Claude Code 实战笔记：在终端用好 Anthropic 的 AI 代理
它和 Copilot 不是一回事
Claude Code 给我的感觉更像一个能直接干活儿的搭档，而不是一个随时提醒你的助手。它住在终端里，理解你的代码库，通过自然语言指令就能修改文件、跑测试、甚至自动提交 PR——这是 Anthropic 官方对它的定义：'an agentic coding tool that lives in your terminal'。
目前最新的 v2.1.76（2026-03-14）已经走过了一年多的迭代：从 2025 年 2 月的预览版开始，到同年 5 月随 Claude 4 系列正式 GA，再到后来增加 Web 版、浏览器控制、多智能体协作，一路在强化它的 Agentic 能力。比如 2026 年 2 月，有团队用它让 16 个 Agent 协作写出一个 Rust 编译器。Mozilla 也在 Firefox 代码库中用 Claude 扫出了 100 多个 Bug。
把 Claude Code 和 Copilot、Cursor 放一起比较会有点不公平，因为它们的定位本就不同：
| 工具 | 定位 | 核心模式 |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | IDE 内补全 | 实时建议 |
| Cursor | AI-first IDE | 对话 + 补全 |
| Claude Code | 终端 AI 代理 | 自主任务执行 |
简单说，Copilot 和 Cursor 更偏'辅助'，而 Claude Code 更偏'代劳'。
哪里能用
最原生的方式当然是终端：macOS、Linux/Ubuntu、Windows（通过 Git for Windows 或 WSL 都行）。如果你习惯用 IDE，官方也提供了 VS Code 和 JetBrains 全家桶的扩展，支持可视化 Diff 和代码选区共享。另外，直接访问 claude.ai/code 也能用，桌面版甚至可以把终端会话迁移过去做 Review。
安装与登录
一个付费账号是必须的。Claude Pro（$20/月）或 Max 订阅（$100~$200/月）都可以，团队/企业席位也行。要是想按量计费，用 Anthropic Console 的 API Key 更灵活。
安装上，macOS 用 Homebrew：
brew install claude-code
注意：Homebrew 装完不会自动更新，得定期
brew upgrade claude-code。
更推荐去官网下载原生安装包，自带后台更新。以前那个 npm 安装方式（npm install -g @anthropic-ai/claude-code）已经被官方标记为 Deprecated，别用了。
第一次在项目目录跑 claude 时，会弹出浏览器让你授权。如果直接用 API Key，可以这样：
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxxxxxxxxxx" claude
在国内网络环境下，直接连可能会遇到问题。我通常用 API Key 配合第三方中转服务，比全局代理更稳定：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-proxy-endpoint.com"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
claude
你也可以设置 HTTPS_PROXY 全局代理，但我觉得中转方案更省心。
常用命令速览
进入项目目录，claude 回车就能开始对话。跟它说人话就行：
# 让 Claude 帮你补测试
> 帮我找出所有没有单元测试覆盖的函数，并为它们生成测试用例
# 排查线上问题
> 我的 API 在高并发下会报 500 错误，帮我排查原因
# 重构老代码
> 把 src/components 目录下所有 Class Component 重构为 Function Component
Claude Code 会自动扫代码、执行必要的 Shell 命令、改文件，然后展示 Diff 等你的确认。
如果只想跑单次任务，比如在 CI 或脚本里用 -p 模式：
claude -p "检查本次 git diff 中是否有安全漏洞"
也能配合管道：
tail -f app.log | claude -p "如果发现异常日志，立刻通知我"
会话管理也方便：claude -c 继续上次会话，claude -r <session-id> 恢复指定历史。
内置的斜杠命令很实用：
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/init | 生成 CLAUDE.md，相当于项目说明书 |
/clear | 清空上下文 |
/compact | 压缩上下文，省 Token |
/plan | 计划模式，先规划再执行 |
/effort | 调整模型思考力度（low/medium/high） |
/config | 打开配置面板 |
/rewind | 撤销上一轮对话及修改 |
/security-review | 执行安全审查 |
/ide | 连接本地 IDE |
引用文件用 @，比如：
> @src/auth/login.ts 这里的 token 验证逻辑有 Bug，帮我修复
直接执行命令并让 Claude 分析结果用 !：
> ! npm test，根据报错帮我修复
写个项目说明书：CLAUDE.md
这是 Claude Code 最独特的地方。CLAUDE.md 是个 Markdown 文件，放在项目根目录，每次新会话都会读取，相当于你给 AI 写的'项目背景和规范'。
它遵循就近优先的层级：
- 全局级：
~/.claude/CLAUDE.md（你的个人偏好） - 项目级：
./CLAUDE.md（团队共享） - 子目录级：
./src/components/CLAUDE.md（模块专用指引）
我通常会在这里写明技术栈、常用命令、代码规范和留意事项，例如：
# 项目说明：电商后台管理系统
## 技术栈
- 前端：React 18 + TypeScript + Tailwind CSS
- 后端：Node.js + Fastify + Prisma + PostgreSQL
## 常用命令
- 启动开发服务器：`pnpm dev`
- 运行测试：`pnpm test`
## 代码规范
- 所有新组件必须是 Function Component
- 数据校验使用 Zod schema
## 注意事项
- `src/legacy/` 目录是历史遗留代码，不要修改
从 2026 年 2 月开始，Claude 还加入了自动记忆机制。它会在对话过程中识别有价值的信息，并在后续会话中自动调用。存储位置可以通过 settings.json 里的 autoMemoryDirectory 自定义。
Skills 和 MCP：让插件各司其职
Skills 把特定领域的操作规范写成独立文件，放在 .claude/skills/ 下。比如 react-component.md 定义如何创建组件，api-design.md 约束接口设计。它和 CLAUDE.md 的区别在于：Skills 是按需加载的，而 CLAUDE.md 每次都读。注意，沙盒模式下 Skills 目录只读。
MCP（Model Context Protocol）则更进一步，让 Claude Code 能连接外部工具。配置好 MCP Server 后，它可以直接读 Google Drive 文档、在 Jira 创建任务、查询 Slack 消息，甚至调用公司内部 API。
添加 MCP Server：
# 普通 Server
claude mcp add
# 带 OAuth 的 Server
claude mcp add --client-id <id> --client-secret <secret>
也可以直接编辑 ~/.claude/settings.json。
自定义命令和钩子
有些重复性操作可以封装成自定义 Slash 命令。在项目根目录建 .claude/commands/ 文件夹，每个 Markdown 文件就是一个命令。例如创建 review-pr.md，内容：
请对当前 git diff 做一次全面的 Code Review，检查潜在的安全漏洞、性能问题及边界情况。
之后输入 /review-pr 就能触发。
Hooks 则用于在动作前后自动执行脚本。比如每次编辑文件后自动格式化：
{
"hooks": {
"afterFileEdit": ["prettier --write {{file}}", "eslint --fix {{file}}"],
"beforeCommit": ["pnpm test --run"]
}
}
支持的时机包括 afterFileEdit、beforeCommit、PostCompact 等。
接入 CI/CD 流水线
Claude Code 的'一次性执行'模式天然适合放到自动化里。比如 GitHub Actions 中做自动 Code Review：
name: AI Code Review
on: pull_request:
types: [opened, synchronize]
jobs:
claude-review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Claude Code Review
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
run: |
claude -p "请对本次 PR 的改动做 Code Review，重点检查安全性和性能"
也可以用在非编码场景，比如监控日志、翻译 i18n 文件等。管道一接，它就工作了。
配置与调优
常用的环境变量：
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxx"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-proxy.com"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_CRON=1 # 禁用后台定时任务
export ENABLE_TOOL_SEARCH=1 # 启用工具搜索
settings.json（全局或项目级）里可以指定模型、主题，甚至限制工作树范围：
{
"model": "claude-opus-4-6",
"theme": "dark",
"worktree": {
"sparsePaths": ["src/", "tests/"]
}
}
注意几件事
Token 消耗：分析大代码库时 Token 用得很快。我的经验是高频使用 /compact，必要时 /clear 开启新任务；在 CLAUDE.md 里写清要忽略的目录，.gitignore 也配好，能省不少。
安全：危险命令执行前它会让你确认，CI 场景里最好用只读权限的 Key。生产环境操作前先在 staging 上过一遍。
质量控制：用 /plan 先看规划，小步提交，搭配 Hooks 自动跑测试，养成 Review Diff 的习惯。
代理问题：如前所述，国内用户建议用 ANTHROPIC_BASE_URL 配合第三方中转，避免直接设置全局 HTTP_PROXY 带来的各种不适。
最后
Claude Code 把 AI 编程从'建议'推到了'执行'的层面。对于独立开发者、接手老项目的工程师，或者需要自动化重复任务的团队来说，它带来的效率提升很直接。虽然 Token 成本和网络要求是需要面对的坎，但就 Agentic 编程工具目前的水准来看，它算是走得最远的一个。
它不完美，但你一旦习惯了让它替你干活，就很难再回到纯手动挡了。
参考资料：
- 官方文档：https://code.claude.com/docs
- GitHub 仓库：https://github.com/anthropics/claude-code
- Anthropic 官网：https://www.anthropic.com
