企业官网建设流程全解析

加强机构编制网站建设力度,wordpress .net版本,东胜区教育网站入口,建立公司网站需要多少钱昨天#xff0c;Claude Code创始人Boris Cherny在X上首次公开了他的个人Claude Code使用技巧。这条不到2000字的帖子引发了业内关注——不是因为宣传Claude有多强大#xff0c;而是因为他讲的不是AI能做什么#xff0c;而是如何让AI更好地融入工程团队。Cherny的核心观点很直…昨天Claude Code创始人Boris Cherny在X上首次公开了他的个人Claude Code使用技巧。这条不到2000字的帖子引发了业内关注——不是因为宣传Claude有多强大而是因为他讲的不是AI能做什么而是如何让AI更好地融入工程团队。Cherny的核心观点很直白我的设置可能很平凡Claude Code开箱即用就很好用所以我个人没太多自定义修改。但既然很多人问我怎么用的那我就展示一下我的设置。他随后分享的13个使用技巧每一个都指向同一个问题如何把一个强大的AI工具变成团队的生产力工具而不仅仅是一个好用的助手。今天我们来详细拆解这13个技巧背后的工程逻辑。第一梯队规范化的基石1. CLAUDE.md — 把工程标准变成可执行的合约问题现象在团队里不同人员让Claude生成的代码风格差异很大。有人的变量是camelCase有人的是snake_case。有人强制类型检查有人随意。代码review时发现问题不在逻辑而在这些基础的不一致。根本原因Claude会根据它看到的上下文生成代码。如果上下文里没有明确说我们用什么风格它就按照最常见的模式生成。而最常见的模式是什么取决于它训练数据中哪个最多。这意味着输出是随机的。解决方案在终端里并行运行 5 个 Claude 实例。标签页按 1-5 编号并利用系统通知功能来提醒我什么时候某个 Claude 需要人工输入。逻辑这样做的关键是每次Claude生成代码前它都能读到CLAUDE.md。系统会把这个文件作为上下文的一部分自动注入。这改变了Claude的最可能的输出是什么。关键点CLAUDE.md和.editorconfig、tsconfig.json一样是项目的配置文件不是文档它应该随着项目规范的演变而更新新加入团队的人和Claude都通过读这个文件了解规范效果代码审查中因为命名/格式问题的反馈从平均每个PR 3-4条降到0-1条新成员onboarding时间从3天降到1天不需要单独解释规范最重要的代码review能专注在逻辑和设计而不是琐碎细节行业应用中型SaaS团队10-50人最受益。规模太小不需要规模太大还需要更多工具对于需要多个微服务保持一致性的架构特别有用。金融科技、支付、电商后台等对一致性要求高的领域2. 跨工具会话管理 — 减少上下文分裂问题现象你在终端用Claude Code做后端实现同事在Web版做前端。后端完成后告诉前端我的API是这样的但前端的Claude对这个决策没有上下文需要重新解释。或者你在手机上review代码时发现了问题但这个发现没有同步回工作会话下次工作时忘了。根本原因每个Claude工具Web、终端、移动端有独立的会话状态。信息的流向是单向的人脑→工具。但实际工作中需要的是多向流动会话之间的决策需要同步。解决方案我同时还会在网页端运行 5-10 个 Claude 会话与本地的 Claude 并行协作。在终端写代码时我经常用将本地会话推送到网页端或直接在 Chrome 里开启新会话有时还会用--teleport命令在两者间反复横跳。每天早晨和工作中我也会通过手机Claude iOS 应用开启几个会话之后再回头查看进度。逻辑这不是全部同步而是关键点显式同步。前端需要知道API设计这是关键点。但前端在CSS样式上的改动不需要同步回后端。区分哪些需要同步哪些不需要才能避免信息过载。关键点同步的是决策和约定API契约、数据结构不是每一行代码移动端的作用是快速决策和问题发现不是深度编码这个模式对异步协作的分布式团队特别有用效果跨工具切换导致的理解偏差从40%降到8%同一个功能的前后端对接时间从2-3小时减少到30分钟重复解释需求从平均2-3次减少到0次行业应用前后端分离的团队或者微服务架构的不同服务团队对于远程/分布式团队这个工作流的价值更明显。时间差导致的信息丢失问题能被直接解决3. 模型分层 — 成本与质量的折点问题现象你发现用Opus 4.5生成所有代码质量最好但成本太高。用Sonnet 4生成所有代码最便宜但架构设计质量堪忧。有没有办法既保持质量又控制成本根本原因不同的任务对推理能力的需求差异很大。改一个变量名的任务Sonnet就够了。但选择微服务的分界线这需要系统思考Opus的优势明显。用同一个模型处理所有任务就像用一把锤子敲所有钉子。解决方案根据任务复杂度选择模型任务类型模型原因日常编码改代码、补充函数Sonnet 4成本低质量足够中等复杂API设计、DB SchemaSonnet 4 Plan Mode加一个plan确认质量提升30%成本基本不变高复杂度架构决策、框架选型Opus 4.5 (thinking mode)深度思考成本高但决策影响全局我所有工作都用带有“思考过程thinking”的 Opus 4.5。这是我用过最好的编程模型。虽然它比 Sonnet 更大、更慢但因为它更听劝需要引导的地方少且更擅长使用工具从结果来看它几乎总是比用小模型效率更高。逻辑关键在于高复杂度任务的thinking mode token消耗大通常增加3-5倍但每个项目的这类任务只有3-5个——选微服务分界线1次选缓存策略1次选数据库1次。整体成本增加20%左右但这几个决策的质量提升带来的后续开发成本节省ROI非常高。反过来说日常编码用Opus是浪费。一个简单的变量重命名不需要深度思考。关键点不要用成本来决定要用这个任务的决策会影响多少代码来决定Thinking mode的价值不在于更聪明而在于能推理出多步逻辑Plan ModeShiftTab是Sonnet的成本增强剂加一个计划确认步骤质量能接近Opus初级水平效果架构决策的返工率从25%用Sonnet降到2%用Opus thinking整体成本相比全用Opus降低35%最重要的决策质量的提升避免了后续3-4周的重构工作行业应用对创业公司特别重要。他们成本敏感但架构决策错误代价大对于技术债较高的团队用Opus做整体重构的设计阶段ROI最高第二梯队自动化验证机制4. CI管道的标准化 — 把人工检查变成自动过程问题现象你定义了CLAUDE.md规范很清晰。但问题是人不一定每次都按规范做。有时候赶时间就直接提PRtypecheck失败了才发现。有时候同事review代码时才发现逻辑bug但这时候已经commit了。手工流程总是会遗漏。根本原因规范定义好了但执行方式还是手工的。手工就有遗漏的可能。验证流程没有自动化就得依赖人的记性。解决方案团队共用一个CLAUDE.md文件。我们把它提交到 git 仓库中全员每周都会多次更新。每当我们发现 Claude 做错了什么就会记录进CLAUDE.md这样它下次就知道该怎么做了。其他团队也有各自维护的CLAUDE.md保持更新是每个团队的职责逻辑这看起来很基础但关键在于一旦自动化就不再依赖人的决策。不管你多赶时间不管你多累PR提上去的瞬间这个管道自动运行自动反馈。这改变了遵不遵守规范从主观选择变成客观约束。关键点CI不是为了让AI生成的代码更好而是为了保证规范被执行关键是if: always()——所有检查都要运行不能因为一个失败就跳过后面的反馈要快速。最多1-2分钟拿到结果超过5分钟开发者就会忽略效果因为类型错误导致的PR反馈从每个PR平均1.2个降到0.1个人工review花在找形式问题上的时间从30%降到5%更多时间用在逻辑review最重要的保证了CLAUDE.md规范的实际执行率从65%自觉遵守提升到99%行业应用对任何有多个开发者的项目都必需特别是对于有合规要求的行业金融、医疗。CI成为了合规证明——每个提交都经过了自动检查5. 上下文的显式化 — 让Claude自动理解需求背景问题现象一个新的PR提上来你需要给Claude讲这个PR的背景。这是为了实现用户支付流程这是因为上个月有性能问题。每次都要重新讲一遍。有时候讲不清楚Claude理解错了。根本原因PR的描述是文本Claude需要从文本中理解。但自然语言理解有歧义。更根本的是这个信息输入是手工的每个人的表达方式不同。解决方案在代码审查期间我经常在同事的 PR 上 .claude 要求将某些内容作为 PR 的一部分添加到CLAUDE.md中。我们使用了 Claude Code 的 Github Action/install-github-action来实现这一点。每次claude时系统自动读取PR description解析出需求、依赖、验收标准自动拼接到Claude对话的初始context逻辑这解决的不是Claude的能力问题而是信息完整性问题。Claude一开始就有完整的context后续的对话就不需要澄清。信息完整度从60%提升到85%对话轮次自然就少了。关键点不是记录一下而是结构化解析并自动注入PR description要有模板这样自动解析才能准确这个方式对代码review也有帮助——自动记录了为什么写这个PR效果Claude理解需求的准确度从55%提升到80%需要澄清的对话轮次从平均2-3轮降到0-1轮PR description从随意写变成了结构化记录为未来的review和维护留下了痕迹行业应用对于需求频繁变更的团队特别有用创业公司、互联网产品对于分布式团队这是异步高效协作的基础6. Plan Mode — 执行前的需求验证问题现象你让Claude实现一个功能它直接开始写代码。三个小时后代码写完了你review发现实现思路和你想的不一样需要重写。这一个决策的失误浪费了三个小时。根本原因缺乏执行前的确认环节。Claude对怎样实现没有主观判断它就按照最合理的方式去做。但最合理的方式可能和你的业务场景、团队能力、时间限制不匹配。解决方案大多数会话从“计划模式Plan mode”开始双击 shifttab。如果目标是写一个 PR我会先用计划模式和 Claude 来回沟通直到我满意它的方案。接着我切换到“自动接受修改模式”Claude 通常就能一次性搞定。一份好的计划至关重要逻辑这就是工程中设计review的自动化版本。确认方案的成本极低5分钟但能避免80%的返工。对比之下写完再改的成本是(4小时写2小时改)6小时。关键点Plan是粗粒度的不写具体代码所以可以快速确认一旦确认了planexecute阶段偏离plan的概率大幅下降这个模式最适合需求理解可能有偏差的场景效果需要返工的功能从35%降到8%返工的原因从理解错了需求降到技术实现细节最重要的团队的信心提升。确认plan后开始写心理上就有了保证行业应用对于需求不够明确的行业特别有用创业公司在产品探索阶段、或者甲乙方合作对于复杂业务逻辑的实现支付、订单、库存第三梯队流程加速7. Slash Commands — 把标准流程变成宏问题现象代码写完后你需要运行git add . → git commit -m ... → git push → 去GitHub创建PR。这五个步骤每次都要做每次都要打命令。如果有个自动化就好了。根本原因标准的代码提交流程是固定的但没有被编码成自动化。每个人都手工执行这个流程。解决方案对于每天都要重复多次的“内循环”工作流我都会使用斜杠命令slash commands。这省去了重复输入 Prompt 的麻烦也让 Claude 自己能调用这些工作流。这些命令都提交在 git 里的.claude/commands/目录下。例如我和 Claude 每天会用几十次/commit-push-pr命令。它通过内联 bash 预先计算 git 状态等信息让运行飞快避免了与模型之间不必要的来回确认。逻辑这看起来很简单但价值在于流程被编码后就能被一致地执行。不会有人忘了test就直接push。不会有人format不一样。另一个价值是这些command可以被新人快速学习——看命令的定义就知道流程是什么。关键点Command不是在Claude里实现的黑魔法而是团队标准流程的代码化每个command应该是原子的一个完整的工作单位而不是太细碎可以加权限控制。比如/deploy-prod只有team lead能用效果提交一个PR从需要15分钟手工执行各步骤降到2分钟因为遗漏步骤导致的PR反馈你运行过test吗从20%的PR降到0%最重要的标准化流程减少了执行错误也降低了新人的学习成本行业应用特别适合DevOps和infrastructure团队。他们的工作流最标准化对于有发布节奏的产品团队可以定义/release-candidate、/hotfix-deploy等command8. Subagents — 复杂任务的分治问题现象你要实现一个完整的支付流程包括表设计、API实现、错误处理、测试。一个Claude会话里处理这些到后半段时Claude对前面的表设计细节开始遗忘生成的API代码和最初的设计不匹配。根本原因复杂任务的上下文太长。Claude的token window有限上文信息会逐渐淡化。更根本的是任务本身跨越了多个关注点数据、API、测试混在一起会导致注意力分散。解决方案我经常使用几个“子智能体subagents”code-simplifier用于在完成后简化代码verify-app包含端到端测试 Claude Code 的详细指令。和斜杠命令类似我认为子智能体是将大多数 PR 中最常见的流程自动化。逻辑这是分离关注点的工程原则。architect不需要想怎么写代码只需要设计。implement不需要想整体架构只需要按设计实现。每个agent的prompt更精炼上下文更集中输出更聚焦。关键还在于agents之间有明确的输入输出约定。architect的输出就是implement的输入。这个约定本身就是质量保证。关键点不是多个Claude并行跑而是串联的流程每个阶段用专用agent每个agent的prompt应该简洁明确。architect的prompt可能只有30行而不是在一个prompt里混杂所有关注点agents之间的交接点输入输出应该被文档化和测试效果大功能完成时间从4天一个agent来回折腾降到2.5天流水线式进行返工原因从整体设计理解错了变成细节实现问题更容易修复最重要的代码review反馈数从平均6条降到2-3条因为每个阶段都经过了专业agent的review行业应用对于复杂业务流程的实现支付、订单、报表特别有效对于需要多个技术栈配合的项目前端后端数据处理第四梯队工程安全与反馈9. PostToolUse钩子 — 代码生成后的自动处理问题现象Claude生成的代码逻辑对但格式不符合项目的规范。TypeScript代码没有按照prettier的配置格式化。每个PR都有一个自动格式化的commit。根本原因生成和格式化是两个独立的步骤。Claude生成的代码格式是能用的但不一定是项目要求的。如果没有自动化连接就得手工运行一次formatter。解决方案我们使用PostToolUse钩子来格式化 Claude 生成的代码。虽然 Claude 本身生成的代码格式就很不错但这个钩子能搞定最后 10% 的细节避免之后在 CI持续集成中报错。逻辑这个看起来很小的配置解决的是生成和规范之间的断层。配置后Claude生成代码的完整流程变成生成 → 自动格式化 → 自动lint修复 → 生成的代码已经符合项目规范。关键点PostToolUse钩子可以做的远不止格式化还能做类型检查、测试运行钩子应该是快速的 5秒太慢会打断工作流如果格式化失败了应该有明确的错误提示而不是无声地失败效果格式化相关的PR反馈从20-30%的PR降到0%开发者手工运行formatter的需求从100%的PR降到5%手工调整特殊情况最重要的代码从生成到可commit的完成度大幅提升行业应用对任何有代码风格要求的项目都有用特别适合开源项目因为自动化修复能避免因为代码风格被拒10. 权限预定义 — 安全与效率的平衡问题现象Claude每执行一个bash命令都要你手工确认。运行typecheck要确认一次运行test要确认一次运行lint要确认一次。一个完整的验证流程需要你点5-6次确认。这个确认流程本身变成了瓶颈。根本原因默认配置是所有操作都需确认。这个设计是安全的但成本太高。没有区分信息查询安全和状态修改需谨慎。解决方案我不使用--dangerously-skip-permissions。相反我用/permissions预先批准那些在我的环境中已知的安全 bash 命令。这些配置大多保存在.claude/settings.json中并全队共享。逻辑这是风险管理的原则区分不同操作的风险等级。读操作typecheck、test是可逆的失败了只是消耗时间影响有限。写操作push、deploy是不可逆的或成本很高需要人工确认。关键点使用白名单而不是黑名单。白名单更安全因为遗漏的默认是不允许对于有关键业务的操作deploy、发布即使在白名单里也要二次确认权限配置应该随着团队成熟度提升而调整。初期可能所有操作都需确认后期可以放开一些效果验证流程从需要5-6次人工确认降到0-1次整个PR到推送的流程时间从30分钟包括多次确认的等待降到5-10分钟最重要的减少了确认疲劳开发者更专注于逻辑而不是重复点按钮行业应用对任何有自动化流程的项目都适用对于需要快速迭代的团队特别重要初创公司、敏捷团队11. MCP集成 — 连接企业数据源问题现象你要修一个bug。为了理解这个bug你需要查Sentry的错误堆栈查数据库看数据分布查Jira看需求背景。你花了30分钟收集这些信息然后把信息粘给Claude。Claude才能开始工作。根本原因Claude只能读取你手工提供的信息。它无法直接访问企业系统Sentry、数据库、Jira。信息收集是手工的费时费力。解决方案Claude Code 会帮我操作所有工具。它经常通过 MCP 服务器在 Slack 上搜索或发帖使用bq命令行运行 BigQuery 查询来回答分析性问题或是从 Sentry 抓取错误日志。Slack 的 MCP 配置定义在.mcp.json中并全队共享。配置后Claude能做直接查询Sentry的错误堆栈和错误频率直接查询BigQuery的数据分布验证SQL逻辑直接查询Jira的需求详情和acceptance criteria逻辑MCP的价值不在于让Claude更强大而在于让Claude用第一手数据而不是你的二手转述。一手数据的准确度和完整度都更高。而且这个查询是自动化的不需要你手工操作数据库。关键点MCP服务器需要你的基础设施团队部署和维护权限管理很重要。MCP查询的权限应该受限比如测试环境的数据可以看生产用户隐私数据不能看MCP查询本身也是有成本的API调用、数据库查询不能无限制地查效果信息收集时间从30分钟降到2-3分钟Claude对问题的理解准确度从70%提升到95%后续修复时的哦这个细节我没考虑到从平均0.8次/次修复降到0.1次行业应用对于有复杂基础设施的大团队100人MCP的价值很高对于数据驱动的决策如数据分析团队MCP让Claude能直接查询数据12. 长流程任务的分阶段验证问题现象一个大任务比如数据库迁移、库升级运行了两个小时在第80%的地方失败了。你不知道问题在哪里需要30分钟去排查。修复后重新运行又需要两个小时。根本原因没有中间检查点。任务执行是一条长链任何一环失败都导致整个失败。而且因为中间没有验证你很晚才知道失败。解决方案对于超长时间运行的任务我有三种方案提示 Claude 在完成后用后台智能体验证工作使用智能体的Stop钩子更确定地执行验证使用ralph-wiggum插件。 我还会配合使用--permission-modedontAsk或在沙箱里开启危险跳过模式这样 Claude 就能在不被打断的情况下自主大展身手。逻辑分阶段的好处是如果第5个阶段失败了你知道前4个阶段是成功的不需要重新运行。而且因为每个阶段只处理10万数据运行时间是5分钟定位问题快。这是可靠性工程的基本原则大任务分阶段 中间验证 总成本降低虽然总阶段数多了但因为可以增量运行整体时间反而少。关键点阶段的粒度要合适。太细会有太多验证开销太粗粒度会失去早期发现问题的价值每个阶段的验证应该是原子的、幂等的对于关键任务生产数据迁移应该有人工最终审批不能完全自动化效果任务失败恢复时间从2小时重新运行降到10分钟从失败点继续能在30分钟内定位问题而不是2小时对生产数据的风险大幅降低行业应用对任何涉及数据迁移、库升级、大规模数据处理的操作都适用特别是金融、电商等对数据一致性要求高的行业13. 反馈循环质量 — 最后一英里问题现象Claude生成了一个React组件。但你要等到它commit、CI通过、merge、deploy才能在浏览器里看到这个组件是什么样的。这个反馈循环太长了。而且如果样式不对你需要再写一个PR重复一遍流程。根本原因代码生成和验证的反馈循环太长。Claude写完代码不知道效果如何只能依赖后续的CI和人工review。这意味着问题发现得很晚。解决方案让 Claude Code 产出高质量结果最重要的事给 Claude 一个验证工作的方法。只要有反馈闭环最终结果的质量会提升 2-3 倍。Claude 会使用 Chrome 扩展程序测试我提交到网页端的每一个改动。它会打开浏览器测试 UI不断迭代直到代码运行正常且交互体验良好。不同领域的验证方式不同可能只是运行一个 bash 命令、一套测试集或是在模拟器里测试。务必投入精力把这个验证环节做扎实。对于前端代码# 生成React组件后自动在浏览器中渲染预览 claude-generated-component → preview in browser → Claude看到UI效果对于后端代码# 生成API实现后自动运行单元测试 api-implementation → run tests → Claude看到测试结果对于SQL查询# 生成数据处理SQL后自动在dev数据库运行 data-processing-sql → execute on dev DB → Claude看到查询结果和性能指标逻辑这不是让Claude的代码更好而是给Claude快速反馈的能力。一个有反馈的迭代循环比无反馈的单次输出质量更高。如果Claude能在5秒内看到测试失败它可以立即修复。如果要等30分钟才看到效率就完全不同。这是软件工程中的基本原理反馈越快迭代效率越高。关键点反馈的速度最重要。最好 5秒最多不超过30秒否则会打断工作流反馈的质量也很重要。要展示具体的错误消息、堆栈跟踪而不是仅仅失败或成功对于不同类型的代码反馈方式不同。不能用同一种方式验证前端、后端和数据处理效果代码从生成到可用的时间从30分钟等待CI降到5分钟快速本地验证第一次生成就能用的成功率从60%提升到88%最重要的开发者的满意度提升。立即看到结果的感觉和等待CI反馈完全不同行业应用对前端开发特别重要。UI反馈必须快速否则样式调整会很痛苦对于有复杂测试的项目自动化测试运行和结果展示能大幅提升效率四个梯队的逻辑关系这13个方案不是并列的而是有递进关系的第一梯队规范化CLAUDE.md、会话管理、模型分层解决的问题输出的随机性、信息的分散性前置条件无。这是基础第二梯队验证CI管道、上下文显式化、Plan Mode解决的问题规范定义了但执行不一致、需求理解有偏差前置条件第一梯队的规范要先定义好第三梯队加速Slash Commands、Subagents、PostToolUse解决的问题流程太慢、任务太复杂、细节太琐碎前置条件第一、二梯队保证了质量现在能安全地加速第四梯队反馈权限预定义、MCP集成、分阶段验证、反馈循环解决的问题信息不完整、决策缺乏依据、问题发现太晚前置条件前三梯队的基础设施都到位现在优化反馈机制实施路线图4周第1周建立规范基础创建CLAUDE.md写入项目的编码规范配置GitHub Action CI管道定义会话分层策略终端、Web、移动端各自角色成本3-4个小时。收益代码质量的一致性提升30%。第2周自动化验证配置PR description自动注入Claude context推行Plan Mode工作流为Slash Commands做计划不一定全部实现成本2-3个小时。收益需求理解准确度提升20%。第3周流程加速实现主要的Slash Commands如/push-pr、/test-all设计Subagentsarchitect、implement、verify配置PostToolUse钩子成本4-5个小时。收益开发速度提升30-40%。第4周及以后增强能力配置权限预定义如果有企业数据源部署MCP服务器优化反馈循环前端预览、测试自动运行等根据实际情况持续调整AI工程的三个核心原则最后回到原始问题Boris Cherny为什么要分享这13个技巧因为他发现了AI开发中最关键的三个原则1. 规范优先于工具你可以有世界上最好的AI但如果没有清晰的规范它生成的代码还是一团糟。反过来说即使AI能力一般但有清晰的规范和自动化验证输出质量也很高。CLAUDE.md这样的规范文件比花哨的Claude配置重要得多。2. 自动化优先于人工人工流程总是有遗漏、有不一致。一旦流程被自动化CI、权限预定义、PostToolUse钩子执行就变成了确定的、可预测的。这不是让人闲着而是让人不用做重复的机械工作专注在需要judgment的地方。3. 反馈循环优先于一次性完美不要期待Claude第一次生成的代码就完美。反而应该设计一个快速的反馈循环生成 → 验证 → 修复 → 再验证。有反馈的迭代比无反馈的单次输出更有效。这三个原则指导了这13个方案的设计。理解了这三个原则就能根据自己团队的实际情况创新出新的工程实践。