一、写代码前用规则与计划对齐

　　CLAUDE.md 定规则：在项目里加 CLAUDE.md，写明开发规范，要求任务细分到最小单元、每步确认、自动归档历史变更，Claude后续每一步按规则执行。

　　Plan模式先梳理：先用 Plan 模式梳理需求和步骤，复杂需求规划时可用能力强的模型、执行时切换快模型，降低返工。

　　批注式计划：让Claude先写 research.md 记录对系统的理解，再生成 plan.md；人在文档里直接加注释，反复更新，并强调“先不要写代码”，把误解消灭在代码之前。

　　二、写代码中用检查点与上下文管理

　　GitHub 当检查点：每完成一步就提交代码，出错可回到任意历史节点，避免AI写错导致进度丢失。

　　定期 /clear：每完成一个阶段清理上下文，减少上下文冗余和成本，让后续回答更聚焦。

　　多模态排查：把报错截图、UI截图拖给Claude，让它定位问题或按图搭界面，提升排查效率。

　　三、写代码后人工审核与工具审查

　　强制 review：AI生成的代码需人工甄别、校验、改造，不要直接复制上线，重点看逻辑漏洞、性能与安全风险。

　　固定安全扫描：每次开发新功能后让Claude检查敏感信息泄漏、安全最佳实践和漏洞，把提示词固定成习惯。

　　AI审查工具：可用 Open Code Review 等工具，把 AI Agent 接入代码审查流程，形成“写代码→AI自动检查→开发者确认→修改”。

　　解释代码：要求Claude解释功能和数据流，像高级工程师教学一样，避免黑盒操作。

本文由AI生成