跟
@碎瓜 聊了一下我的 claude code 用法
我自己的用法就是 claude.md 的文件不超过 300 行 但是通过文件 link 进去,比如可以创建 docs 目录,有一个人架构.md,那么你在 claude.md 里面直接写路径,并且写一句简短的说明是架构参考就行。
每个任务的架构或者比较重要的改动,做完之后再总结一个 md 文档放到 docs 下面,然后 link 到对应的管理目录,这里可以用 rules 去驱动。
每次对话不是直接写代码,这个也可以在 rules 规定好,同时文件不超过 300 行。等于每次写代码前我的对话会很多轮,需要让 ai 汇报他理解的意图和编码的思路,一般两到三轮,确认他的理解跟我的需求没有偏差,我确认没问题之后才会真正开始写代码。这样也会比较节省 token,并保证不会偏离。就好像跟你的同事去合作的时候,一定要让你的同事去复述一下他理解的需求和你的真实意图,可能会存在偏差。
核心思路其实就是让 ai 能知道记忆更长的上下文,然后知道如何去 search 历史。因为 claude.md 每次都是读的,所以我选择 link 文件进去当目录,每次任务运行的时候关联到相关的内容了,再去 link 文件加载。 其实更好的是可以本地做一个 sqlite 的数据库 向量化,然后多路召回,配合 claude.md。如果后续有空的话,其实可以把这个思路实践一下。
对应的群里大家也分享了一些项目,比如 openspec、entireio、Trellis 等。
但是核心思路应该都是把步骤记录下来,然后再有限的上下文窗口尽可能加载自己所需要的内容。