Boris Cherny 是 Claude Code 的创始工程师，最近他公开了自己使用 Claude Code 的 13 个核心方法。这些不是理论，而是他每天实际在用的工作流程。看完我才知道，原来高手用 AI 工具也很朴素，同时又有点简单暴力的感觉，还挺好的，挺有价值的。
1. 终端同时开 5 个 Claude 窗口
大多数人：开 1 个窗口，输入问题，坐那儿等。
Boris：终端开 5 个 Claude，标签页编号 1-5，开系统通知。哪个需要输入了提醒我，其他在后台自己跑。
200 美元/月的订阅费，你让 5 个 AI 排队干活还是并行干活？
2. 网页版再开 5-10 个，手机再开几个
终端 5 个还不够，浏览器里再开 5-10 个 Claude 会话。早上起床用手机启动几个任务，等会儿再看结果。
加起来同时跑 15 个 Claude 实例。这才叫榨干工具价值。
3. 永远用 Opus 4.5 + 思考模式
所有任务都用最贵最慢的 Opus。
为什么？虽然单次慢，但一次做对，不需要反复修改，总体反而更快。
便宜模型：提示 3 次×30 秒=90 秒 贵模型：1 次×60 秒=60 秒
而且工具使用更准确，更少出错。
4. 团队共享 CLAUDE.md 文件
整个团队维护一个 CLAUDE.md，提交到 Git。
专门记录：
- Claude 做错过的事
- 团队的特殊规范
每次 Claude 犯错就加一条规则。久而久之这个文件变成 AI 培训手册，新启动的 Claude 自动就懂团队规范。
传统文档没人看，但 Claude 每次都会读。
5. 代码审查时用@claude 自动更新规范
PR 评论里直接@claude:
“@claude 请在 CLAUDE.md 中添加：所有外部 API 调用必须设置合理的 timeout。“
Claude 自动把规则写进文件，作为 PR 一部分提交。
代码审查的宝贵经验不再散落在评论里，自动沉淀成可执行规则。
6. 用计划模式启动任务
大多数会话都先按两次 Shift+Tab 进入计划模式。
不是直接让 Claude 干活，而是：
1. 我说需求
2. Claude 给计划
3. 我审查调整
4. 来回几轮直到满意
5. 切换到自动模式执行
花 3 分钟确认计划，省下 30 分钟返工时间。
7. 为高频操作创建斜杠命令
每天要做几十次的操作，都做成斜杠命令。
比如/commit-push-pr:
- 查 git 状态
- 生成 commit message
- 提交代码
- 推送远程
- 创建 PR
命令里用 bash 预计算信息，Claude 不需要反复调用工具，执行更快。
8. 用子代理处理专门任务
创建多个子代理，每个专注一类任务：
- code-simplifier：简化优化代码
- verify-app：端到端测试应用
- 文档审查、性能分析等
复杂任务拆成专门的小任务，指令可以写得非常详细精确。
9. 用钩子自动格式化代码
PostToolUse 钩子：Claude 编辑文件后，自动运行格式化工具。
- JavaScript → Prettier
- Python → Black
Claude 专注写逻辑，格式化自动搞定，CI 不会报错。
10. 预设常用安全命令的权限
不用——dangerously-skip-permissions（太危险）。
用/permissions 预设允许常用安全命令：
```plaintext
git status
git diff
npm test
docker ps
ls
cat
```
写进.claude/settings.json，团队共享。
常用安全命令自动放行，危险命令还是要确认。
11. 配置 MCP 让 Claude 调用所有工具
配置大量 MCP 服务器，Claude 可以：
- 搜索发布 Slack 消息
- 跑 BigQuery 分析数据
- 从 Sentry 获取错误日志
你说“昨晚有功能出错了，帮我查”,Claude 自动：
1. 查 Sentry 日志
2. 分析哪个接口报错
3. 看相关代码
4. 搜 Slack 看有没有其他人遇到
5. 给诊断和修复建议
给 AI“手”和“眼睛”，它能自己获取信息。
12. 长任务用后台代理或插件
1 小时的大任务（比如重构模块），你不可能盯 1 小时。
三种策略： A. 提示 Claude 完成后用后台代理验证 B. 设钩子自动触发验证流程 C. 用 ralph-wiggum 插件自动检查
沙箱里用——permission-mode=dontAsk, Claude 不受阻碍完成任务。
等你回来，它已经干完且自己检查过了。
13. 给 Claude 验证自己工作的途径（最重要）
确保 Claude 有办法验证自己的工作。
比如提交网站代码后：
1. 用 Chrome 扩展打开浏览器
2. 测试 UI 各个功能
3. 检查用户体验
4. 发现问题自己改
5. 直到正常才算完成
不同任务验证方式不同：
- 后端→跑测试
- 前端→浏览器测试
- 数据分析→检查数字合理性
有反馈循环的 AI，质量提升 2-3 倍。
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核心逻辑
这 13 条围绕 7 个思想：
1. 并行工作，榨干订阅费
2. 用最好模型，一次做对
3. 积累团队智慧
4. 自动化重复操作
5. 给 AI 完整工具权限
6. 建立反馈循环
7. 先计划再执行
AI 工具不是拿来就能用好的，需要投入时间配置、训练、优化。
但一旦建立起顺手的工作流，回报是巨大的。
关键是：找到适合你的方式，然后不断迭代改进。
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看完这 13 条，我才明白为什么有人用 AI 越来越快，有人却觉得 AI 没用。
差距不在 AI，在用法。
原文地址：x.com/bcherny/status/2007179832300581177
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