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因为 claude code 是一个命令行的工具，所以用起来很轻便。当然 cursor 它直接集成了 IDE ，但论灵活度还是不如 claude code 。

本文全文原文完整版 URL ： https://www.ccgxk.com/codeother/689.html

昨天我讲了一些 claude code 的使用技巧，但我没讲完：部分内容有参考 HiTw93 大佬的文章：

https://x.com/HiTw93/article/

这个是昨天我内容。

https://www.ccgxk.com/codeother/688.html

今天继续来！

大多数人用 claude code ，只用到了其 30% ~ 50% 的功力。这是不行的。现在这个时代确实如寒武纪大爆发，新工具层出不穷，但是 claude code 是比较重要权威的那个，是唯一一个值得我们去深入研究的软件，因为它目前依然是程序员与 AI 之间最好的桥梁之一，每多学一丢丢，都可以让效率成几倍数提升，性价比很高。

现在 2026 年 3 月，AI 已经很成熟了，有钱用 claude opus ，平价平替是 glm-5 和 kimi-2.5 ，效果差距虽然有点，但也够用，后者比前者便宜 5 倍甚至更多。

所以，我们现在的策略是：「让 AI 自己去干活儿，我们只给目标」！因为 AI 现在不仅可以写代码了，它可以探索、可以策划和写文档、可以调用接口.... 什么都能干。这种模式学名叫 Agentic Engineering 。

其实意思就是善用 子 agent ，让 AI 分身去干活儿，各自干各自的。就好像工厂里，分工流水线，而不是所有工人都从 0 开始搞一个完整的产品。

下面是 skill 的更深入的内容：

skill 分为 3 种，检查清单型、工作流型、领域专家型 。下面是 demo。

第一种，检查清单 demo：

--- name: 发布检查 description: 发布前用于验证构建、版本号及冒烟测试。 --- 预检项目 (必须全部通过) - [ ] `cargo build --release` 编译通过 - [ ] `cargo clippy -- -D warnings` 检查无误 - [ ] Cargo.toml 中的版本号已递增 - [ ] CHANGELOG (更新日志) 已更新 - [ ] 纯净环境下 `kaku doctor` 检查通过 输出格式 按项输出 通过 / 失败。任何一项失败均须在发布前修复。 

主要用处就是【预防低级错误】！保证确定性。稳定性。这在 CI/CD 流程中是最后一道人工确认屏障。

第二种，工作流型 demo ：

--- name: 配置迁移 description: 迁移配置 Schema。仅在明确请求时运行。 disable-model-invocation: true --- 操作步骤 1. 备份：`cp ~/.config/kaku/config.toml ~/.config/kaku/config.toml.bak` 2. 试运行：`kaku config migrate --dry-run` 3. 应用：确认输出无误后移除 `--dry-run` 4. 验证：确保 `kaku doctor` 全部通过 回滚命令 `cp ~/.config/kaku/config.toml.bak ~/.config/kaku/config.toml` 

是吧，跟 SOP 一样，跟在恐怖的又普遍存在的、生死黑白两班倒的流水线工厂里，教工人怎么操作机器一样。一步一步写好。

（注：disable-model-invocation: true 是精髓。剥夺 AI 的“即兴发挥”权。）

它的作用是降低高危操作风险，确保流程可用和安全。换言之，将 AI 的操作风险降到了传统运维脚本的水平，但保留了自然语言触发的便利性。

第三种，领域专家 demo：

--- name: 运行时诊断 description: 用于处理 kaku 运行时崩溃、卡死或行为异常。 --- 证据采集 1. 运行 `kaku doctor` 并获取完整输出 2. 查看 `~/.local/share/kaku/logs/` 最后 50 行日志 3. 插件状态：`kaku --list-plugins` 决策矩阵 | 症状 | 首要检查点 | |---|---| | 启动时崩溃 | doctor 输出 → Lua 语法错误 | | 渲染异常 | GPU 后端 / 终端兼容性 | | 配置未生效 | 配置文件路径 + Schema 版本 | 输出格式 根本原因 / 影响范围 / 修复步骤 / 验证命令 

当系统崩溃时，AI 往往会先建议你“重启”或“检查代码”。而这个 Skill 强制它先看 doctor 输出和 logs。领域专家 skill 的用处，就是约束 AI 的推理路径，让它能使用我们定义的方法去处理疑难杂症。为啥搞这个？？ 很简单，抑制 AI 的“幻觉猜测”。AI 解决疑难杂症，有些时候会太飘 ~

简单说，就是运行时出问题时让 Claude 按固定路径收集证据，不要瞎猜。

什么是反模式，就是 弄巧成拙，就是陷阱，就是坑，下面这些做法，诸位引以为戒。

skill 方面：

1. 在 skill 编写和设计时，如果这样写：“ description: help with backend ” 或类似写法，称为过度匹配。描述要“短而精”，而不是“短而泛”。这样写，会让我们在 AI 对话时，提到 后端、服务器、API 等等因素，马上就会读取这个 skill ，然后…. 浪费 token 。
2. 觉得方便，把几百行的完整运维手册塞进 Skill 正文 skill.md 里。这会上下文污染，稀释 claude code 的注意力。
3. 允许自动调用，而不是写了 disable-model-invocation: true 的一些有危险或副作用的 skill 。千万不要这样！
4. 一个 Skill 同时负责 Review、Deploy、Debug、Docs、Incident。后果是 AI 会产生角色混乱。正确做法是一个 Skill 只解决一个闭环问题。

子 agent 方面：

因为很多事，比如隔离，扫代码库、跑测试、做审查，会浪费大量的 token ，放到主进程，会占用上下文。因此发明了 子代理 。这样主进程只拿一个摘要，干净多了。

1. 一定不要违背最小特权原则！子代理 要有权限隔离，权限越小越好！tools / disallowedTools 这些配置，可以限定能用什么工具
2. 一个大坑，你们迟早会遇到：输出格式随机化 。我们要强制要求 Subagent 使用 json_schema 或固定的 Markdown Table 输出，主线程只负责路由和聚合。

要作为一个深度使用 claude code 的用户，应该熟练使用下面这些 斜杠命令 ：

# 上下文 /context # 查看当前会话 Token 占用结构 /clear # 彻底清空当前会话 /compact # 压缩当前上下文，仅保留核心重点 /memory # 检查内存加载状态

调控

/mcp # 管理 MCP 连接 /hooks # 管理拦截钩子 /permissions # 查看或更新工具调用权限 /sandbox # 配置沙箱环境隔离 /model # 动态切换模型

工程集成

claude –continue # 恢复当前目录最近会话，适合中断后的任务衔接 claude –resume # 从历史会话列表中恢复指定任务 claude –continue –fork # 基于当前会话分叉 (Fork)，测试同一问题的不同解法 claude –worktree # 自动创建隔离的 Git Worktree，避免污染主分支代码 claude -p “prompt” # 非交互模式运行，常用于 CI/CD 或 Pre-commit 脚本 claude -p –output-format json # 强制结构化输出，便于上游脚本或工具链自动化

高级调试（强烈推荐，这些是很好用的命令）

/simplify # 对刚改完的代码进行复用性、质量与效率审查 /rewind # 回到指定的 Checkpoint 节点，丢弃偏离路径的后续对话 /btw # 干活时，插话，问问题 /insight # 新功能，是会话复盘 claude -p –output-format stream-json # 实时 JSON 事件流，用于长任务监控与增量处理

本地 HACK 技巧

[Double ESC] # 纠正手误 grep -rl “KEY” ~/.claude/projects/ # 定位包含特定关键词的历史会话 JSONL 文件

下面这个 skill 可以帮我们检查当前 claude code 有哪些改进的，感兴趣的朋友可以试试： https://github.com/tw93/claude-health