例说明。

MCP 服务集成

能做什么

从 JIRA 读取任务并创建 PR
查询 Sentry 错误日志
从数据库读取数据
抓取网页内容

配置作用域

作用域	配置位置	适用场景
Local	`~/.claude.json`	个人实验、敏感凭证
Project	`.mcp.json`	团队共享、CI/CD
User	`~/.claude.json`	个人通用配置

示例：集成 Sentry

1	claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp

然后在对话中输入 /mcp 进行认证，之后就能查询错误信息了。

更多 MCP 服务见 MCP Registry。

skills

skills是CC中一种可复用的工作流（workflows）、工具或者过程。通过skills，我们可以将日常工作常用的一些任务，比如处理电子表格，review代码，构建版本等，写成固定的文本格式，让CC去解析执行。注意有如下几种方式来添加skills:

通过命令/plugins安装市场提供的技能，比如code-review, diagram-design, frontend-design，如果我们想要添加某个市场中的技能，可以通过如下命令：
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2
3

/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills

对于第三方或者自定义的一些技能，可以自行安装到个人或者项目的CC目录：


#在个人目录创建新的skills，团队无法看见
mkdir -p ~/.claude/skills/android-code-review


#将github下载或自定义的的skills拷贝到上述目录即可

海可以通过npx skills来执行技能的安装，我们可以选择指定安装目录与安装源：


# GitHub shorthand (owner/repo)
npx skills add vercel-labs/agent-skills

# Full GitHub URL
npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-skills

# Direct path to a skill in a repo
npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-skills/tree/main/skills/web-design-guidelines

# GitLab URL
npx skills add https://gitlab.com/org/repo

# Any git URL
npx skills add git@github.com:vercel-labs/agent-skills.git

# Local path
npx skills add ./my-local-skills

skill本质是一套可复用的资产，是在项目开发过程中可重复使用的能力。当一个模式反复出现或者一个流程不断被执行时，可以考虑写成skill的形式提供给项目或者团队。如果开始对skills的创建并不熟悉，在发现固定模式或者流程后，通过skill-creator让CC协助进行技能的编写。

更多的技能相关开发可以参考claude官网文章How to create a skill with Claude through conversation。

Hooks（事件钩子）

在每一次会话中，CC会在特定的点上执行hooks：当特定的事件触发时，就会将JSON格式的上下文信息发送给钩子处理器，基于钩子处理器我们可以监听输入，执行特定的行为与动作。当前CC支持如下几种常见的hooks类型（不同的CC版本可能不一样）：

会话开始与结束： SessionStart/SessionEnd
每轮用户输入： UserPromptSubmit/Stop/StopFailure
每次执行Agent循环的工具调用： PreToolUse/PostToolUse

cc-hooks-lifecycle

事件（Event）	触发时机
`SessionStart`	会话开始或恢复时触发。
`Setup`	使用 `--init-only` 启动 Claude Code，或者在 `-p` 模式下使用 `--init`、`--maintenance` 启动时触发。适用于 CI 或脚本中的一次性准备工作。
`UserPromptSubmit`	用户提交提示词后、Claude 开始处理之前触发。
`UserPromptExpansion`	用户输入的命令展开为提示词后、发送给 Claude 之前触发。该 Hook 可以阻止命令展开。
`PreToolUse`	工具调用执行之前触发，可以阻止工具执行。
`PermissionRequest`	工具调用需要进行权限决策时触发。
`PermissionDenied`	自动模式拒绝工具调用时触发，包括分类器没有给出判断结果时的拒绝。可在 JSON 中设置 `hookSpecificOutput.retry: true`，告知模型可以重试被拒绝的工具调用；当分类器没有产生判断结果时，Claude Code 会忽略 `retry`。
`PostToolUse`	工具调用成功后触发。
`PostToolUseFailure`	工具调用失败后触发。
`PostToolBatch`	一整批并行工具调用全部完成后、下一次模型调用之前触发。
`Notification`	Claude Code 发送通知时触发。
`MessageDisplay`	助手回复文本正在显示时触发。
`SubagentStart`	子 Agent 被创建时触发。
`SubagentStop`	子 Agent 执行结束时触发。
`TaskCreated`	通过 `TaskCreate` 创建任务时触发。
`TaskCompleted`	任务被标记为已完成时触发。
`Stop`	Claude 完成回复时触发。
`StopFailure`	当前轮次由于 API 错误而结束时触发。
`TeammateIdle`	Agent Team 中的某个队友 Agent 即将进入空闲状态时触发。
`InstructionsLoaded`	`CLAUDE.md` 或 `.claude/rules/*.md` 文件被加载到上下文时触发。会在会话开始时，以及会话过程中延迟加载文件时触发。
`ConfigChange`	会话过程中配置文件发生变化时触发。
`CwdChanged`	当前工作目录发生变化时触发，例如 Claude 执行 `cd` 命令。适合配合 `direnv` 等工具进行响应式环境管理。
`DirectoryAdded`	在会话过程中，通过 `/add-dir` 或 SDK 的 `register_repo_root` 控制请求添加工作目录时触发。
`FileChanged`	被监控的文件在磁盘上发生变化时触发。`matcher` 字段用于指定需要监控的文件名。
`WorktreeCreate`	通过 `--worktree`、`isolation: "worktree"` 或后台会话创建工作树时触发。该 Hook 会取代默认的 Git 工作树创建行为。
`WorktreeRemove`	会话退出、子 Agent 执行完成，或者删除后台会话并移除工作树时触发。
`PreCompact`	上下文压缩之前触发。
`PostCompact`	上下文压缩完成之后触发。
`PreModelSwitch`	Claude Code 应用用户或客户端请求的模型切换之前触发，可以阻止模型切换。
`PostModelSwitch`	会话所使用的模型发生变化后触发，包括 Claude Code 自行执行的模型变化，例如恢复会话时还原原模型。
`Elicitation`	MCP Server 在工具调用过程中请求用户输入时触发。
`ElicitationResult`	用户响应 MCP 的输入请求后、响应结果被发送回 MCP Server 之前触发。
`SessionEnd`	会话终止时触发。

更多关于钩子的信息可以参考Hooks reference。

比如想要优化下平时使用CC工具调用中的权限提示，可以写一个hook跟踪工具调用情况的脚本，哪些权限是经常需要提示但实际可以放开的，哪些工具执行异常了：


{
  "hooks": {
    "PreToolUse":        [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "python3 $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/hook_logger.py pretooluse", "timeout": 5 }] }],
    "PermissionRequest": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "python3 $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/hook_logger.py permissionrequest", "timeout": 5 }] }],
    "PermissionDenied":  [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "python3 $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/hook_logger.py permissiondenied", "timeout": 5 }] }],
    "PostToolUse":       [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "python3 $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/hook_logger.py posttooluse", "timeout": 5 }] }],
    "PostToolUseFailure":[{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "python3 $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/hook_logger.py posttoolusefailure", "timeout": 5 }] }]
  }
}

Subagents（子代理）

Subagents(子代理)一般用于处理主代理之外的特定的任务，不会占用主代理的上下文窗口（同时有自己独立的提示词，工具调用以及权限控制），因此适合去文件、日志等搜索，进行某个特定主题的调研，或者使用低成本的模型完成任务，然后返回结果给主代理。

CC中的团队协作还在实验当中，这里重点看如何利用子代理完成任务

subagents-vs-agent-teams

CC中内置了几个subagents，如全仓搜索的Explore，构建方案的Plan，查看帮助文档的claude-code-guide。我们可以基于自然语言创建自己的subagents，比如通过如下指令来创建一个代码评审的子代理：

1
2
3


创建一个子代理，用于代码修改的评审，主要考虑代码的规范、格式，以及实现的性能，安全性以及与方案需求的一致性，确保遵从编码的最佳实践，模型使用haiku

CC会在项目的.claude/agents目录生成一个code-reviewer.md文件：

---
name: code-reviewer
description: >-
  代码修改评审 agent。用户要求 review / 评审代码改动、审查 diff,或提交前
  变更检查时使用。从五个维度评审: 编码规范与格式、实现性能、安全性、
  与方案需求的一致性、编码最佳实践。只输出评审报告, 不直接修改代码。
model: haiku
# 在官方 Anthropic 环境恢复 haiku: 取消上一行注释)
tools: Read, Grep, Glob, Bash
---

你是本仓库的代码评审员。
职责: 对代码改动输出**结构化评审报告**, 只报告不修改。所有发现必须给出
`文件路径:行号` 引用, 不确定的问题标注"建议人工确认"。

## 评审输入

优先级: 用户指定的文件/目录 > 工作区未提交改动 (`git diff` + `git status`,
含 untracked 文件)。无明确对象时先用只读 git 命令确认改动范围再评审。
Bash 仅用于只读命令 (git diff/log/show、ls 等), 不得执行任何写操作。

## 评审清单 (五维, 逐项过)

### 1. 规范与格式
- 与仓库既有风格一致: Python 类型注解、中文注释/docstring、命名风格
- 文件/标识符命名英文 (中文只出现在注释与文档)
- 无遗留调试代码 (print 调试、注释掉的大段代码、TODO 无跟踪项)
- shell 脚本有 `set -euo pipefail` 惯例时保持一致

### 2. 性能
- 关注: 热路径上的重复计算/不必要拷贝、每帧/每回调的分配、阻塞主循环的
  同步 IO、进程/线程启动开销、日志刷屏
- 采样/轮询频率是否与需求匹配 (过度采样也是浪费)

### 3. 安全性
- 硬编码密钥/密码/API key (项目规矩: 一律走环境变量或配置引用, 见
  cloud_integration 的 api_key_env 约定)
- 命令注入 (shell 拼接用户输入)、路径穿越 (未校验的外部路径)
- 网络输入未做解析容错 (外部服务返回恶意/畸形数据)

### 4. 与方案需求一致性
- 对照本次任务描述 / 用户引用的方案文档 (docs/ 下) 或对话中的设计要点,
  逐条核对实现是否覆盖、有无擅自扩大/缩小范围
- 配置项语义与 schema 一致; 改了行为/接口/配置语义时, 对应测试是否同步更新
  (仓库规则: 修改模块必须同步对应单测, 见 .claude/rules/git-workflow.md 映射表)
- 接口变更是否影响了调用方 (grep 调用点)

### 5. 最佳实践
- 错误处理: 失败路径有降级/兜底而非裸崩溃; 异常粒度合适 (不吞错、不裸 except)
- 资源管理: 文件/进程/连接有释放路径; 长驻服务有优雅关停 (SIGTERM)
- 并发: 共享状态有锁; 后台线程有关停信号
- 依赖: 未引入新第三方依赖 (项目约束: Orin 禁止擅自 pip/apt install)

## 输出格式

## 评审结论: 可提交 / 需修改后提交 / 有阻塞项

### [BLOCKER] (必须修复才能提交)
- `path:line` — 问题 — 建议

### [WARN] (应修复, 不阻塞)
- `path:line` — 问题 — 建议

### [NIT] (可选优化)
- `path:line` — 建议

### 一致性核对
- 需求点 1: ✅/⚠️/❌ 说明

### 未覆盖/建议人工确认

没有发现的维度写 "✅ 无发现", 不要省略维度。BLOCKER 仅用于: 安全问题、
功能与需求不符、会导致回归的错误。风格偏好类问题一律 NIT。

更多有关子代理的配置与自定义可以参考create custom subagents。

记忆系统

Claude Code主要有如下几个记忆文件，用于保存持久化的指令，只有必要的时候才添加更新这些文件：

比如CC第二次犯了同样的错误
代码review的时候发现了一些CC需要知道的事实
在多次会话中输入的纠正或者澄清的指令
新的成员需要知道的上下文信息

类型	文件路径	用途
管理策略	• macOS: /Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md • Linux and WSL: /etc/claude-code/CLAUDE.md
• Windows: C:Files.md	IT/Devops等运维人员维护的公司级别会话记忆
用户记忆	`~/.claude/CLAUDE.md`	个人的偏好设置，所有项目共享
项目记忆	`./CLAUDE.md`	团队规范，随项目提交到仓库

早期版本还存在 ./CLAUDE.local.md（用于不提交到仓库的个人项目配置），新版已逐步被 ~/.claude/settings.json 的项目级配置取代，不再推荐使用。

用户记忆示例

~/.claude/CLAUDE.md：

# 我的编码偏好

## 代码风格
- 2 空格缩进
- 单引号
- camelCase 命名

## Git 习惯
- 中文 commit 信息
- Angular Commit 规范
- 一个 commit 一件事

项目记忆示例

项目根目录 CLAUDE.md：

# 项目指南

## 技术栈
- 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite
- 后端：Node.js + Express + Prisma
- 数据库：PostgreSQL

## 架构
- 组件：`src/components/`
- API：`src/api/`
- 工具函数：`src/utils/`

更多关于Claude Code的工作原理，可以参考官方的文档：how-claude-code-works。

最佳实践

要想用好CC，核心是记住一个关键的约束条件：CC的工作依赖于模型的上下文窗口(context window)，在对话的过程中，上下文窗口会快速占用（对话内容，读取的文件，命令输出等），因此模型的性能也会下降，容易出现指令遵循下降、出现幻觉等问题。因此，要充分发挥CC的能力，需要充分利用上下文窗口，在使用过程中尽可能减少对上下文窗口的占用，减少错误发生的概率。

清晰描述需求

无论是实现某个功能，进行功能开发，还是修复某个代码BUG，都需要尽可能清晰的将问题的描述和需求清晰地表述给Claude Code，比如：

# 不太好
> 修复这个 bug

# 更好
> 在 src/auth.js 中，登录函数处理特殊字符密码时会崩溃，修复它并添加测试

比如要访问的某个具体的文件或者实现功能的具体约束，都要尽可能具体的说出来。对于每个任务，给Claude Code一个明确的验收标准，可以用来验收对应的任务是否正常完成。

描述策略	优化前	优化后
限定任务的范围：指定具体文件，什么场景，以及测试的偏好	为foo.py添加测试	为foo.py添加测试,覆盖用户登录的边界场景，避免使用Mocks
指定数据源：指示`Claude Code`使用具体的数据源来回答问题	为什么`ExecutionFactory`有一个如何奇怪的API	查看下`ExecutionFactory`的提交记录，总结下其API的来源
引用现有的模式：指示`Claude Code`使用已有的编码模式	添加一个日历的组件	先查看首页现有组件的实现逻辑，理清统一开发规范；以现有的`UserInfoCard.vue` 为参考范例，遵循相同规范开发全新日历组件，支持选择月份、翻页切换年份；仅使用项目已有依赖库，从零实现，不引入新第三方库
描述具体问题症状：提供BUG的具体症状描述，可能发生的位置，以及可能修复的方式	修复登录的BUG	户反馈会话超时后登录失败，请核查 src/auth 目录下鉴权流程，重点排查令牌刷新逻辑；先编写可复现问题的失败测试用例，再修复该缺陷

方案先行，后编码

对于一些不确定的问题或者任务，在要求Claude Code编码之前，最好的办法是先让其基于当前的代码输出一个详细的实施方案，然后再进行编码。这样可以避免很多错误。比如我要修复某个问题，可以让Claude Code进入plan模式，等其完成梳理后，再执行bug修复，最终进行代码提交。

比如将复杂任务分拆，分步骤做：

> 第一步：分析当前代码结构
> 第二步：制定重构计划
> 第三步：执行重构
> 第四步：验证结果

可以使用/plan命令进入plan模式，或者通过shift + tab在不同模式之间进行自动切换。

善用CLAUDE.md

Claude Code中的CLAUDE.md分为不同的层级：

项目根目录的CLAUDE.md文件，用来描述整个项目的目标、需求和规范，在会话期间会持续占用上下文窗口
在项目子目录的CLAUDE.md文件，在Claude Code进入子目录时，会自动加载到模型的上下文中，退出该目录后，会自动从上下文中移除

因此，为了减少Token的消耗，降低CLAUDE.md对上下文的占用，尽可能保持CLAUDE.md简单清晰（最好不要超过200行），只是提供一个项目概览与相关信息的索引，将很多规则与重复性的内容放到rules或者skills目录中。

结语

AI大模型无疑是新的工业革命生产力的核心，如果你对大模型的能力还有疑虑，那很可能是用的还不够多，不够深入。随着Agent系统的发展，AI的能力正在从代码开发扩展的其他领域，不再简单是一个生产工具，而是一个真正意义上的协作者(CoWorker)。未来，随着大模型能力的进一步提升，组织的形态与工作流都会被AI改变，重构。Claude Code是这个时代的生产力工具，如何用好它，可能是现代数字游民必要的生存技能，也是个人与组织竞争力的体现。

参考资料

原文作者：Jason Wang

更新日期：2026-09-14, 21:25:00

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