Claude Code
0. Vibe Coding
近几年,AI 编程工具快速迭代:
- GitHub Copilot —— 开启了“代码补全”的新纪元;
- Cursor —— 在 IDE 中融入 AI 助手,支持上下文感知;
- Claude Code —— 更进一步,直接作为终端全栈 AI 开发伙伴,从需求分析到部署全流程覆盖。
与此同时,Vibe Coding 概念由 Andrej Karpathy 于 2025 年提出,强调通过自然语言交互“让 AI 写代码”,开发者只需表达意图,而不必过度关注实现细节。这种模式迅速流行,成为 AI 编程浪潮中的新趋势。
Claude Code 正是在这一背景下应运而生,它不是简单的“代码补全”,而是一个能帮你完成整个功能模块甚至系统的智能开发代理。
1. Claude Code 简介
Claude Code 的独特优势
- 端到端开发:只需描述项目需求,Claude Code 即可生成前端界面、后端接口、数据库结构、测试用例和部署脚本的完整解决方案。
- 简洁高质量输出:生成的生产级代码简练、规范,堪比高级开发者的工作成果。
- 无调用限制:支持复杂多步骤任务,无 API 调用次数限制。
- Vibe Coding 理念:受 Andrej Karpathy 的“Vibe Coding”概念启发,Claude Code 让开发者专注于高层创意,AI 负责实现细节。
“这不是传统编程——我只是看看东西,说说东西,运行东西,复制粘贴东西,大部分都能工作。” — Andrej Karpathy,描述 Vibe Coding 方式。
Claude Code 是 Anthropic 推出的终端 AI 编程工具。它直接在命令行运行,通过自然语言指令即可完成 代码编写、调试、项目管理 等任务。
与其他工具的对比
| 工具 | 核心能力 | 局限性 | Claude Code 的优势 |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | 智能补全、注释转代码 | 缺乏全局上下文 | Claude Code 有全局记忆与上下文 |
| Cursor | IDE 集成、项目感知 | 主要局限于编辑器 | Claude Code 直接在终端运行,跨环境通用 |
| Claude Code | 全流程 AI 开发(需求→部署) | 仍需人工验证结果 | 类全栈工程师,支持 200K 上下文 |
一句话总结:Claude Code 不是助手,而是 AI 开发伙伴。
2. 详细介绍
核心能力矩阵
Claude Code 通过强大的功能集重新定义了 AI 辅助开发体验,以下是其核心功能及新增内容的详细介绍:
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 记忆机制 | 支持长期记忆(CLAUDE.md)、会话记忆和跨会话上下文保持,确保项目一致性。可以通过 CLAUDE.md 文件存储项目规范、历史任务记录和上下文信息,减少重复输入。 |
| 工具调用 | 支持文件读写、Shell 命令执行、Web 搜索等工具调用。新增支持直接调用外部 API(如 Docker、Kubernetes)以实现自动化部署和容器管理。 |
| 代理式搜索 | 按需搜索代码库,无需全量索引。新增功能包括智能代码补全建议、跨文件引用解析,以及基于语义的代码片段推荐,优化大型项目中的代码检索效率。 |
| 多层级上下文管理 | 支持工程级、本地级和全局级配置管理。新增支持动态上下文切换,可根据任务需求自动调整上下文优先级(如优先使用项目级配置或全局默认设置)。 |
| 可视化能力 | 自动生成流程图、架构图和 ASCII 图,便于理解项目结构。新增支持 UML 类图、时序图生成,以及交互式代码依赖图,便于团队协作和代码审查。 |
| Git 集成 | 自动生成提交信息,支持 git add/commit 自动化操作。新增功能包括自动分支管理、冲突检测与解决建议,以及基于代码变更的智能提交日志生成。 |
| 代码优化与重构 | 自动识别代码中的冗余、低效或潜在 bug,并提供优化建议。支持一键重构代码以符合指定编码规范(如 PEP8、ESLint),提升代码可读性和性能。 |
| 多语言支持与框架适配 | 支持主流编程语言和框架,新增对新兴技术栈(如 Rust、Svelte、Django)的适配,提供开箱即用的模板和最佳实践。 |
| 自动化测试生成 | 根据代码逻辑自动生成单元测试、集成测试和端到端测试用例。新增支持测试覆盖率分析和自动生成 Mock 数据,简化测试流程。 |
3. 安装指南
不管如何,先安装 Claude Code 再说,安装步骤如下:
安装 Node.js
- 从 nodejs.org 下载并安装最新版本的 Node.js,按照安装向导完成设置。https://nodejs.org/zh-cn/download
- 使用nvm安装 coreybutler/nvm-windows: A node.js version management utility for Windows. Ironically written in Go.

安装 Claude Code
打开终端,运行以下命令全局安装 Claude Code:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude
Claude 访问比较麻烦,收费也比较贵,所以需要引入其他的工具
配置 Claude Code Router (CCR)
Claude Code Router 就是这样一款强大的 Claude Code 开源代理工具,它可以将 Claude Code 的请求路由到不同的大模型,并支持自定义任何请求。
主要功能如下:
- 模型路由:根据您的需求将请求路由到不同的模型(比如:后台任务、思考、长上下文)。
- 多提供商支持:支持 OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini、Volcengine 和 SiliconFlow 等各种模型提供商。
- 请求/响应转换:使用转换器为不同的提供商自定义请求和响应。
- 动态模型切换:在 Claude Code 中使用
/model命令动态切换模型。 - GitHub Actions 集成:在您的 GitHub 工作流程中触发 Claude Code 任务。
- 插件系统:使用自定义转换器扩展功能。

- 安装 CCR:克隆并设置 CCR 仓库:
git clone https://github.com/musistudio/claude-code-router.gitcd claude-code-routernpm install-
配置 API 访问:在 ModelScope 注册账号并绑定阿里云,获取每日 2000 次免费 API 调用权限。获取 API 密钥并在 CCR 配置中设置。
-
示例配置文件:在 CCR 目录下创建 config.json 文件:
{ "apiKey": "您的-modelscope-api-key", "defaultModel": "claude-4", "providers": ["ModelScope", "OpenRouter", "DeepSeek"]}-
运行 CCR:启动路由器:
Terminal window node index.js -
这边我使用一个配置脚本
npx zcf

配置CCR模型,这边我用了一个魔搭的api,每天有2000次免费的api调用
注册一个账号,绑定一下阿里云,就能使用每日2000次的调用


启动
claude启动页面,这边就是通过代理接入我们配置的模型

4. 使用
初始化项目(CLAUDE.md )
CLAUDE.md 文件是 Claude Code 的核心特性之一,充当项目专属的上下文指南,记录编码规范、Shell 命令、测试流程和项目特定说明,确保 AI 输出与项目需求高度一致。
-
在项目目录下运行以下命令生成 CLAUDE.md 文件:
Terminal window claude /init -
生成的模板文件可自定义,包含以下内容:
- 项目架构和依赖项。
- 编码规范(例如命名、格式)。
- 常用工作流(例如测试、部署脚本)。
-
示例 CLAUDE.md 内容:
# 项目指南## 概述- 项目:用户认证系统- 语言:JavaScript, Node.js- 框架:Express, React## 编码规范- 变量名使用 camelCase。- 遵循 RESTful API 规范。## 常用命令- 启动服务:`npm run start`- 运行测试:`npm test`
你可以在项目根和子目录创建多个 CLAUDE.md,为每个上下文提供个性化配置。
| 文件路径 | 作用 |
|---|---|
| 项目根目录/CLAUDE.md | 团队共享的项目级配置,提交至 Git 供所有成员使用 |
| 项目根目录/CLAUDE.local.md | 个人本地覆盖配置,通常加入 .gitignore 避免影响他人 |
| 父目录/CLAUDE.md | 在 Monorepo 结构中自动继承的上级配置(递归向上查找) |
| 子目录/CLAUDE.md | 针对特定子模块/功能的独立配置(优先于父级配置加载) |
| ~/.claude/CLAUDE.md | 用户全局默认配置,适用于所有 Claude 会话的基线设定 |

这边是我新建的一个空的springboot项目,直接生成的文档

生成PRD
先让他生成一份PRD
/generate-prp INITIAL.md本项目是要做一个热点新闻的后端项目,通过采集网络上的新闻或者资讯热榜,做一个数据源汇总,你可以参考https://momoyu.cc/这个项目,我的热榜目前包括知乎热榜,微博热搜,什么值得买热门,这些数据源会在我们服务器每半小时采集一次记录下来,你需要帮我先出一个需求文档MCP 调用
通过前面设置的MCP,他会去网页上搜索
期间我发现他使用了mysql,这时候我打算让他换成postgresql,直接esc,然后让他改成postgresql

使用验证机制
- PRP 中自带测试任务
- AI 会迭代执行直到全部通过
- 确保首次生成就是可用代码

修改完成后,自动校验

修改框架
修改为mybatis-plus


新增需求
这边我让他去爬微博热榜
再帮我实现微博热搜的数据采集,地址是https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot
但是微博热搜有反爬虫,所以我找了一段开源代码给他参考,这边他黏贴代码就会变成代码块
微博热搜的采集,你看下这个实现,帮我处理到我们的项目里面[Pasted text #1 +87 lines]后面我让他又爬了csdn和什么值得买

生成前端项目
本项目是一个热榜聚合的网页前端,我要使用Next.js作为我的框架,目前我有知乎热榜,CSDN热榜,微博热搜等等,帮我实现这个前端框架,接口目前使用是这个http://localhost:8080/api/v1/news/latest,用参数区分,你可以参考这个页面来帮我做一个[Image #1]这里使用他的另一个能力,就是可以支持粘贴图片,可以让Claude根据图片来完成任务,上传后的图片不会直接显示出来,而是会用[Image #id]的占位符替代。

5. 效果展示
生成新的文档

Token消耗

6.其他使用方法
智能权限管理
Claude Code默认很谨慎,不会随便执行危险操作,但你可以精确控制它的权限。 权限级别
只读模式:只能读文件,不能修改编辑模式:可以编辑文件执行模式:可以运行命令完全权限:啥都能干(慎用!) 实用的权限配置
# 查看当前权限/permissions
# 允许编辑特定类型文件/permissions add "Edit(*.js,*.ts,*.jsx,*.tsx)"
# 允许运行特定命令/permissions add "Bash(npm run *)"/permissions add "Bash(git *)"
# 禁止危险操作/permissions deny "Bash(rm -rf *)"/permissions deny "Bash(curl *)"深度思考模式
当遇到复杂问题时,你可以让Claude进入”深度思考模式”,它会像人类专家一样深入分析问题。 三种思考级别
基础思考:think
"帮我优化这个函数的性能,think"深度思考:think hard
"重构整个用户系统架构,think hard"极限思考:ultrathink
"设计一个支持千万级用户的分布式系统,ultrathink"上下文压缩
Claude Code 提供了一个 /compact 压缩命令:

它会清除对话历史记录,但保留上下文中的摘要。
这样做的好处是:
- 减少对话上下文大小:当对话历史变得很长时,使用
/compact可以压缩对话内容,减少令牌使用量。 - 手动压缩控制:虽然 Claude Code 默认在上下文超过 95% 容量时自动压缩(可通过
/config开启/关闭自动压缩),但你可以使用/compact手动触发压缩。
Git集成 – 版本管理自动化
Claude Code和Git的集成做得特别好,基本实现了版本管理的自动化。
GitHub App功能
# 安装GitHub集成/install-github-app安装后Claude可以:
- 自动分析PR差异
- 智能生成提交信息
- 解决代码冲突
- 管理Issues和PR
实用Git操作
智能提交:
"帮我提交代码,用合适的commit message"Claude会分析你的修改,生成类似这样的提交信息:
feat(auth): 新增用户登录状态持久化
- 使用localStorage保存token- 添加自动登录检查- 修复登录过期跳转问题分支管理:
"创建功能分支:用户头像上传"# 自动执行:git checkout -b feature/user-avatar-upload
"合并到主分支并推送"# 自动处理合并和推送流程消息队列系统 – 批量任务处理
你可以一口气给Claude安排多个任务,它会智能排序并按顺序执行。
示例:
# 连续输入多个任务"修复用户注册页面的表单验证bug""给商品列表添加分页功能""优化图片加载性能""更新API文档""跑一遍完整测试"Claude会:
- 分析任务依赖关系
- 智能排序执行顺序
- 自动处理任务切换
- 需要你确认时会暂停等待
7. 优势与局限
优势
- 上下文能力强(200K 窗口)
- 端到端交付(从需求到部署)
- 类全栈 AI 工程师角色
局限
- 模型依赖度高 → 输出仍需人工验证
- 上下文长任务时可能有延迟
- 对复杂业务逻辑,仍需人工主导
适用场景
- 快速原型开发
- 学习新框架
- MVP 验证
- 团队高效协作
8. 未来展望
- AI 编程标准化:Claude Code + RAG 框架,让项目上下文管理更智能。
- 与 DevOps 融合:未来可能直接接管 CI/CD 流程。
- AI 工程师新角色:开发者将更多成为“需求表达者”与“AI 管理者”。
9. 总结
Claude Code 带来的革新在于:
- 从工具到伙伴 —— 不只是补全,而是全流程开发代理;
- 从片段到系统 —— 交付模块甚至完整系统;
- 从一次性到持续 —— CLAUDE.md 提供项目级记忆,让交互更高效。
它不仅仅是一个编程助手,更是未来开发模式的预演 —— 一个随时待命的全栈 AI 工程师。
参考资料
Claude Code:AI编程的深度体验与实践 - 葡萄城技术团队 - 博客园
Vibe Coding - 五步提升Claude Code开发效率_claude怎么辅助写代码-CSDN博客