Hacker News 上有一篇关于如何使用 Claude Code 的文章，其方法对于具有专业工程师背景的用户可能更具参考价值。这种工作流的核心在于与 Claude Code 进行长时间、连续的对谈式协作（这至今仍是我个人最偏爱的互动方式）。我让 Claude 对原文做了提炼总结，分享给大家，原文链接附在文末。
作者背景：Boris Tane，Cloudflare 工程负责人，前 Baselime（已被 Cloudflare 收购）创始人，使用 Claude Code 约 9 个月。
核心方法论
他的核心原则是：“在审批书面计划之前，绝不让 Claude 写代码。” 基于此，他将工作流程清晰地划分为三个阶段：
1. 研究阶段
- 目标：让 Claude 深度理解当前代码库，避免其编写出“孤立运行正常，却破坏了现有系统”的代码。
- 操作：引导 Claude 全面阅读相关代码库，并输出一份
research.md 文件。可以使用诸如“deeply”、“in great details”等词语来促使它进行彻底调研。
2. 计划阶段 + 标注循环
这是最具特色的环节。
- 初始计划：让 Claude 输出一份
plan.md，内容需包含实现方案、伪代码片段、涉及的文件路径以及各种权衡取舍。
- 标注循环：在编辑器中直接对
plan.md 文件添加批注（例如，纠正其错误假设、否决不合理方案、补充新的约束条件等），然后让 Claude 根据这些批注来修改计划。这个“批注 -> 修改”的循环可能进行 1 到 6 轮，直到你对方案完全满意。
- 细化清单：将最终敲定的计划拆解为一份细粒度的待办清单，再交给 Claude 执行。
3. 执行阶段
- 标准化执行：使用标准化的提示词，让 Claude 严格按清单逐项完成，并自行勾选已完成项。
- 精准反馈：在执行过程中，给出的反馈应当简短、精准。
- 果断回滚：如果发现执行方向出现根本性错误，直接回滚（revert）代码，而不是试图在错误的基础上进行增量修补。这种做法往往能节省更多的 Token 和时间。
值得借鉴的思路
- 共享可变文档：将 Markdown 文件作为人机协作的“共享状态”，它比口头对话更持久、可追溯。这对于复杂项目特别有用，有助于将关键的设计决策沉淀下来。
- 标注循环而非对话循环：直接在文档中写批注比在聊天窗口里来回对话更高效。Claude 能看到完整的上下文，不易丢失信息。
- 严格的阶段门控：研究 → 计划 → 执行，每个阶段都有明确的产出物，不跳步。这能有效防止 Claude“想当然”地开始编写代码。
- 接口保护：明确告知 Claude 哪些函数签名和 API 是绝对不能改动的，为其设定硬性约束。
- 果断回滚：方向错了就推倒重来，避免在错误代码上打补丁。
- 单次长会话：在一个连续的对话中完成从研究到实现的全过程，让 Claude 能够持续积累对项目的理解，而不是每次都从零开始。
这种结构化的方法极大地提升了与 AI 结对编程的效率和产出质量。如果你也在探索如何将 Claude Code 这类工具深度融入工作流，不妨试试这个三阶段框架。更多关于工程实践与效率工具的讨论，欢迎访问 云栈社区 进行交流。
原文链接：How I Use Claude Code | 
发表于 昨天 07:59
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