Claude Code使用笔记

参考教程：

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操作系统：Windows10

PowerShell：Release v7.6.2 Release of PowerShell · PowerShell/PowerShell

 # 注意切换代理
 $env:HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7890"
 $env:HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890"

Claude Code：2.1.168

安装命令：irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

CC-Switch：Release CC Switch v3.16.1 · farion1231/cc-switch

DeepSeek-API-URL：https://api.deepseek.com/anthropic

CC常用操作

• 打开CC：claude
• 打开cc后自动恢复到上一次对话：claude -c
• 切换模式： shifts + tab
  • ？ for shortcuts 默认模式，修改文件前一定询问用户
  • accept edits on 自动模式，自动修改文件
  • plan mode on 规划模式，只讨论，不修改文件
• 切换到运行终端命令： !
• 换行：shift + Enter
• 在默认文本中编辑：ctrl + g

CC交互方式

1. 直接文字对话

2. @具体文件

   • 更精准地让他操作该文件（节省token）
   • 将要求直接写成文件，@该文件让CC遵循该文件去执行

3. 给它提供图片

   • 直接将图片拖拽进对话框，或粘贴进去

4. 斜杠命令

   • 恢复到上一次对话：/resume ，或者使用 claude -c （continue）在开启的同时继续上一次对话
   • 查看使用token量：/context
   • 手动压缩上下文：/compact，CC会在上下文即将满的时候自动做压缩
   • 关闭cc：/exit
   • 切换模型： /model
   • 代码自动审查+优化修改：/simplify，并行启动3个审查Agent【代码质量、运行效率、可复用性】实际上调用了一个skill
   • 回滚操作：/rewind（或者按两下Esc），回滚代码和对话、仅对话、仅代码、压缩指定时间段的上下文、退出
   • 创建项目/全局 CLAUDE.md：/init （类似于项目总结，在使用的过程中逐渐添加，让新开的claude快速了解整个项目）
   • 添加一个用于改进CC行为的claude.md文件，添加插件市场，下载该插件
   • 
   • 项目更新时同步更新claude.md：直接输入”请根据之前的对话，完善claude.md文档、记忆“
   • 创建子Agent：/agent

MCP

Model Context Protocol 让大语言模型能够调用外部工具/数据源的一种标准接口规范

Spec

Specification 基于软件规范进行开发

从零开始构建复杂项目时，首先生成三阶段文档组：大纲 + 任务列表 + 验收清单

多Agent协作

• Subagents（可以单独学习一下：试了Claude Code的Sub Agents，前后端同时干活，这感觉太爽了Claude Code Sub Agent - 掘金）

  当前会话分身，有独立的上下文窗口，干完活只管把结果和摘要返回给主对话，主对话不会被大量输出塞满

• Agent Teams

  多个完全独立的cc实例，共享一个任务列表

Qoder Tips

• 先立规则，让 Lingma 入乡随俗：为项目设定 5–10 条核心规则，作为“最高指令”，帮助它快速理解并遵循团队规范。
• 主动喂料，提供准确信息：Lingma 的效果取决于上下文质量。善用 @file、@folder、@gitCommit，把关键文件、目录或变更集当作参考，让生成结果更贴合预期。
• 像写 PRD 一样提问，明确需求与边界：把你的指令当成小型 PRD，说明业务目标、技术栈、约束（性能/兼容性）与预期产出。信息越完整，结果越精准。
• 先聊再做，分步推进：先在问答模式讨论并敲定方案，再切到 Agent 模式执行具体编码，减少方向性错误。
• 任务拆小，化繁为简：大型任务失败往往是目标过大。拆成更小、更明确的子任务，引导 Lingma 逐一完成。
• 适时扶一把，用你的代码校准：遇到反复偏差时，手动改一小段代码，让这段高质量改动成为新的上下文，帮助 Lingma 纠正方向。
• 拥抱 TDD，先定成功标准：先写单元/集成测试，明确“成功”的标准；再让 AI 生成代码，直到测试全部通过。用 Ignore Files 保护测试代码不被修改。
• 塑造记忆，打造专属助手：通过对话主动投喂你的偏好与规则，让 Lingma 更贴近你的工作风格。
• 乱则重启，重置上下文：多轮尝试仍无果时，开启新会话，重新引入核心信息，从干净状态开始更高效。
• 扩展能力，融入工作流：用 MCP 扩展能力（如 Context7、企业内部知识库等），让 Agent 更好地融入实际研发流程。

创建虚拟环境

• 在项目目录中创建虚拟环境

  python -m venv .venv

• 激活虚拟环境

  Windows：.venv\Scripts\activate.bat

  或者进入Scripts文件夹中，输入命令 activate

  Linux/MacOS：source .venv/bin/activate

• 退出当前虚拟环境

  Windows：deactivate

• 重新安装Python+VScode时，python –version时没有返回结果

  PATH中将D:\Python3.9.10及其Scripts子目录移动到WindowsApps路径的上方（前面）。系统会优先使用排在上面的路径。