Claude Code最佳使用方式~
一位Java/AWS架构师使用Claude Code一个月的最佳实践 —如何让AI真正理解你的代码规范
一、项目上下文管理（CLAUDE. md）
手动完善CLAUDE. md，加入团队特定规范：
- Lombok使用约定（如优先用
@Data、@Builder） - Google代码风格（2空格缩进）
- DDD架构模式说明
- 自定义异常处理模式
- 测试规范（Given-When-Then模式、80%覆盖率要求）
效果：让AI从"新手"变成了解团队规范的"初级开发者"
二、文档模块化策略
大型项目避免单一巨型文档，按领域拆分：
CLAUDE_AWS.md：云服务配置规范CLAUDE_TESTING.md：测试策略和模式CLAUDE_API.md：REST接口设计规范
使用 /memory 命令动态更新会话上下文
三、灵活切换AI模型
配置方式：环境变量或 ~/.claude/settings.json。
模型选择策略：
- Haiku：简单任务（格式化、生成getter/setter），响应快成本低
- Sonnet 4：日常开发主力，性能成本平衡
- Opus 4：复杂重构、分布式系统分析（Max计划专属）
实战技巧：会话中用 /model 命令快速切换
四、高质量Prompt示例
差劲：创建一个管理用户的服务。
优秀：
分析现有UserService的模式，创建ProfileService并遵循相同约定。要求：
1. 集成AWS Cognito认证
2. 继承BaseService处理错误
3. 使用Spring Cache + Redis实现缓存
4. 测试遵循项目的Given-When-Then模式"五、高效开发循环
新功能开发流程：
- AI头脑风暴定义需求
- Claude生成初始代码
- 人工审查和调整
- 自动生成单元测试（Claude最擅长的领域）
- 使用commitlint规范自动生成提交信息
六、会话管理
每30-40分钟使用 /clear 重置上下文
原因：保持AI响应速度，避免上下文混乱导致的错误
七、自定义Slash命令
在~/.claude/commands创建专属命令文件（如dto. md）
示例：输入 /user:dto User
自动生成：
UserDTO（包含Jakarta验证注解）
UserMapper（使用MapStruct）
完整的单元测试价值：像拥有完全了解团队标准的初级开发者
八、工具权限配置
{
"allow": [
"Bash(cat:*)", // 安全的只读命令
"Bash(ls:*)",
"Bash(find:*)",
"Bash(git:log,status,diff)", // 仅查询Git状态
"Bash(mvn:clean,compile,test)" // 构建验证
]
}策略：读取操作完全开放，写入操作保持手动控制
九、量化收益
- 标准任务效率提升：约400%（一天工作量→几小时完成）
- 角色转变：从编写样板代码→专注架构设计和业务逻辑
- 代码审查升级：从找语法错误→评估架构决策
十、最佳应用场景
✅单元测试生成：自动覆盖边界情况，甚至发现潜在bug
✅ 标准架构的新功能：REST端点、Service层、Repository
✅ 日志分析调试：结合上下文快速定位问题
❌ 复杂架构限制：Kafka+CQRS+gRPC组合时效果有限
十一、入门要点
- 认真阅读官方文档，发掘隐藏功能（影响巨大）。
- 提示词要具体化：“优化查询"→"优化查询：users表1000万记录，索引在email和created_at字段，90%查询过滤active状态”。
- 前期投入回报高：每小时优化配置=节省数天手动修正。