Claude Code 使用技巧大全：CLAUDE.md、Skills、子Agent、MCP 完整指南

Claude Code 已经成为越来越多开发者的日常编程工具。但大多数人只用到了它 20% 的能力——打开终端、输入需求、等结果。

本文整理了 Claude Code 的完整高级用法，包括配置系统、技能系统、多Agent协作、MCP扩展等，帮你真正发挥它的全部潜力。

CLAUDE.md：让 AI 记住你的项目规则

什么是 CLAUDE.md

CLAUDE.md 是 Claude Code 每次启动时自动加载的指令文件。它告诉 Claude 这个项目的构建命令、代码规范、架构约束等信息，避免每次都要重复解释。

写好 CLAUDE.md 的核心原则

Claude Code 创始人 Boris Cherny 的建议：

保持简短。对每一行问自己："删掉这行会导致 Claude 犯错吗？" 如果不会，就删。

应该写的内容：

• 构建/运行命令（Claude 猜不到的）
• 执行顺序（先类型检查、再测试、再lint、再提PR）
• "踩坑记录"——真实犯过的错误
• 架构约束（查询放哪里、认证中间件路径）

不该写的内容：

• 标准语言规范（Claude 已经知道）
• 逐文件的代码描述
• 长教程或API文档
• 频繁变化的信息

实际示例

Anthropic 团队自己的 CLAUDE.md：

# Development Workflow
**Always use `bun`, not `npm`.**
# 1. Make changes
# 2. Typecheck (fast)
bun run typecheck
# 3. Run tests
bun run test -- -t "test name"
# 4. Lint before committing
bun run lint:file -- "file1.ts"
# 5. Before creating PR
bun run lint:claude && bun run test

让 Claude 自己写规则

最强大的技巧：当 Claude 犯错时，说：

"更新 CLAUDE.md，确保你不再犯这个错误。"

Boris 说 Claude "写给自己的规则准确得诡异"。这个习惯的复利效应比任何其他技巧都强。

文件层级

文件	作用域	是否提交到git
CLAUDE.md	项目+全局	是
CLAUDE.local.md	仅本地	否（gitignore）
.claude/rules/*.md	按路径匹配	是

在 monorepo 中，CLAUDE.md 会级联加载：root/CLAUDE.md 和 root/services/billing/CLAUDE.md 在 billing 目录工作时都会生效。

Skills 技能系统：可复用的斜杠命令

基本结构

~/.claude/skills/<文件夹名>/SKILL.md   # 全局技能
.claude/skills/<文件夹名>/SKILL.md     # 项目技能

文件夹名就是斜杠命令名。比如 .claude/skills/code-review/SKILL.md 对应 /code-review。

Frontmatter 配置

---
name: my-skill
description: 什么时候使用这个技能
disable-model-invocation: true  # 只在明确输入 /my-skill 时触发
allowed-tools: Read, Grep, Bash
agent: read-only
---

推荐安装的技能包

• mattpocock/skills：/grill-me（严格代码审查）、/tdd（测试驱动开发）、/diagnose（问题诊断）
• Jeffallan/claude-skills：66个语言专用 profile（go-pro、python-pro 等）
• Anthropic 官方：/code-review（4个并行Agent）、/simplify、/batch

安装命令：

npx skills@latest add mattpocock/skills

渐进式加载

只有 frontmatter 的 description 在会话开始时加载（每个约100 token）。完整内容只在调用时才加载。所以不用担心安装太多技能会拖慢启动。

子Agent：让 Agent 指挥 Agent

定义位置

.claude/agents/*.md（项目级）或 ~/.claude/agents/*.md（全局级）

示例：PR Review Agent

---
name: pr-review
description: 审查当前分支的diff，检查bug、安全问题和规范违反。
tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: opus
---

你是一位资深 Staff 工程师，正在 review 一个 Pull Request。

## 流程
1. 运行 `git diff main...HEAD`
2. 运行 `git log main..HEAD --oneline`
3. 读取完整文件（不只是diff上下文）
4. 对照 CLAUDE.md 和 .claude/rules/ 检查

## 需要标记的
- 正确性bug、安全问题、缺少测试、N+1查询、规范违反

## 不需要标记的
- 项目规则中没有的风格偏好
- 对正常工作代码的重构建议

## 输出格式
按严重程度分组。文件 + 行号 + 问题 + 修复方案。
结论：SHIP / FIX FIRST / REWORK

设计原则

• 审查类Agent只给 只读 工具（不给 Edit/Write）
• 高风险分析用 model: opus
• 写"不需要标记"来减少噪音
• 用 isolation: worktree 做并行扇出

MCP 服务器：连接外部世界

MCP（Model Context Protocol）让 Claude Code 能访问外部服务。

推荐 MCP 服务器

MCP	用途
GitHub	仓库管理、PR、Issue、代码搜索
Context7	实时最新的第三方库文档
Sentry	真实错误上下文和堆栈追踪
Linear	读写任务工单
Playwright	通过无障碍快照做浏览器自动化
Postgres/Supabase	直接查询开发数据库
Slack	读取讨论线程

安装方式

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

团队共享的 MCP 放在项目根目录的 .mcp.json，个人的放在 ~/.claude.json。

重要建议

克制安装冲动。每增加一个 MCP 就扩展了 Claude 的工具列表，臃肿的工具列表会降低决策质量。从 GitHub + Context7 + 1-2个领域相关的开始。

隐藏命令速查

命令	用途
/compact	压缩会话上下文（有损）
/rewind	撤销操作（恢复代码+对话）
/branch	分叉会话尝试风险操作
/batch	扇出到多个并行Agent
/loop	定时重复执行
/goal	设定完成条件，Claude 自动循环直到达标
/focus	隐藏中间工具调用，只显示最终结果
/voice	语音输入（比打字快3倍）
/insights	分析使用模式（建议每月运行一次）
Ctrl+G	在编辑器中编辑 Claude 的计划
Esc×2	打开 rewind 面板

/goal 模式

最强大的自动化模式：

/goal 所有 test/auth 下的测试通过且 lint 干净
/goal docker compose up 运行正常且健康检查返回 200
/goal src/billing/ 的覆盖率超过 80%

设定可验证的目标，Claude 会自动循环直到完成。

工作流最佳实践

并行会话（最大效率提升）

开 3-5 个 git worktree，每个运行独立的 Claude 会话。用 claude --worktree 或手动创建。

Bug 修复流程

1. 先复现——把错误日志管道传给 Claude：cat error.log | claude
2. 让 Claude 先写失败的测试
3. 再让它修复

大规模迁移

用 /batch 扇出到并行Agent，每个在独立 worktree 中运行测试并开 PR。

陌生代码

委托给子Agent："用子Agent调查认证模块如何处理 token 刷新。" 保护主会话上下文不被塞满。

Anthropic 团队的内部建议

来自 Boris Cherny、Cat Wu、Thariq 等核心开发者：

1. 给 Claude 验证输出的方式 — 最重要的一条，质量提升 2-3 倍
2. 用 Opus + high effort — 便宜模型需要更多修正，总体反而更慢
3. 并行 3-5 个会话 — worktree 优于 checkout
4. 每个项目维护 notes 目录 — 每次PR后更新，CLAUDE.md 指向它
5. CLAUDE.md 是活文档 — 团队每周编辑多次
6. 用 /voice — 说话比打字快3倍
7. Playwright MCP — UI 变更必须浏览器验证

总结

Claude Code 不只是一个命令行聊天工具。通过 CLAUDE.md + Skills + 子Agent + MCP + /goal 的组合，它是一个可编程的编程系统。关键是从"对话"思维转向"工程"思维——把 AI 当作可配置、可组合、可并行的工作流引擎。

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