Anthropic 近日发布了一份详尽的 Claude Code 最佳实践指南，为开发者提供了一个以命令行界面（CLI）为核心的低层次工具，旨在将 Claude 大语言模型无缝融入日常编程任务中。这一指南基于 Anthropic 内部的实践经验，强调灵活、安全且高效的编码模式，为希望将 AI 融入现有开发环境的工程师提供了重要参考。

Claude Code:极简主义与代理开发的融合

Claude Code 是一个原生集成于命令行环境的开发助手，设计上避免了强制性的工作流框架，而是通过提供上下文丰富的交互工具，让开发者能够根据需求自由定制工作方式。其核心功能之一是 CLAUDE.md 文件，这是一种自定义文档，Claude 在调用时会自动读取。开发者可在其中记录 shell 命令、编码规范、测试流程或项目特定指令，从而显著提升 Claude 的任务适应性和上下文感知能力。

CLAUDE.md 文件支持灵活放置，可位于项目根目录、子目录或父目录，甚至可以配置为全局文件。开发者可通过迭代调整其内容，类似提示工程（prompt engineering），以优化任务对齐和输出可靠性。

工具集成与能力扩展

Claude Code 的强大之处在于其与现有工具的兼容性。它能够直接继承本地 shell 环境，无需额外配置即可使用 Unix 工具、版本控制系统及语言特定工具。同时，它支持通过 REST API 和 模型上下文协议（MCP）服务器 扩展功能，例如与 Puppeteer 或 Sentry 集成以支持视觉测试、导航任务或遥测分析。

开发者可通过权限设置、CLI 标志或配置文件管理工具访问权限。例如，安装 gh CLI 后，Claude 可直接处理 GitHub 上的 issue、拉取请求（PR）或评论，进一步简化协作流程。

结构化工作流:规划优先，迭代优化

Anthropic 在指南中强调了规划与任务分解的重要性。开发者被鼓励引导 Claude 先阅读相关文件、生成详细计划，再逐步实现和验证解决方案。例如，通过使用关键词如 “think hard” 或 “ultrathink”，可延长 Claude 的内部推理时间，从而生成更深思熟虑的方案。开发者可审查计划、提出修改建议，或生成 GitHub issue 等文档，随后进入实现阶段。

指南还介绍了多种结构化工作流，例如测试驱动开发（TDD）。在该模式下，Claude 首先生成失败测试用例并提交，随后编写满足测试的实现代码。此外，Claude 支持基于视觉 mock 的开发，结合截图工具或 MCP 集成，可确保生成的前端代码与设计稿一致，并支持迭代优化。

自动化与无头操作

为满足自动化需求，Claude Code 提供了 无头模式（headless mode），支持在 CI 流水线、GitHub Actions 或 pre-commit 钩子中调用。通过 -p 标志 提供无头提示，输出可格式化为流式 JSON，方便集成到数据工作流或监控系统中。

在自动化场景中，Claude 可执行主观代码审查（subjective linting）、issue 分类或静态代码分析等任务。Anthropic 建议开发者通过限制权限和使用沙箱环境来降低潜在安全风险。

多代理与并行开发模式

指南还探索了 多代理并行开发 的可能性。开发者可启动多个 Claude 实例，分别承担不同角色（如实现、审查或测试），并在独立的 git worktrees 或 checkout 中运行。这种模式模仿分布式团队协作，能够有效隔离任务，减少上下文切换的开销。

基于 worktree 的设置允许开发者在不同工作目录中管理多个并发任务，确保 Claude 在特定任务中保持专注，从而提升开发效率。

Anthropic 的 Claude Code 最佳实践指南展现了 AI 在软件工程领域的全新可能性。与单一代理框架不同，Claude Code 强调 可组合性、迭代优化和开发者控制，为经验丰富的工程师提供了一个灵活的工具，以构建可靠、可维护的系统。

指南:https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices