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Boris Cherny 的 Claude Code 实战手册:13 条生产力心法

#Claude Code 全体系指南:AI 编程智能体实战
智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

TL;DR

上篇讲了 Boris Cherny 的核心理念,这篇直接上干货:他的 13 条 Claude Code 实战技巧。

从环境配置(5 终端并行、系统通知)、到工具链(slash commands、subagents、hooks)、再到高级玩法(MCP 集成、Ralph Wiggum 插件、权限管理),每一条都是他从 2024 年 9 月到 2025 年 2 月,在构建 Claude Code 过程中沉淀出来的生产力武器。

看完你会发现:Claude Code 不是”更强的 Copilot”,是”可编程的 AI 团队”。


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  • 上篇:Claude Code 创造者 Boris Cherny:用 AI 写 AI 的极致实践
  • 本篇:Boris Cherny 的 Claude Code 实战手册:13 条生产力心法

一、环境配置:让 AI 像团队一样并行工作

技巧 1:5 个终端 + 系统通知

Boris 的终端标签编号 1-5,每个跑一个 Claude 会话。

5 个终端并行

为什么是 5 个?

  • 1 号:主会话,处理核心功能
  • 2 号:测试会话,跑测试、验证代码
  • 3 号:文档会话,写文档、更新 README
  • 4 号:探索会话,调研新技术、读源码
  • 5 号:备用会话,处理突发任务

系统通知配置(iTerm2):

# Claude 需要输入时,终端弹通知
# 配置文档:https://code.claude.com/docs/en/terminal-config#iterm-2-system-notifications

效果

  • 你不用盯着 5 个终端
  • Claude 需要你时,系统通知会告诉你
  • 你可以专注当前任务,其他 Claude 在后台干活

技巧 2:5-10 个 Web 会话 + 手机启动

除了本地终端,Boris 还在 claude.ai/code 开 5-10 个浏览器会话。

工作流

  1. 早上:用 Claude iOS App 启动几个会话,丢给 Claude 一些长期任务
  2. 白天:在终端写代码,偶尔检查 Web 会话进度
  3. 需要时:用 & 命令把本地会话移交到 Web,或用 --teleport 在本地和 Web 之间传送

为什么这样做?

  • 长期任务:调研、重构、文档,适合丢给 Web 会话慢慢跑
  • 移动办公:手机上启动会话,回到电脑继续
  • 资源隔离:本地终端处理紧急任务,Web 会话处理非紧急任务

技巧 3:只用 Opus 4.5 + Thinking

Boris 的选择:Opus 4.5 with thinking,用于所有任务

Opus 4.5

为什么不用 Sonnet?

  • Sonnet 更快更便宜,但需要更多引导
  • Opus 理解能力更强,工具使用更准确
  • 最终效率:Opus 一次写对,比 Sonnet 改三次更快

适用场景

  • 复杂架构设计
  • 多文件重构
  • 需要深度理解上下文的任务

二、工具链:把重复工作自动化

技巧 4:团队共享 CLAUDE.md

Boris 的团队维护一个 CLAUDE.md,检入 Git,全团队贡献。

CLAUDE.md

内容示例

# CLAUDE.md

## 代码规范
- 禁止使用 var,必须用 const/let
- 函数超过 20 行必须拆分
- 所有 API 必须有 JSDoc 注释

## 架构约束
- 新功能必须加测试
- 数据库迁移必须可回滚
- 前端组件必须支持 SSR

## 历史教训
- 2025-12-15:Claude 在处理日期时忘记时区,导致 bug
- 2025-12-20:Claude 生成的 SQL 没有加索引,查询超时

Code Review 集成

# 在 PR 里 @.claude,自动更新 CLAUDE.md
# 使用 GitHub Action:/install-github-action

技巧 5:Slash Commands 自动化内循环

Boris 把每天重复做的事情,都做成了 slash command。

示例:/commit-push-pr

# .claude/commands/commit-push-pr.sh

# 预计算 git 状态,避免多次交互
GIT_STATUS=$(git status --short)
GIT_BRANCH=$(git branch --show-current)
GIT_DIFF=$(git diff --stat)

# 一次性传给 Claude
claude "
根据以下信息创建 commit、push 并发起 PR:

当前分支:$GIT_BRANCH
文件变更:
$GIT_STATUS

变更统计:
$GIT_DIFF

请:
1. 生成符合 Conventional Commits 规范的 commit message
2. 执行 git add、git commit、git push
3. 使用 gh pr create 发起 PR
"

为什么有效?

  • 避免重复提示:不用每次都告诉 Claude”帮我提交代码”
  • 预计算信息:减少 Claude 和 Git 的交互次数
  • 团队共享:检入 Git,全团队都能用

其他常用 commands

  • /test:运行测试套件
  • /lint:代码检查
  • /deploy:部署到测试环境

技巧 6:Subagents 处理专项任务

Boris 用 subagents 自动化常见工作流。

Subagents

示例 subagents

Subagent 用途
code-simplifier 代码写完后自动简化
verify-app 端到端测试 Claude Code
security-checker 检查安全漏洞
performance-profiler 性能分析

使用方式

# 主会话完成功能后,启动 subagent 验证
claude --subagent verify-app "测试刚才实现的登录功能"

配置示例

// .claude/subagents/verify-app.json
{
  "name": "verify-app",
  "description": "端到端测试 Claude Code",
  "instructions": "
    1. 启动本地开发服务器
    2. 使用 Chrome 扩展自动化测试
    3. 验证所有核心功能
    4. 生成测试报告
  ",
  "tools": ["bash", "chrome"]
}

三、Hooks:让 AI 自动遵守规范

技巧 7:PostToolUse Hook 自动格式化

Boris 用 PostToolUse hook 在 Claude 写完代码后自动格式化。

配置示例

// .claude/hooks/post-tool-use.json
{
  "trigger": "after_edit",
  "command": "prettier --write {file_path}"
}

效果

  • Claude 写完代码,hook 自动运行 prettier
  • 避免 CI 因为格式问题失败
  • Claude 专注逻辑,格式交给工具

其他 hooks

Hook 用途
PreCommit 提交前运行 lint 和测试
PostWrite 写文件后自动生成类型定义
PreDeploy 部署前检查环境变量

技巧 8:Agent Stop Hook 长期任务验证

对于长期任务,Boris 用 Agent Stop hook 在任务结束时自动验证。

配置示例

// .claude/hooks/agent-stop.json
{
  "trigger": "agent_complete",
  "command": "npm test && npm run build"
}

工作流

  1. 启动后台 agent 处理重构任务
  2. Agent 完成后,hook 自动运行测试和构建
  3. 失败则通知你,成功则直接提交

适用场景

  • 大规模重构
  • 数据库迁移
  • 性能优化

四、高级玩法:MCP 集成与权限管理

技巧 9:MCP 集成 Slack、BigQuery、Sentry

Boris 让 Claude 直接使用他的所有工具。

MCP 集成

配置示例

// .mcp.json
{
  "servers": {
    "slack": {
      "command": "mcp-server-slack",
      "env": {
        "SLACK_TOKEN": "${SLACK_TOKEN}"
      }
    },
    "bigquery": {
      "command": "bq",
      "args": ["query"]
    },
    "sentry": {
      "command": "sentry-cli"
    }
  }
}

实际使用

你:最近有什么严重错误?
Claude:[查询 Sentry] 发现 3 个 P0 错误...
你:在 Slack 通知团队
Claude:[发送 Slack 消息] 已通知 #engineering 频道
你:分析错误日志的用户分布
Claude:[运行 BigQuery] 80% 来自移动端...

为什么强大?

  • Claude 不只是写代码,还能查数据、发消息、看日志
  • 你不用离开终端,Claude 帮你操作所有工具
  • 配置检入 Git,全团队共享

技巧 10:/permissions 预授权常用命令

Boris 不用 --dangerously-skip-permissions,而是用 /permissions 预授权。

配置示例

// .claude/settings.json
{
  "permissions": {
    "bash": {
      "allowed_commands": [
        "git status",
        "git diff",
        "npm test",
        "npm run build",
        "gh pr create"
      ]
    }
  }
}

效果

  • 安全命令不需要每次确认
  • 危险命令(rm -rf、sudo)仍需确认
  • 团队共享配置,统一权限策略

技巧 11:Ralph Wiggum 插件处理超长任务

对于超长任务,Boris 用 Ralph Wiggum 插件让 Claude 自主循环。

Ralph Wiggum

工作原理

  1. 启动 Ralph Wiggum 模式
  2. Claude 执行任务 → 验证 → 发现问题 → 修复 → 再验证
  3. 循环直到所有测试通过
  4. 自动生成报告

使用场景

  • 修复所有 lint 错误
  • 升级依赖并解决兼容性问题
  • 重构整个模块

配置

# 启动 Ralph Wiggum 模式
claude --plugin ralph-wiggum "修复所有 TypeScript 类型错误"

# 在沙箱中运行,避免权限提示
claude --permission-mode=dontAsk --plugin ralph-wiggum "..."

五、验证闭环:让 AI 自己检查代码质量

技巧 12:Chrome 扩展自动化测试

Boris 每次提交代码,都让 Claude 用 Chrome 扩展测试 UI。

Chrome 扩展测试

工作流

  1. Claude 写完代码
  2. 启动本地开发服务器
  3. Chrome 扩展打开浏览器
  4. 自动点击、填表单、检查页面元素
  5. 验证功能正常、UX 流畅
  6. 发现问题立即修改代码,重新测试

配置示例

# 安装 Chrome 扩展
claude chrome install

# 测试登录功能
claude "测试登录功能:
1. 打开 http://localhost:3000/login
2. 填写用户名和密码
3. 点击登录按钮
4. 验证跳转到首页
5. 检查用户信息显示正确
"

为什么有效?

  • 自动化:不需要手动测试
  • 快速反馈:几秒钟就能发现问题
  • 持续验证:每次改代码都自动测试

技巧 13:后台 Agent + 验证闭环

对于长期任务,Boris 用后台 agent + 验证闭环确保质量。

后台 Agent

工作流

# 启动后台 agent,完成后自动验证
claude --background "重构用户认证模块" \
  --on-complete "npm test && npm run build"

# 或者用 Agent Stop hook 自动验证
claude --background "..." --hook agent-stop

验证策略

任务类型 验证方式
后端 API 运行测试套件 + curl 验证
前端 UI Chrome 扩展自动化测试
CLI 工具 Bash 命令验证输出
数据库迁移 运行迁移 + 回滚测试

核心原则

  • 验证必须自动化:手动测试 = 没有验证
  • 验证必须快速:超过 10 秒的验证,AI 不会主动跑
  • 验证必须可靠:偶尔失败的测试 = 没有测试

六、小结

Boris Cherny 的 13 条技巧,本质上是把 Claude Code 从”AI 助手”变成”可编程的 AI 团队”。

环境配置
1. 5 个终端 + 系统通知
2. 5-10 个 Web 会话 + 手机启动
3. 只用 Opus 4.5 + Thinking

工具链
4. 团队共享 CLAUDE.md
5. Slash Commands 自动化内循环
6. Subagents 处理专项任务
7. PostToolUse Hook 自动格式化
8. Agent Stop Hook 长期任务验证

高级玩法
9. MCP 集成 Slack、BigQuery、Sentry
10. /permissions 预授权常用命令
11. Ralph Wiggum 插件处理超长任务

验证闭环
12. Chrome 扩展自动化测试
13. 后台 Agent + 验证闭环

一句话总结

给 AI 配好环境、工具、验证机制,它就能像团队一样并行工作,像工程师一样自我验证。


参考链接

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