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Claude Code：一个月实战体验指南 —— 面向软件架构师与开发者

作为一名拥有十年经验、专注于 Java/AWS 企业架构与第三方应用集成的软件架构师，我一直对 AI 在软件开发领域所承诺的“革命性”变革持怀疑态度。直到我决定亲自试用 Claude Code，并在一个月的高强度使用之后，我可以说：它彻底改变了我的日常开发工作流程。

为什么叫QQ？

17 7月 2025 • 12 min read

挑战背景

作为架构师，我的大部分时间都在策略决策与实际落地之间寻找平衡。我的日常工作包括设计基于 AWS 的云原生架构，审阅 Java 17 与 Java 21 的代码，偶尔也会介入 PHP 和 TypeScript 代码库。起初我的期望很低：一个能帮我处理重复性工作的工具，也许还能生成一些单元测试。但最终的体验却远超我的预期。

安装：出奇地简单

在 macOS 上的安装过程出人意料地简单。只需一条 npm 命令，Claude Code 就准备就绪：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

无需复杂配置，也不需要花数小时编辑 YAML 文件。通过 Anthropic 控制台认证只需点击两下。对于那些在企业环境中引入新工具往往要花上数周的开发者来说，这种简洁简直是一股清流。

值得一提的是，Claude Code 现已正式发布，并提供了 VS Code 与 JetBrains IDE 的原生集成，能够直接在你偏好的开发环境中使用这位 AI 助手。如果配合 LiteLLM 网关，还可以将其用于其他 LLM 模型，比如 OpenAI —— 也许我后续会单独写一篇相关指南。

关键阶段：理解项目

第一个关键发现来了。把 Claude Code 当作简单的代码生成器与把它当成真正的开发助手，区别在于：是否进行有效的项目分析。我最初犯的错误是直接发出泛泛的请求，比如“为 Todo 类生成一个 REST 控制器”。结果自然是平庸的、通用的代码，适配它反而比自己写还要费时间。

转机出现在我发现了一个关键命令：/init。这个命令会分析整个代码库，并自动生成一个 CLAUDE.md 文件，它将作为项目的上下文记忆。但真正的价值不仅仅在于自动生成，而是要结合你的项目规范对其进行定制。

CLAUDE.md 文件的艺术

CLAUDE.md 文件成了我 AI 助手的大脑。以下是我总结出的必填要素：

项目特定的代码规范 至关重要。以我为例，我始终使用 Lombok 来减少样板代码，采用 Google 的缩进风格，有明确的错误处理模式。在项目结构上，我尽可能采用 DDD（领域驱动设计）。将这些内容加入后，Claude 从“AI 初学者”变成了“熟悉你代码风格的初级开发者”。

# 电商平台项目指南
## 项目概述
基于微服务架构的多租户电商平台，使用 Java 21 和 AWS。
## 架构风格
- **领域驱动设计（DDD）**，明确划分限界上下文
- 每个微服务采用 **六边形架构**
- 微服务间通过 AWS EventBridge 实现 **事件驱动通信**
## 代码规范
### Java 风格
- 使用 Google Java Style Guide（2 空格缩进）
- 使用 Lombok 减少样板代码（@Data, @Builder, @RequiredArgsConstructor）
- 除非必须，避免使用 @AllArgsConstructor
- 优先使用 Optional<T> 替代 null 返回值
- 使用 Stream API 处理集合（可提升可读性时）
### 命名规范
- 包名：com.company.domain.subdomain
- 类名：PascalCase（如 UserProfile, OrderService）
- 方法/变量名：camelCase
- 常量名：UPPER_SNAKE_CASE
- 数据库字段名：snake_case，在实体中映射为 camelCase
### 错误处理
- 针对领域逻辑创建自定义异常（如：InsufficientStockException）
- 使用 GlobalExceptionHandler 处理 REST 异常
- 错误响应遵循 RFC 7807 标准（Problem Details）
- 日志记录中包含关联 ID，便于分布式追踪
## 测试策略
- 单元测试：Given-When-Then 模式，使用 AssertJ
- 集成测试：@SpringBootTest 搭配 Testcontainers
- 外部依赖使用 WireMock 模拟
- 业务逻辑代码最低覆盖率要求 80%
## 使用的 AWS 服务
- 部署：ECS Fargate
- 数据存储：RDS Aurora PostgreSQL
- 缓存：ElastiCache Redis
- 静态资源：S3
- 监控与日志：CloudWatch
## 依赖项
- Spring Boot 3.4.x
- AWS SDK v2
- MapStruct 用于 DTO 映射
- Resilience4j 实现断路器机制

对于大型项目，我发现将不同领域的文档拆开比一个大文件更好。比如 CLAUDE_AWS.md 负责云配置，CLAUDE_TESTING.md 记录测试策略。可以使用 /memory 动态更新上下文，用 # 语法将信息存入会话记忆中。

多模型策略：优化成本与性能

另一项关键发现是：你可以为不同任务配置不同的模型。Claude Code 支持通过环境变量配置主模型与轻量模型，从而在性能与成本之间找到平衡点：

export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4-20250514"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="claude-3-5-haiku-20241022"

或者编辑 ~/.claude/settings.json 文件：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-20250514",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "claude-3-5-haiku-20241022"
  },
  "allow": [
    "Bash(cat:*)",
    "Bash(ls:*)",
    "Bash(rg:*)",
    "Bash(timeout:*)",
    "Bash(find:*)",
    "Bash(grep:*)"
  ]
}

Haiku 非常适合执行代码格式化、生成 getter/setter（若未使用 Lombok）等轻量任务，响应迅速、成本低廉。Sonnet 4 是我日常主力模型，性能与速度兼备。对于复杂重构任务或分析微服务交互，Opus 4（claude-opus-4-20250514）表现最佳，但消耗也较大。

使用 /model 命令可以在会话中快速切换模型。我的常规流程是：用 Sonnet 做项目初始化、设计草稿，用 Opus 做复杂开发与架构审查。

Prompt 工程：核心竞争力新定义

编写高效 prompt（提示语）已经变成了新型核心技能，和掌握设计模式一样重要。一条优质的 prompt 能为你节省数小时的时间。

一个实际例子：不要说“创建一个管理用户的服务”，而是说：

“请分析已有的 UserService 模式，并创建一个遵循相同规范的 ProfileService。需集成 AWS Cognito 实现身份认证，使用 BaseService 进行错误处理，使用 Spring Cache 和 Redis 实现缓存。测试代码需遵循项目中的 Given-When-Then 模式。”

我会维护一系列 prompt 模板：单元测试、AWS 集成、遗留代码重构等。关键是明确上下文，并引用项目中已有模式。

实用工作流：最优路径

经过数周试验，我总结出了一条高效工作路径。每个新功能从 Claude 的头脑风暴开始，我定义需求，Claude 生成初始代码，我审查并修改。单元测试自动生成 —— 这是 Claude 表现最出色的场景之一。

@Test
void shouldCalculateDiscountForPremiumUser() {
    var user = User.builder()
        .userId("123")
        .membershipType(MembershipType.PREMIUM)
        .build();
    
    var discount = discountService.calculateDiscount(user, new BigDecimal("100"));
    
    assertThat(discount).isEqualByComparingTo(new BigDecimal("15.00"));
}

整个循环伴随频繁提交。Claude 能自动管理符合 commitlint 规范的提交信息。人工审查依然重要 —— Claude 是优秀的助手，而不是批判性思维的替代品。

我发现短时、专注的使用比长时间“打鸡血”效果更佳。每隔 30–40 分钟我就执行 /clear 清空上下文，保持高效。

自定义命令：个性化自动化

Claude Code 最强大却常被忽视的功能之一，是支持自定义斜杠命令。这允许你将复杂流程封装为简单快捷指令。

你只需在 ~/.claude/commands 目录中添加对应文件即可，例如创建 dto.md 文件：

自动为 JPA 实体生成 DTO、映射器与测试。
使用 MapStruct 实现映射，遵循项目规范。
包括 Jakarta Bean Validation 的校验注解。

在新会话中即可使用。例如输入 /user:dto User，Claude 将自动生成 UserDTO、UserMapper（使用 MapStruct）和相关测试，完全遵循项目标准。就像一个懂你开发习惯的初级开发者始终陪伴在你身边。

Claude 的优势与局限

优势场景：

单元测试是 Claude 的杀手级应用场景。它不仅理解上下文，还能覆盖你可能遗漏的边界条件。
在标准架构下添加新功能表现极好，例如生成 REST 接口、服务层、仓储层代码。
日志分析与调试令人惊艳。粘贴一段堆栈错误并提问“结合认证系统分析该错误”，常能迅速锁定问题。

局限场景：

对于复杂或非标准架构，如使用 Kafka、CQRS 模式、微服务间使用 gRPC 通信等，Claude（即便是 Opus）也会感到困惑。
在这些场景中，它更像是一个具备上下文能力的“橡皮鸭”，适合辅助调试而非主导开发。

进阶配置：为资深用户而设

合理配置 Claude 会话中可使用的工具，能极大提升效率。通过 settings.json 文件可精细控制允许哪些操作。最好的策略是对只读与导航类命令开放权限，这样无需担心安全问题。

{
  "allow": [
    "Bash(cat:*)",
    "Bash(ls:*)",
    "Bash(rg:*)",
    "Bash(find:*)",
    "Bash(grep:*)",
    "Bash(head:*)",
    "Bash(tail:*)",
    "Bash(wc:*)",
    "Bash(tree:*)",
    "Bash(git:log,status,diff,branch)",
    "Bash(mvn:clean,compile,test)",
    "Bash(npm:list,outdated)"
  ]
}

这些只读命令是完全安全的，Claude 能借此自行探索代码结构、查找已有模式，从而更好地理解上下文。如果不开放这些权限，你将不得不频繁复制粘贴代码，极大拖慢节奏。

对于诸如文件写入或任意命令执行等敏感操作，我仍然保留人工控制的权力。这种自动化与安全之间的平衡，在企业环境中至关重要。

量化的投资回报：不只是炒作

经过一个月的使用，我对 Claude Code 对生产力的影响进行了仔细的衡量。就我个人的经验而言，标准开发任务的生产效率显著提升 —— 过去需要一天完成的任务现在几个小时就能搞定。要精确量化这种提升并不容易，但在我看来，对于重复性和定义明确的任务，效率提升大约在 400% 左右。

不过，真正的价值并不仅仅体现在速度上。我的角色发生了变化。我花更少的时间编写样板代码，把更多精力用于思考架构和业务需求。代码审查也变得更具战略性 —— 我不再纠结语法错误，而是聚焦于架构决策与可扩展性问题。

所需技能也在变化。懂得如何将业务需求转化为有效提示语（prompt），已成为关键能力。这就像从亲手组装零件，转向指挥复杂系统的演化。

新手建议

第一个建议虽老生常谈，但至关重要：阅读文档。这一步往往被低估，但却是解锁 Claude Code 真正能力的关键。它隐藏了许多强大功能，只有认真阅读文档才能发现。你用到 20% 和 100% 潜力之间的差距，就藏在这里。

避免泛泛的提示语，例如“优化这段代码”。要具体。比如，不要说“优化这个查询”，而是说：

“优化这个查询，考虑到 users 表有 1000 万条记录，email 和 created_at 上有索引，且 90% 的查询都会过滤 active 状态。”

**前期的配置投入最终将成倍回报。**你在 CLAUDE.md 上花的每一小时，未来都能节省数天的手动修复时间。

软件开发的未来

展望未来，我预见会有自动化验证工具，不仅能检查语法正确性，还能验证架构模式的一致性。更强大的模型将管理整个微服务领域，并维护限界上下文之间的一致性。

开发工作流正朝着这样的模式演进：人类定义“做什么（what）”和“为什么（why）”，AI 负责大量“怎么做（how）”的具体实现方式。这并不是我们熟悉的编程的终结，而是一个新时代的开始 —— 一个让我们能真正专注于解决复杂业务问题的时代。

尽管仍存在一些限制，Claude Code 已成为我工具箱中不可或缺的一部分。它有时会生成冗长的代码，偶尔也会误解上下文，在处理极其复杂的架构时会迷失方向。但作为一个 增强人类能力而非取代人类的助手，它的价值是毋庸置疑的。

对于那些仍持怀疑态度的人，我的建议很简单：在真实项目中试用它一周。不是玩具项目，而是包含真实复杂度、遗留代码和业务约束的项目。一开始可能会遇到学习曲线，但回报会很快到来。

软件开发的未来是协作式的 —— 人类与 AI 的共生合作。Claude Code 只是这个变革的开端。而在一个月的深度使用之后，我已无法回到过去。

原文：Claude Code: One Month of Practical Experience — A Guide for Software Architects and Developers