【用好Claude Code的核心心法：上下文管理与自主验证】

Anthropic官方发布了一份Claude Code最佳实践指南，干货满满。这款代理式编码工具与传统聊天机器人有本质区别：你描述需求，它自主探索、规划、实现。但要驾驭好这种自主性，需要理解一个核心约束。

Claude的上下文窗口是最重要的资源。你的对话、读取的文件、命令输出都会占用空间，一次调试可能就消耗数万token。窗口填满后，性能会明显下降，Claude可能“遗忘”早期指令或犯更多错误。

几个关键实践值得注意：

第一，给Claude验证自己工作的能力。这是最高杠杆的操作。提供测试用例、截图或预期输出，让它能自我检查。没有明确的成功标准，你就成了唯一的反馈回路，每个错误都需要你介入。

第二，分离探索与执行。用Plan Mode先让Claude读文件、理解代码，再制定实现计划，最后切回Normal Mode执行。当然，简单任务可以跳过规划直接做。判断标准很简单：如果你能用一句话描述这个diff，就不需要计划。

第三，提示要具体。指定文件、场景、测试偏好，指向现有代码模式作为参考。模糊提示在探索阶段有用，但实现阶段需要精确。

第四，善用子代理。子代理在独立上下文中运行，探索完毕后只返回摘要，不会污染主对话。这是管理上下文的利器。

第五，积极管理会话。在不相关任务之间用/clear重置上下文。如果同一问题纠正了两次以上，说明上下文已被失败尝试污染，不如清空重来，用更好的提示词开始新会话。

第六，CLAUDE.md要精简。只放Claude无法从代码推断的信息：构建命令、代码风格规则、工作流约定。太长的话Claude会忽略你的指令。每一行都问自己：删掉它会导致Claude犯错吗？如果不会，就删。

几个常见失败模式要警惕：在一个会话里混杂不相关任务导致上下文混乱；反复纠正同一问题却不清空重来；CLAUDE.md写得太长导致规则被忽略；没有提供验证手段就信任输出；让Claude无边界地“调查”某个问题导致读取大量文件。

最后一点很重要：这些模式是起点，不是教条。有时候你确实需要让上下文累积，因为你在深入一个复杂问题；有时候模糊提示恰恰合适，因为你想看Claude如何理解问题。随着使用，你会发展出自己的直觉，知道何时具体、何时开放，何时规划、何时探索。

工具的价值在于放大人的能力，而放大的前提是理解它的边界。

#How I AI#

code.claude.com/docs/en/best-practices