AI 编程新阶段：Claude Code功能拆解
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前言
“AI编程新阶段”接上一篇《Claude Code上手指南》，如果你已经上手了，现在正在学教程，则会发现一大堆名词，skills、mcp、全局规则、预授权、子代理等等，根本学不完，头皮发麻，学的还没AI发展的块。这个时候，你就可以看本教程，尝试以另一个视角来学习，用才学，学以用。
首先说明系统性学习固然可贵，但是如今信息科技迅速发展、牛马又困于996无法自拔，当下能已经没有能让我等慢下来系统学习的机会了。大多数学习是为了用，只有用起来才能更好的学习，“用”是学习的内驱力，实时的反馈才能更好的学习，所以不用盲目为了学而学，用不上就去它的，学个毛，打个游戏不香吗，愉悦自己又何尝不可。
所以不用系统性学完再来使用，否则会拖慢节奏也影响学习积极性，可能学完准备用，发现又来了一个新的概念，缺少正反馈，会陷入无限学习的疲惫。当你需要用的时候，就直接去用，直到你觉得很奇怪东西，那么拉跨还有人用或者是感觉已经顺手拈来，这个时候，才是你学习的时机，会给你正反馈让你感受到“居然还能这么玩！”
好了，到这里你就直到自己要不要继续看下去了，如果你还没上手，可以先看上一篇上手。接下来是万字长文，做好心理准备。
基础知识
接下来将功能以需求视角拆解，按使用频率或重要性顺序讲解，大家择取片段，学自己所需。
大家学习的时候遇到很多名词，别慌，所有功能无非就是有场景有需要才会开发对应功能，否则要它何用，这些需求场景在你上手用的时候一定会碰到（没碰到就当它不存在即可，并不是每个人每种工具都需要高阶使用）。对于claude code需求场景主要是两个大类：固化提效、技能增强，固化提效是让你在用AI时候节省人为介入时间成本，功能增强是指让AI支持更多的功能，可以做更多的事情。
在此先补个基础课，大家就更容易理解，claude与AI 交互过程的实际对话过程，假定CLAUDE.md里面的内容是“说中文”，简化版如下（token计算只是意思一下）。
- 用户在claude问一个问题：“1+1等于几”
- claude发给ai报文：“说中文 user:1+1等于几”（输入token=22）
- AI给claude答复：“等于2”（输出token=5）
- 用户继续claude提问：“那再加上1呢？”
- claude发给ai报文：“说中文 user:1+1等于几 ai:等于2 user:那再加上1呢？”(输入token=51)
- AI给claude答复：“等于3”（输出token=5）
- 用户继续claude提问：“好像不对额“
- claude发给ai报文：“说中文 user:1+1等于几 ai:等于2 user:那再加上1呢？ ai:等于3 user:好像不对额”(输入token=72)
- AI给claude答复：“我重新计算了一下，就是等于3”（输出token=28）
基于上述知识，大家可以看到用户的每一次输入都与上一次有很多重复内容，所以呢大模型为了提升速度，都设有缓存机制，而且缓存率通常都很高90%+，要知道缓存命中时候的token价格可是原价的10%，当然大模型通常都是以用户会话的维度来缓存，且缓存设有有效时间（通常5分钟）。
额外再提一点，大家使用中转站可能会出现虽然费用较低，但缓存命中率也低，导致消耗很快的问题，这些中转可能就是白嫖切号大法了，用号池给大家轮询使用，会导致经常切用户会话而无法命中缓存。
预埋规则
当你在跟AI交互的时候，总是要跟它说，要注意这个，也要注意那个，搞一下就忘，非常难受。比如经常用英文回答你，根本看不懂，每次开局就得说请用中文谢谢。这个时候你可能会想，要是每次它启动就能知道我要说的事情就好了。
诶，这个真有！那就是CLAUDE.md文件，把要说的事情写到一个文档里面，claude启动时就会自动加载到当前上下文，意思就是你发任何文字的时候，claude都会在发给AI之前都会补上这个文件的内容，然后一起发给AI。相比你看完上面的基础课，也明白了这个功能的用处。
文件存放目录：claude安装目录，这个文件就是markdown格式，可以从上一篇教程《Claude Code上手指南》捞一个，后续各自慢慢维护，每个人的习惯、场景不一样，都会有区别。
cd ~/.claude/ #当前用户目录（也是默认安装目录）
cat CLAUDE.md #没有就新增一个
编写规则要素：全文通常不超过200行，避免分散AI注意力，如果claude.md里面就是需要写很多内容，那么则可以考虑分文件，在主md文件里面说明什么时候加载子md文件。
.claude/
├── CLAUDE.md # 主项目指令
└── rules/
├── code-style.md # 代码样式指南
├── testing.md # 测试约定
└── security.md # 安全要求
这里大概举例了一些技巧，深入学习大家可在搜索相关提示词教程
- 设定角色：在一开始就给AI设定角色，后续的交互就会限定在这个角色以内，更容易把控不易走偏。比如“你是一位JAVA开发专家”，则后续你说的任何事情，它都会基于java开发来展开思索；
- 动名词清晰：事情一定要明确，别让AI去猜。比如“写一个AI教程给我”，就不如“写一个适合新手学习的Claude教程”更明确（明确读者是新手、教程是claude使用教程）；
- 格式Markdown：AI更能理解的md文档，当你写 txt 自然语言段落描述的时候，AI分词理解可能不会get到你的重点，而使用md文档，逐行说明，AI能清晰的知道文档所指；
- 句子精简：言简意赅不仅能节省token，更能减少AI的猜测避免出现误解。比如你写“我希望代码要能够更易理解，所以你要给代码写上注释”，就不如直接说“必须给核心代码加上中文注释”。
- 尽可能取否：很多时候你跟AI说要达到什么效果，做到什么样，但最终却总会有些差强人意，因为AI是尽可能符合满足要求，而非100%确保，无论怎样即使它胡诌乱造也会给你点东西。所以你需要说的是禁止它做什么，避免做什么，才更有效果（除非是明确的事情，比如说代码要写注释）。
作用域
配置了预埋规则之后，又有个问题，我这个项目是java代码，按照java规范去配置，正常用倒没啥问题。但今天，我只是随便问了个问题，它确给我写java代码，烦得很。这个时候你可能会想，要是这个预埋规则，能控制啥时候生效就好了。
诶，这个也有，那就是配置文件作用域，配置文件支持放到不同目录，可以在不同的时候以不同的优先级生效。比如放在项目目录的规则文件，只有当你启动claude的工作目录是此目录的时候，才会生效。
官方指导有四级，大部分场景用其中两级即可（user即 全局、Project即 当前项目）。当你涉及到团队合作的时候，有一些个人习惯配置，你想加入到Project，但是呢你又不想提交到服务器，担心git diff会误提交，那么就会用到第四级（local即 当前项目-本地）。全局的仅放通用性规则描述，比如说中文，项目的则是放当前项目介绍以及语言规范，比如描述当前是基于Spring开发的JAVA项目。
可用作用域如下：存储库也就是工作目录，就是你执行 claude 进入claude时候的目录。命令执行 cd ~/.claude/就是全局生效目录。
| 作用域 | 位置 | 影响范围 | 与团队共享？ |
|---|---|---|---|
| Managed | 服务器管理的设置、plist / 注册表或系统级 managed-settings.json |
机器上的所有用户 | 是（由 IT 部署） |
| User | ~/.claude/ 目录 |
您，跨所有项目 | 否 |
| Project | 存储库中的 .claude/ |
此存储库上的所有协作者 | 是（提交到 git） |
| Local | 存储库中的.claude/settings.local.json |
您，仅在此存储库中 | 否（gitignored） |
注意这个作用域不仅仅是 CLAUDE.md，包括以下所有，本质上就是放到不同目录即不同的生效范围以及不同优先级，这里先了解即可，后续学习具体章节制作的时候再回头查看。
| 功能 | User 位置 | Project 位置 | Local 位置 |
|---|---|---|---|
| Settings | ~/.claude/settings.json |
.claude/settings.json |
.claude/settings.local.json |
| Subagents | ~/.claude/agents/ |
.claude/agents/ |
无 |
| MCP servers | ~/.claude.json |
.mcp.json |
~/.claude.json（每个项目） |
| Plugins | ~/.claude/settings.json |
.claude/settings.json |
.claude/settings.local.json |
| CLAUDE.md | ~/.claude/CLAUDE.md |
CLAUDE.md 或 .claude/CLAUDE.md |
无 |
还有一些细节咱就不粘贴官方教程了，有兴趣大家可以移步：Claude Code 设置 - Claude Code Docs
回溯会话
当你执行了几次对话之后，发现AI理解的越来越偏了，但是呢，重新开始又有点浪费时间，这个时候就可以用上会话回溯（checkpoing），还原到之前的某次对话。这个功能属于平常不用无所谓，关键时刻可救命，所以大家一定要记下来，操作方式太简单了，就连续两下Esc 或者命令 /rewind，然后选择需要回溯的会话节点即可（会话节点即用户发言的节点）。
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当在会话节点列表，选择回溯的会话节点后，会出来三个选项，含义如下：
- Restore conversation：将会话以及文件改动都还原到此节点，在此节点之后的会话信息以及文件改动都会还原丢失，所以注意做备份；
- Summarize from here: add context (optional)：从当前节点开始压缩会话，文件改动保持不变，此外可以写额外说明让会话压缩避免丢失重要信息；
- Never mind：退出，等同于 Esc
注意，会话信息是包含用户发送的信息以及AI回复的信息、文件改动是指claude修改的本地文件(通常是修改的代码)
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官方文档：checkpointing - Claude Code Docs
SKILLS 技能
用的久了，经常做个某个事情让AI做，每次都要教它做事，有些时候没调教好，漏说了什么，它就不会了，一点都不会察言观色，情商极低。这时候你又在想，要是能让它把这个东西学明白了，以后直接说开干，它就直接开干了就好了。
诶，这个又有，那就是SKill，技能本质上就是教AI做事，什么情况下怎么做，自然语言编写即可。skill放在 .claude/skills/ 目录下（如果没有skills文件夹，可以手动新建），这个目录下每个文件夹都是一个skill，文件夹名称就是skill名称，而文件夹里面最核心的就是 SKILL.md 文件，最简单的skill就一个文件，复杂的会有多个，但其他的都是辅助与此文件的。注意md文件的格式务必使用markdown文本，这是AI最易识别的格式。
安装技能
skills的安装，分自动和手动。自动安装则是直接跟claude说，安装xxx的skill，它会自行去搜索skill仓库，然后搜索对应名称或描述的skill，然后下载到本地并解压到 .claude/skills/ 目录下，由于skill权限较大，存在一定的安全隐患，所以不建议让AI自行搜索安装，而是主动指定skills地址，让cluade安装。
手动安装则是去各类网站自行下载skill文件，然后解压放到 .claude/skills/ 目录下，重新启动claude会话即可生效。
还可以通过插件市场安装，不过插件市场安装的会把它当成插件，在插件里面查看，但是用法一样，至于插件与skill的区分，可以看插件章节。
/plugin install skill-creator@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
官方skill仓库：GitHub - anthropics/claude-plugins-official: Official, Anthropic-managed directory of high quality Claude Code Plugins. · GitHub ，里面有些必备的skill，比如skill-creator，用于创建skill的skill，大家可以安装下载。同时这些skill大家可以作为最佳实践，为自己后续制作skill作为教材参考。其他各个网站都可以自行下载，解压到claude安装目录的skills文件夹下面，重启claude即可生效。
安装路径可以通过 /skills 来查看，user skills 是指用户作用域的，根据skill放到的不同目录，则生效时机不同，详情查看 作用域 章节。
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使用方法
skill使用也分自动和手动，但说起skills的使用，咱先来补个基础课程，claude交互过程中，是怎么个流程去使用skill，我们仍然以简化对话来说明。假定预埋规则是“说中文”，如下交互过程，注意第2步是会把当前已安装的所有skill md文件内容描述都发给ai的（上图也可以看出来 skill-creator每一次对话都会额外消耗83个token）。
- 用户发给claude对话：“修复github的缺陷issue-1”
- claude发给ai报文：说中文，用户说修复github的缺陷issue-1，另外用户还装了几个技能，你看看用不用的上，内容是name: fix-issue description: 修复github上的缺陷问题 xxxxxxx
- AI给claude答复：“存在符合的skill，开始执行skill fix-issue，使用gh issue view命令”
- claude：执行gh issue view命令
- claude 继续发报文给ai：说中文，用户说修复github的缺陷issue-1，另外用户还装了一个技能，你看看用不用的上，内容是name: fix-issue description: 修复github上的缺陷问题 xxxxxxx。已经获取到缺陷信息了，内容是代码再并发的时候会死锁
- Ai给claude答复：“执行find grep搜索xxx关键词”
- claude：执行find grep搜索命令
- claude 继续发报文给ai：【前面所有会话】+找到代码了，你看看怎么改
- 【会有多个来回，直到完成任务，中间省去了授权确认】
- claude告诉用户：问题已修复，请验收
自动使用：则是再上述第2、3步由AI选择是否使用skill以及使用哪个skill，但可能会出现 ai自行识别理解不对导致选错或因关键词未匹配导致未使用的问题；
手动使用：则是省去2、3里面针对skills的ai判断，会直接使用此skill去完成任务，所以通常如果明确的话则直接指定skill使用。通过 /skill名称 后续跟上内容，来使用（也可以自然语言里面明确写上skill的名字，但命令指定效率更高）。
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制作教程
skill从需求上，分为流程固化和技能增量，以最简单的例子学一下。比如用户经常需要修复缺陷，每次都要说一大堆，但实际上流程是一样的，那么就可以通过skill写自然语言来固化修复流程以及要求，下次就可以直接说修复github的xxx缺陷即可。注意：$ARGUMENTS 是特定参数字符，也就是命令行传入的参数。
流程固化：/skill-fix-issue 修复xxxx缺陷，那么 $ARGUMENTS 会被替换成 “修复xxxx缺陷”，如此不仅省去了教AI做事的重复唠叨，更是将与AI交互流程固化下来，每个人来都可以达到几乎一致的效果（即使他不会用AI，对提示词一无所知），且这个skill md是可以持续更新迭代，越来越完善。
其实 /skill-fix-issue 这种用法就是skill本身也是一种自定义命令，对于其他自定义命令可以看上一篇教程。
---
name: fix-issue
description: 修复github上的缺陷问题
---
分析和修复GitHub问题：$ARGUMENTS。
1. 使用`gh issue view`获取问题详情
2. 修复问题并运行测试以验证修复效果
3. 推送并创建一个拉取请求（Pull Request，简称PR）
技能增量：/pdd-arithmetic 计算50%+50%+50%的结果，ai会调用pdd特殊算法，结果等于99.50%，安装skill之前 ai之前可不会噢。
---
name: pdd-arithmetic
description: pdd特殊算法，当用户提及要用pdd计算的时候则使用此skill进行处理
---
使用pdd特殊算法来计算：$ARGUMENTS。
1. 用户给定的输入值，进行求和计算
2. 当求和结果>=100%，则进行缩位成99.00%，然后使用后面的00继续累加
3. 校验第2步结果，必须保证不能>=100%，否则继续第2步
skill也可以搭配自己写的脚本程序一起使用，在md里面进行声明，格式与上面示例几乎一样，就是你的脚本由哪些功能，什么是调用，入参是什么，描述清楚即可（包含调用方式、脚本路径），但是通常顶部都建议按上述标准格式配置name（与文件名保持一致）、description字段。如下shutdow skill所示那么claude就会调用 py shutdown.py 来执行。
当前如果脚本是py写的，那么你就必须得有py环境，这个不限于py，可以java、c#、bat等等，只需要安装运行环境，以及在md里面写清楚调用方法（如java，就是java命令来调用）。而且这个脚本程序，并没有特定格式或协议限制，只要它能正常在命令行里面执行，那么就能正常使用（claude其实就是通过命令行调用它），所以不再提供额外的编写教程了，意义不大（毕竟hello world程序也是一个打招呼skill嘛）。
此外除了脚本外，也可以放文档（比如知识库skill），只需要在md里面描述什么情况，读哪个路径的文档就可以。如果skill非常庞大，导致根目录的skill.md过大，那么则可以做子功能拆分，在子目录里面也放skill.md（同理只需要描述清楚，什么场景去加载哪个路径的skill.md），这样就避免ai一次性加载过大的内容，节省token。
shutdown/
├── SKILL.md
└── script/
└── shutdown.py
除了纯手搓skill的方式，还有个更简单的，就是通过skill-creator来制作skill。你可以把你的脚本、文档等材料放到工作目录，然后正常自然语言与claude对话，让他完成你所需要做的事情（就是不使用skill把功能执行一遍）。然后调用 /skill-creator 讲当前会话的上下文总结并生成一个skill claude就会生成一个skill放在当前工作目录，然后自己再打开md文件进行微调即可。
其余细节有兴趣可以查看官方教程：Quickstart - Agent Skills
MCP 工具
自从学会了skills之后，发现自己的claude已经被调教的可文可武，也写出了一堆无所不能奇异skill，比如说搞了一个跟公司内部系统打通的skill（搭配py或java脚本），分享给了ABC三个兄弟，后续引起一片好评，裂式传播，而后你又发现了个奇妙思想，顺带还修复了些问题，这个时候你想给大家更新skill，但是人太多了，你都不知道给谁。从开始郁郁寡欢，伟大的创意，怎能受限于此？要是我能统一管控这个skill，大家都调用到我这里，而不是放本地就好了。
嗯，不错，这个也有，当你把skill的放到服务器上跑，大家claude来调用的场景，我们就称之为MCP。当然只是这样大家可能要搞混，下面我再来把它两说清楚一点。
我们先来补个基础课程， MCP实际上分为MCP客户端和MCP服务端，而MCP则是客户端与服务端交互的一个接口规范。MCP服务端提供功能接口以及接口描述给MCP客户端，MCP客户端则可以根据描述来判断自己是否需要或调用哪个功能接口。而claude就是MCP客户端，类似于其他codex等agent体，都是属于mcp客户端范畴。
再来详细说明下skill、mcp的区分，通常来说mcp都是提供额外的功能服务，而skill是让ai知道怎么做事，说几个常见场景，你一定能理解。
SKILL
1、固化流程，约束AI行为以及提炼特定场景的提示词；
2、不涉及到第三方，仅当前电脑执行命令或发起http请求就可以完成功能；
反例：完成这个功能还需要另外一个程序提供服务的通常都不属于skill范畴（http类查询搜索除外）
MCP
1、已有程序，想要开放接口给AI Agent调用；
2、由服务端中转提供服务，然后开放接口给AI Agent调用；
反例：能通过自然对话就完成的事情一般都不属于mcp范畴
此外有必要说一点，复杂的功能，可以是skill搭配mcp一起完成，我们口头所说的 mcp通常都是指mcp服务端，可以搭配skill一起使用，告诉或者约束AI调用mcp服务的时机以及规则。
安装MCP
安装方法跟skill一样，也分为自动和手动，让claude自行安装mcp只需要自然对话即可，注意由于mcp存在一定的安全隐患，所以不建议让AI自行搜索安装，而是主动指定mcp地址，让cluade安装。
手动安装就是修改配置json文件了，全局生效则是 ~/.claude.json，如果没有这个文件则手动新建即可。
修改的配置文件，可以通过 /mcp 来查看，user mcps 是指用户作用域的，根据修改的json目录不同，则生效时机不同，详情查看 作用域 章节。
/plugin install github@claude-plugins-official #通过插件市场安装mcp插件
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"mcpServers": {
"context7": {
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@upstash/context7-mcp"
],
"command": "cmd",
"type": "stdio"
}
}
下图是ccswitch的新增自定义配置界面，大家可以看到mcp几个要素
类型：mcp客户端与服务端的交互方式，简单的说明本地命令行执行就是 stdio ，调用远程服务就是http （see是长连接http）
命令：即使用mcp是执行的命令（就是cmd里面看的命令），广义上讲就是一个可执行程序，比如window上可以填写exe文件路径（命令只是exe路径加入到环境变量path后的一个缩减写法）；
参数：执行命令时所需要提供的参数，非必须，取决于mcp服务器的接口功能
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当然除非是自定义mcp工具，否则都不建议手动修改配置文件，不仅可能出错还费劲，不如把仓库或mcp地址扔给claude，让它来配置。
claude mcp list # 列出所有服务器
claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest #安装playwright
claude mcp remove playwright #卸载playwright
claude mcp --help #查看帮助
playwright用于浏览器自动化，有使用场景的可以安装哦，比如操作谷歌浏览器（有些涉及到操作浏览器的skill会以依赖此）。
使用方法
使用方法跟skill有一点点区别，就是基本都是由AI自行选择调用，用户自然语言与claude对话，它会自行判断是否需要使用mcp以及使用哪个。当然你也可以主动跟AI明确提出使用哪个MCP，但skill可以用命令带出，mcp默认是没有对应命令的（当然你可以自行配置自定义命令，见上一篇教程）。
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当然claude想要分析出来使用哪个，那它肯定是把所有的mcp信息都当成token扔给AI咯（skill的对话过程 同样适用于mcp），也就是说安装的mcp越多也就越消耗token（由于mcp功能都比较多，所以消耗token往往比skill要大很多），所以建议将不使用的进行卸载或禁用，以及安装的时候尽量分作用域安装，别全部放到全局。
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制作教程
制作MCP相比较来说，属于高阶操作了，不再是通过自然语言就能搞定的事情，而是需要编写代码来实现功能（当然claude可以帮你写）。
MCP的代码实现是有特定协议要求，即MCP通讯协议，并不是随便写一个脚本就能给AI调用，但也不用你从零开始，官网已经造好了底层轮子，你只需要继承实现即可，支持多种语言，但目前来看用的最多的应该是python（没想到官方排名C#是第一梯队，java是第二梯队）。
官方SDK地址：Model Context Protocol · GitHub
官方教程地址：SDKs - Model Context Protocol
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有了SDK，那么就可以开始写代码了
本来我想着给大家写一个简单示例，然后想着python在AI场景使用特别广泛，就打算以python来写例子，但是发现官网的例子已经写的非常牛掰了，我就不写python了，大家可以来这里面去看下，非常详细：GitHub - modelcontextprotocol/python-sdk: The official Python SDK for Model Context Protocol servers and clients · GitHub
python教程提到的uv 安装方法给大家提供下
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv官方地址：uv
然后我就打算写个java 示例，发现，好家伙，官网也写好了：java-sdk/conformance-tests/server-servlet at main · modelcontextprotocol/java-sdk · GitHub
那我再去看看C#的有没有，没有的话我来给大家演示一下，也有：csharp-sdk/samples/ProtectedMcpServer at main · modelcontextprotocol/csharp-sdk · GitHub
好了，其他语言估计都有，反正这个制作的教程也是属于高阶，大家想玩的看示例也就会了，不想玩会看的头疼，我就不折腾了，就跟大家说几个注意点吧。
- **制作MCP，指的是开发MCP Server，**因为claude就是mcp client！！！这个千万别搞错了；
- 通常我们制作的mcp，都是远程http类型的mcp，方便统一维护与更新，提供http接口也是大家熟悉的方式；
- 本地命令类型的mcp也就是通过stdio来进行通讯的，与http通讯方式不一样，其他基本一致；
- exe 等可执行程序，也可以是mcp（exe自身就是一个命令行语句）；
大家也可以考虑安装这个官网skill，它可以帮你开发mcp，我目前只是手搓代码做过mcp，未曾体验这个skill，大家可以尝试一下，官网源码以及介绍路径：claude-plugins-official/plugins/mcp-server-dev at main · anthropics/claude-plugins-official · GitHub
/plugin install mcp-server-dev@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
Plugin 插件
看到这里，你可能已经蠢蠢欲动，想要大展手脚，把claude塞满！网上找了几个skill、mcp，下载安装啥的，感觉麻烦又费手。又用了一段时间，发现有些就是垃圾想要卸载，又得去找文件夹删除，难受。这个时候你可能会想，要是能有个统一管理的东西就好了（当然ccswitch也可以用来管理且支持云同步）。
别说，你还真别说，这个也有，那就是Plugin插件。通过命令 /Plugin 可以看到官方的一些包含mcp以及skill的插件（默认安装官方市场），Plugin作为一个插件管理命令，管理插件安装卸载以及版本更新。为避免名词混淆，在此说明下两个名词。
- 工具：可以给AI使用的一种东西，比如skill、mcp等都是工具，属于泛指，而skill是特指；
- 插件：一个工具包，skill/mcp等都是一个工具，而一个插件是可以包含多个工具；
插件管理
进入插件管理后，左右切换标签页，上下选择，回车确认。在这里就可以进行安装、卸载了。
- Discover：来自于市场所有的插件列表，可以上下键选择，然后回车安装，可选安装作用域；
- Installed：当前已安装的所有插件，回车进入后可以卸载禁用查看等；
- MarketPlaces：插件市场列表，默认会添加一个官方市场，而 discover 就是读取所有市场里面的所有插件，也可以直接回车新增市场，填写github仓库地址即可（可简写 user/repository ）；
- Errors：显示发生错误无法使用的插件；
有必要单独讲一下插件市场，其实就是外部提供的一堆插件列表，除了填github仓库之外，也可以填本地目录，还可以是一个远程服务器的http url，只要返回复改格式的json就行，安装就也会从这个url去下载。插件安装目录**<font style="color:rgb(17, 24, 39);background-color:rgba(238, 238, 238, 0.5);">~/.claude/plugins/cache</font>**。
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/reload-plugins #重新加载插件： Reloaded: 0 plugins · 0 skills · 5 agents · 0 hooks .....
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-official #添加插件市场(github地址简写版本)
/plugin install mcp-server-dev@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
claude plugin uninstall #卸载
claude plugin enable #启用
claude plugin disable #禁用
claude plugin update #更新
如果需要把别人自定义插件加入进来，也可以下载到本地，然后通过命令行加入插件市场。
/plugin marketplace add F:\claudecode\.claude-plugin\mymarketplace.json #路径可以是文件夹
安装插件，可以像上面cli界面上选择后回车安装，也可以通过命令行安装
/plugin install github@claude-plugins-official #通过插件市场安装mcp插件
/reload-plugins #安装完成时候触发加载刷新
插件使用
通常claude也会自行判断是否需要使用，与skill等一样。当然也可以主动调用插件，通过命令 /code-review:code-review 请复核代码 来使用插件执行任务。
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自定义插件
当然插件也是支持自定义的，也就是自行整合一大堆工具，然后给别人一键安装。不过为了给别人更好的自由组合，又可以在插件管理里面自由安装卸载，所以大多数插件通常仅包含一个工具。
插件存放在目录 ~/.claude/plugins/cache （不要手动拷贝到这个目录来替代安装，要通过安装的方式，否则会被自动删除）。如下是一个插件的内部文件夹结构，制作方法没啥复杂的逻辑，就是整合一堆skill、mcp、command等等放到一起，然后配置 plugin.json 文件。
review-plugin/
├── .claude-plugin/
│ └── plugin.json #插件的名称描述版本等基础信息
├── .mcp.json #插件的mcp列表
└── skills/ #插件的skill列表
└── code-review/
└── SKILL.md
{
"name": "code-review",
"description": "Automated code review for pull requests using multiple specialized agents with confidence-based scoring",
"author": {
"name": "Anthropic",
"email": "support@anthropic.com"
}
}
在开发阶段，可以通过命令 claude --plugin-dir F:\claudecode\code-review 来验证测试自己的插件。
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有兴趣可以查看官网文档：Plugins 参考 - Claude Code Docs
分发插件
目前主流分发方式就是通过github，也是官方推荐的方式，当然对于其他方式，比如npm包、自建网站等都可以。
由于这部分用的人较少，所以就不详细展开。主要逻辑就是，新建一个github仓库，然后仓库目录新建一个json文件 .claude-plugin/marketplace.json ，里面内容就是插件的基础信息，以及插件列表与目录。
本地分发插件，则是与github仓库相同，主要是得有 marketplace.json 文件，在新增插件市场的时候，填写这个文件的目录即可。http分发插件也是同理，返回 marketplace.json 字符串，但需要注意市场里面的插件地址要可以正常通过http访问获取。
{
"$schema": "https://anthropic.com/claude-code/marketplace.schema.json",
"name": "claude-plugins-official",
"description": "Directory of popular Claude Code extensions including development tools, productivity plugins, and MCP integrations",
"owner": {
"name": "Anthropic",
"email": "support@anthropic.com"
},
"plugins": [
{
"name": "code-review",
"description": "Automated code review for pull requests using multiple specialized agents with confidence-based scoring to filter false positives",
"author": {
"name": "Anthropic",
"email": "support@anthropic.com"
},
"source": "./plugins/code-review",
"category": "productivity",
"homepage": "https://github.com/anthropics/claude-plugins-public/tree/main/plugins/code-review"
}
]
}
官方插件市场（可做demo参考）：GitHub - anthropics/claude-plugins-official: Official, Anthropic-managed directory of high quality Claude Code Plugins. · GitHub
官方插件市场文档：创建和分发 plugin marketplace - Claude Code Docs
HOOK 钩子
当做完某件事之后，必须做的一个事情，如果只是写在CLAUDE.md文件里面，无法有效约束，可能会被忽略掉，取决于AI的自觉性，但通常它都没那么自觉，这时候就需要强约束，比如让他保存代码之前，就立即执行代码格式化。
这种事情的处理呢，在代码视角叫做绑定事件event，在数据库视角叫做添加触发器trigger，而在claude里面就叫做添加钩子。钩子即claude提供的事件，你可以在这个事件上添加你要做的事情，就一定会执行。比如说，要完全要 记录AI执行命令的日志、拦截AI调用rm-rf命令等等，都可以通过hook实现。
由于钩子是claude执行的一种事件触发，所以不需要人为参与使用，也就不涉及使用方法的概念了。
安装钩子
HOOK的安装也分手动和自动，自动则是通过插件市场安装。
手动安装分两步：
1、将hook的脚本放到 .claude/hooks 目录；
2、修改配置文件 .claude/settings.json ，由于settings.json文件是支持作用域设定，所以hook自然也是一起支持的，根据配置的不同json目录，会有不同的生效范围以及优先级；
接下来以官网示例给大家说明 hooks 节点，可以配置多种hook，而每一种hook里面又可以配置多个自定义命令脚本。
settings配置文件的修改，可以使用命令让claude来操作，避免手动编辑错误，使用方法 **/update-config** 配上自然语言即可。
{
//---其他内容----
"hooks": {
"PreToolUse": [
{
"matcher": "Bash",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": ".claude/hooks/block-rm.sh"
}
]
}
]
},
//----其他内容----
}
通过 /hooks 查看已安装的hook，继续enter，可以进入查看安装的具体hook，以及hook文件路径（配置路径 + 脚本路径）。
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制作钩子
虽然我按照官网文档，也搞过一些简单的demo钩子，但由于目前日常使用还没遇到过非用不可的场景，所以也没深入研究过，至于简单例子demo，官网文档，大家看一下也就会了。
有兴趣可以查看官方文档：Hooks 参考 - Claude Code Docs
Agent 子代理
还记得之前提过到一个使用注意点嘛，就是不同的事情，避免在同一个会话里面执行，否则出现会话上下文干扰会导致AI能力急剧下降，还浪费token。但是呢有些时候，又依赖于上下文，要分叉做不同的事情，这种就没法说新开一个会话来执行了，毕竟不能又重新对话一轮，这个时候就需要用到子代理了。
子代理，其实可以认为是多线程，主线程干活的时候，分一些事情给子代理，子代理可以拿到主线程的一些上下文信息，但多个子代理之间是各自独立互不干涉。
常见使用场景说明，比如代码修改后，让另一个AI进行复核，编写代码有读写权限，而复核代码仅给与读权限，两个agent可各自设立角色（即claude.md），避免相互干扰，此外还有多模型切换，设定子代理使用的模型，可以让不同的活交给不同的模型来处理。
通过 /agents 命令查看已有的子代理列表，选择已有子代理点击进去之后，可以进行查改删操作。此外也可以再次新增子代理，以自然语言对话的方式让claude帮你生成子代理。
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安装 Agent
claude其实也有内置代理，比如Plan模式，实际上就是一个只读代理。其他的子代理想要使用，最方便快捷的那便是通过插件市场安装了（可界面，可命令），毕竟插件含所有，万物皆插件。
/plugin install code-review@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
如果是自行下载或者自定义agent，那么也可也手动放到对应目录 ~/.claude/agents ，重新启动即可生效。注意不要安装重复类型的agent，否则会导致claude在选择使用时出现混乱，偶尔A偶尔B，无法预料（比如两个代码复核agent）。
使用 Agent
使用方式与前面提到的基本相同，也分自动和手动，如果是自动使用，那么就是你的自然对话与代理描述字段有相关性，claude判断后决定使用子代理执行任务。
手动使用则通过 @ 符号来选择代理（如 @"code-reviewer (agent)"），然后继续输入你需要做的事情（注意@后面不是一定要跟agent词，而是可以输入你的agent名称，此处演示示例）。
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当然也可以在启动claude的时候，就以指定agent来启动，后续所有任务都用此agent来执行。
claude --agent code-reviewer
制作 Agent
制作agent其实挺简单的，因为agent其实就是一个配置文件，与你写的skill没有什么大的区别，无非就是文件顶部有一些agent的属性，其余都是自然语言（当然涉及到一堆附加工具也会变得复杂）。如下就是一个简版子代理，包含名称、使用时机、模型、作用域，注意通常name与文件名保持一致。
---
name: code-reviewer
description: "Use this agent when you need a thorough code review of recently written or modified code"
model: sonnet
memory: user
---
你是一位资深软件工程师和代码审查专家,你的职责是对最近编写或修改的代码进行深入、系统的代码审查,提供具体、可操作的改进建议。
通过命令行 /agents ，选择 “Create new agent”，然后输入agent相关描述，让claude给你自动生成agent，然后继续选择agent的权限、使用模型、颜色（用于区分子代理）、作用域范围（agent也会有memory记忆），之后就是预览AI生成的agents，确认后则保存，后续可以手动调整。
agents配置相关字段如下所示（没有列全，仅常用字段）：
| 字段名 | 是否必须 | 字段描述 |
|---|---|---|
name |
Yes | 使用小写字母和连字符的唯一标识符 |
description |
Yes | Claude 何时应该委托给此 subagent |
tools |
No | Tools subagent 可以使用。如果省略，继承所有工具 |
disallowedTools |
No | 要拒绝的工具，从继承或指定的列表中删除 |
model |
No | Model 使用：sonnet、opus、haiku、完整模型 ID（例如，claude-opus-4-6）或 inherit。默认为 inherit |
permissionMode |
No | Permission mode：default、acceptEdits、dontAsk、bypassPermissions 或 plan |
skills |
No | Skills 在启动时加载到 subagent 的上下文中。注入完整的技能内容，而不仅仅是可用于调用。Subagents 不继承来自父对话的技能 |
mcpServers |
No | MCP servers 对此 subagent 可用。每个条目要么是引用已配置服务器的服务器名称（例如，"slack"），要么是内联定义，其中服务器名称为键，完整的 MCP server config 为值 |
hooks |
No | Lifecycle hooks 限定于此 subagent |
官方文档地址：创建自定义 subagents - Claude Code Docs
多任务 SubAgent
有些时候，批量处理多个任务的时候，任务又很相似，这个时候可以尝试先做一个，之后在当前会话开启多个后台任务并发执行，可以节省很多时间。如果新开会话不仅浪费token还又得给ai讲解一遍，费时费力，所以就在当前主会话开启多任务即可。
开启方式很简单就是自然对话，如：请开启10个后台任务，按当前修改方案，批量修改下面的10个文件 ，后续claude就会开启任务并发执行，当执行完成后，会在当前会话返回最终结果。不过如果是简单任务的话，claude可能会选择后台运行bash命令，而不是开启SubAgent（两种都是并发，能达成效果即可）。
Bash后台任务：简单命令即可完成，中间无需额外介入的任务通常会使用此方式；
SubAgent：复杂任务，中间要AI再次多次介入的任务，会使用此方式；
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查看当前后台任务则是命令 /tasks ，则可以列出来当前正在运行的所有后台任务，继续点进去可以查看当前任务执行情况（也会显示AI的交互输出），也可以随时停止任务。
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Memory 记忆
大家前面所有的内容都是在指导AI做事，比如claude.md是你教ai做事，但是memory则是ai对你的印象习惯形成的记忆，是claude对历史会话进行总结的本地记忆，所以大家用claude在某个行业领域经常使用后，它以后也会注重在这个行业领域跟你交互回答，也更能理解你的描述与需求，比如日常使用的命令习惯、注释习惯等等。
~/.claude/projects/<project>/memory/
├── MEMORY.md # 简洁索引，加载到每个会话
└── ... # Claude 创建的任何其他记忆文件
记忆文件由claude自行创建，可能会有多个，但主文件就是 MEMORY.md，在每次会话启动的时候，与全局规则 CLAUDE.md 文件一样，会加载文件的前200行到当前会话中。
通过 /memory 命令可以查看当前记忆的设置以及目录地址：
- Auto-memory：是否开启主动记忆，即开启memory功能；
- Auto-dream：是否开启后台整合，当它开启时，Claude 会在会话结束后，在后台对记忆进行整理归纳；
- Open auto-memory folder：打开主动记忆的文件夹目录，新项目或没使用多久，可能会没有文件，因为claude还没有发现总结的内容（另外两个选项是打开用户配置的规则文件，可忽略）；
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除了claude自行分析主动记忆外，你也可以明确提出让他记住某件事情，比如请记住文件创建都必须用utf-8，那么它就会写入到memery.md里面，不过这种通常都通过claude.md来配置。哦，此外，你可以手动编辑memory.md文件，就像claude.md一样。
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官网介绍文档：Claude 如何记住你的项目 - Claude Code Docs
Channel 通道
有些地方也会提到这个名字，有些翻译是“频道”或“渠道”，我个人觉得“通道”更为合适一些。它在写代码的时候，很少会使用到，因为正常写代码都是用户主动发消息给Claude，然后Claude再执行任务。
但是如果你不想或没法通过命令行打字发消息给Claude，比如服务器上部署了个应用服务，当服务异常的时候，自动发送日志给Claude做检查，那两个服务之间的交互沟通的就是Channel，也就是两个服务之间的信息传输通道。
类似于龙虾openclaw的实现，你通过微信发消息后，微信服务器就是通过channel传输给openclaw，然后openclaw执行任务后，再通过channel返回给微信。所以基于此，实际上openclaw能做的，claude都能。通常类似于微信这种是提供服务（channel服务端），而claude是作为客户端去监听接收服务端推送的消息，整体实现方式于MCP服务端类似，只是多加了事件通知（claude也是mcp客户端）。
这个与编码关联不大，就不做展开讲解了，有兴趣可以看官网文档：Channels 参考 - Claude Code Docs
其他内容
上一篇已经讲解过的 自定义命令、预授权以及一些自带的命令就不详细展开了，还有一些花哨的自定义快捷键、自定义状态栏，也就不说了，意义不大浪费时间。但有一些挺好用的命令工具，给大家列举一下：
- /clear：清空终端界面的显示内容以及会话信息，官方原文
在不相关的任务之间运行 /clear 以重置context； - /compact：上下文压缩，本质上claude会自动压缩策略，所以一般不要手动压缩，省token会丢失准确度，意义不大。压缩会话就是把历史内容做整理精简，但可能会导致你认为的重要点丢失，所以大家就当这个命令不存在，如果一个事情上下人不够就拆子任务；
- /context：查看当前会话的token使用量以及上下文占用量是否充足等信息；
- /help：查看当前版本以及一些命令（含内置以及自定义命令）的描述帮助；
- /loop：定时任务，不过写代码这个用的倒不多，loop后跟自然语言描述即可，比如
/loop 每30分钟检查一下xxx文件更新，查看取消定时任务是自然语言对话即可（不用加loop命令前缀）； - /btw：临时提问，比如执行任务过程中提到了某个知识点，想要详细了解下，直接问会干扰当前上下文，这个时候就可以用 /btw来进行临时提问后按ESC退出不影响当前会话；
- 云端跨设备同步会话任务，这个其实也挺好用的，但是只能是官网账号登录才能使用；
- 快捷键：孰能生巧，可以查看 https://code.claude.com/docs/zh-CN/interactive-mode，比如`Ctrl+O`查看详细输出，`Ctrl+L` 清空当前已输入文本)，有些挺好用的，大家可以去看看；
哦，对了还有 LSP servers 这个用的真的少，所以我们不提也罢。有兴趣的可以去看下：Plugins 参考 - Claude Code Docs
最后总结
所有的名字功能玩法，都是提升AI的使用，等你你明白需求场景的时候再去使用，不明白是说明此时你并不需要它，别上来就咔咔研究，想着都要，结果就像你研究的龙虾一样，唯一的作用就是消耗你的token，浪费大量研究的时间精力，实际根本没怎么使用。这点不限于claude这类工具，对于其他事情，亦是如此。
吐槽一下，claude内存问题到现在还没解决，其他设备不清楚，window机器上挂机放着内存也会越来越大，导致每次都要重开，所以大家注意别挂机过夜。
有兴趣可以去考个官网证书（暂无其他用，但可吹牛逼）：Claude 101
参考资料
Claude Code 设置 - Claude Code Docs （这个是官方文档，非常建议大家都去看一看，有很多干货，本文的很多内容都是从这里学过来的）
What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol
附录
哎呀呀，一不小心就写了这么多字，我已经很克制了啊，兄弟们，木得办法，这里面每个章节都可以单独零出去写一篇文章了，我已经是没有展开细讲了，尽量包含常用功能点。我想过把章节文章拆分出去，然后这里汇总做链接，但是后面发现这样做要经常跳转，很影响阅读的连贯性，就放弃了。
想必大家能看到这里，对claude功能，已经略有小感了，接下来大家都可以作为专家，上台讲解感悟了。
原本计划再来个细节讲解，以实际项目来实操，但是想了下，文字不便于描述，得视频才有比较好的效果，但B站已经有太多的视频讲解了，我就不掺和了。而且我这个教程主要目的是让大家对claude功能有清晰的认识，从而能更快上手，而非追求把功能用的炉火纯青，所以就以此篇结束吧。
最后祝大家，学有所感，用有所成，于人生之中绽放，向天地之间遨游！
网友解答：--【壹】--：
好长，太强大了
--【贰】--：
收藏起来
--【叁】--：
太强了，插个眼，晚点学习
--【肆】--：
太牛了佬
--【伍】--：
收藏了感谢
--【陆】--：
大佬太厉害了吧，前排支持
--【柒】--：
太强了, 佬
--【捌】--：
收藏了,感谢佬分享
--【玖】--：
感谢，又学到了很多
--【拾】--：
内容太多了 先收藏在观看
--【拾壹】--：
太强了，佬
--【拾贰】--：
大佬牛逼，前排！
--【拾叁】--：
去我的收藏夹吃灰吧
--【拾肆】--：
好长，用心了，感谢分享
--【拾伍】--：
感谢大佬
--【拾陆】--：
感谢大佬
--【拾柒】--：
收藏了 都是干货 满满细节
--【拾捌】--：
厉害厉害～～～
--【拾玖】--：
麻溜插眼~
前言
“AI编程新阶段”接上一篇《Claude Code上手指南》，如果你已经上手了，现在正在学教程，则会发现一大堆名词，skills、mcp、全局规则、预授权、子代理等等，根本学不完，头皮发麻，学的还没AI发展的块。这个时候，你就可以看本教程，尝试以另一个视角来学习，用才学，学以用。
首先说明系统性学习固然可贵，但是如今信息科技迅速发展、牛马又困于996无法自拔，当下能已经没有能让我等慢下来系统学习的机会了。大多数学习是为了用，只有用起来才能更好的学习，“用”是学习的内驱力，实时的反馈才能更好的学习，所以不用盲目为了学而学，用不上就去它的，学个毛，打个游戏不香吗，愉悦自己又何尝不可。
所以不用系统性学完再来使用，否则会拖慢节奏也影响学习积极性，可能学完准备用，发现又来了一个新的概念，缺少正反馈，会陷入无限学习的疲惫。当你需要用的时候，就直接去用，直到你觉得很奇怪东西，那么拉跨还有人用或者是感觉已经顺手拈来，这个时候，才是你学习的时机，会给你正反馈让你感受到“居然还能这么玩！”
好了，到这里你就直到自己要不要继续看下去了，如果你还没上手，可以先看上一篇上手。接下来是万字长文，做好心理准备。
基础知识
接下来将功能以需求视角拆解，按使用频率或重要性顺序讲解，大家择取片段，学自己所需。
大家学习的时候遇到很多名词，别慌，所有功能无非就是有场景有需要才会开发对应功能，否则要它何用，这些需求场景在你上手用的时候一定会碰到（没碰到就当它不存在即可，并不是每个人每种工具都需要高阶使用）。对于claude code需求场景主要是两个大类：固化提效、技能增强，固化提效是让你在用AI时候节省人为介入时间成本，功能增强是指让AI支持更多的功能，可以做更多的事情。
在此先补个基础课，大家就更容易理解，claude与AI 交互过程的实际对话过程，假定CLAUDE.md里面的内容是“说中文”，简化版如下（token计算只是意思一下）。
- 用户在claude问一个问题：“1+1等于几”
- claude发给ai报文：“说中文 user:1+1等于几”（输入token=22）
- AI给claude答复：“等于2”（输出token=5）
- 用户继续claude提问：“那再加上1呢？”
- claude发给ai报文：“说中文 user:1+1等于几 ai:等于2 user:那再加上1呢？”(输入token=51)
- AI给claude答复：“等于3”（输出token=5）
- 用户继续claude提问：“好像不对额“
- claude发给ai报文：“说中文 user:1+1等于几 ai:等于2 user:那再加上1呢？ ai:等于3 user:好像不对额”(输入token=72)
- AI给claude答复：“我重新计算了一下，就是等于3”（输出token=28）
基于上述知识，大家可以看到用户的每一次输入都与上一次有很多重复内容，所以呢大模型为了提升速度，都设有缓存机制，而且缓存率通常都很高90%+，要知道缓存命中时候的token价格可是原价的10%，当然大模型通常都是以用户会话的维度来缓存，且缓存设有有效时间（通常5分钟）。
额外再提一点，大家使用中转站可能会出现虽然费用较低，但缓存命中率也低，导致消耗很快的问题，这些中转可能就是白嫖切号大法了，用号池给大家轮询使用，会导致经常切用户会话而无法命中缓存。
预埋规则
当你在跟AI交互的时候，总是要跟它说，要注意这个，也要注意那个，搞一下就忘，非常难受。比如经常用英文回答你，根本看不懂，每次开局就得说请用中文谢谢。这个时候你可能会想，要是每次它启动就能知道我要说的事情就好了。
诶，这个真有！那就是CLAUDE.md文件，把要说的事情写到一个文档里面，claude启动时就会自动加载到当前上下文，意思就是你发任何文字的时候，claude都会在发给AI之前都会补上这个文件的内容，然后一起发给AI。相比你看完上面的基础课，也明白了这个功能的用处。
文件存放目录：claude安装目录，这个文件就是markdown格式，可以从上一篇教程《Claude Code上手指南》捞一个，后续各自慢慢维护，每个人的习惯、场景不一样，都会有区别。
cd ~/.claude/ #当前用户目录（也是默认安装目录）
cat CLAUDE.md #没有就新增一个
编写规则要素：全文通常不超过200行，避免分散AI注意力，如果claude.md里面就是需要写很多内容，那么则可以考虑分文件，在主md文件里面说明什么时候加载子md文件。
.claude/
├── CLAUDE.md # 主项目指令
└── rules/
├── code-style.md # 代码样式指南
├── testing.md # 测试约定
└── security.md # 安全要求
这里大概举例了一些技巧，深入学习大家可在搜索相关提示词教程
- 设定角色：在一开始就给AI设定角色，后续的交互就会限定在这个角色以内，更容易把控不易走偏。比如“你是一位JAVA开发专家”，则后续你说的任何事情，它都会基于java开发来展开思索；
- 动名词清晰：事情一定要明确，别让AI去猜。比如“写一个AI教程给我”，就不如“写一个适合新手学习的Claude教程”更明确（明确读者是新手、教程是claude使用教程）；
- 格式Markdown：AI更能理解的md文档，当你写 txt 自然语言段落描述的时候，AI分词理解可能不会get到你的重点，而使用md文档，逐行说明，AI能清晰的知道文档所指；
- 句子精简：言简意赅不仅能节省token，更能减少AI的猜测避免出现误解。比如你写“我希望代码要能够更易理解，所以你要给代码写上注释”，就不如直接说“必须给核心代码加上中文注释”。
- 尽可能取否：很多时候你跟AI说要达到什么效果，做到什么样，但最终却总会有些差强人意，因为AI是尽可能符合满足要求，而非100%确保，无论怎样即使它胡诌乱造也会给你点东西。所以你需要说的是禁止它做什么，避免做什么，才更有效果（除非是明确的事情，比如说代码要写注释）。
作用域
配置了预埋规则之后，又有个问题，我这个项目是java代码，按照java规范去配置，正常用倒没啥问题。但今天，我只是随便问了个问题，它确给我写java代码，烦得很。这个时候你可能会想，要是这个预埋规则，能控制啥时候生效就好了。
诶，这个也有，那就是配置文件作用域，配置文件支持放到不同目录，可以在不同的时候以不同的优先级生效。比如放在项目目录的规则文件，只有当你启动claude的工作目录是此目录的时候，才会生效。
官方指导有四级，大部分场景用其中两级即可（user即 全局、Project即 当前项目）。当你涉及到团队合作的时候，有一些个人习惯配置，你想加入到Project，但是呢你又不想提交到服务器，担心git diff会误提交，那么就会用到第四级（local即 当前项目-本地）。全局的仅放通用性规则描述，比如说中文，项目的则是放当前项目介绍以及语言规范，比如描述当前是基于Spring开发的JAVA项目。
可用作用域如下：存储库也就是工作目录，就是你执行 claude 进入claude时候的目录。命令执行 cd ~/.claude/就是全局生效目录。
| 作用域 | 位置 | 影响范围 | 与团队共享？ |
|---|---|---|---|
| Managed | 服务器管理的设置、plist / 注册表或系统级 managed-settings.json |
机器上的所有用户 | 是（由 IT 部署） |
| User | ~/.claude/ 目录 |
您，跨所有项目 | 否 |
| Project | 存储库中的 .claude/ |
此存储库上的所有协作者 | 是（提交到 git） |
| Local | 存储库中的.claude/settings.local.json |
您，仅在此存储库中 | 否（gitignored） |
注意这个作用域不仅仅是 CLAUDE.md，包括以下所有，本质上就是放到不同目录即不同的生效范围以及不同优先级，这里先了解即可，后续学习具体章节制作的时候再回头查看。
| 功能 | User 位置 | Project 位置 | Local 位置 |
|---|---|---|---|
| Settings | ~/.claude/settings.json |
.claude/settings.json |
.claude/settings.local.json |
| Subagents | ~/.claude/agents/ |
.claude/agents/ |
无 |
| MCP servers | ~/.claude.json |
.mcp.json |
~/.claude.json（每个项目） |
| Plugins | ~/.claude/settings.json |
.claude/settings.json |
.claude/settings.local.json |
| CLAUDE.md | ~/.claude/CLAUDE.md |
CLAUDE.md 或 .claude/CLAUDE.md |
无 |
还有一些细节咱就不粘贴官方教程了，有兴趣大家可以移步：Claude Code 设置 - Claude Code Docs
回溯会话
当你执行了几次对话之后，发现AI理解的越来越偏了，但是呢，重新开始又有点浪费时间，这个时候就可以用上会话回溯（checkpoing），还原到之前的某次对话。这个功能属于平常不用无所谓，关键时刻可救命，所以大家一定要记下来，操作方式太简单了，就连续两下Esc 或者命令 /rewind，然后选择需要回溯的会话节点即可（会话节点即用户发言的节点）。
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当在会话节点列表，选择回溯的会话节点后，会出来三个选项，含义如下：
- Restore conversation：将会话以及文件改动都还原到此节点，在此节点之后的会话信息以及文件改动都会还原丢失，所以注意做备份；
- Summarize from here: add context (optional)：从当前节点开始压缩会话，文件改动保持不变，此外可以写额外说明让会话压缩避免丢失重要信息；
- Never mind：退出，等同于 Esc
注意，会话信息是包含用户发送的信息以及AI回复的信息、文件改动是指claude修改的本地文件(通常是修改的代码)
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官方文档：checkpointing - Claude Code Docs
SKILLS 技能
用的久了，经常做个某个事情让AI做，每次都要教它做事，有些时候没调教好，漏说了什么，它就不会了，一点都不会察言观色，情商极低。这时候你又在想，要是能让它把这个东西学明白了，以后直接说开干，它就直接开干了就好了。
诶，这个又有，那就是SKill，技能本质上就是教AI做事，什么情况下怎么做，自然语言编写即可。skill放在 .claude/skills/ 目录下（如果没有skills文件夹，可以手动新建），这个目录下每个文件夹都是一个skill，文件夹名称就是skill名称，而文件夹里面最核心的就是 SKILL.md 文件，最简单的skill就一个文件，复杂的会有多个，但其他的都是辅助与此文件的。注意md文件的格式务必使用markdown文本，这是AI最易识别的格式。
安装技能
skills的安装，分自动和手动。自动安装则是直接跟claude说，安装xxx的skill，它会自行去搜索skill仓库，然后搜索对应名称或描述的skill，然后下载到本地并解压到 .claude/skills/ 目录下，由于skill权限较大，存在一定的安全隐患，所以不建议让AI自行搜索安装，而是主动指定skills地址，让cluade安装。
手动安装则是去各类网站自行下载skill文件，然后解压放到 .claude/skills/ 目录下，重新启动claude会话即可生效。
还可以通过插件市场安装，不过插件市场安装的会把它当成插件，在插件里面查看，但是用法一样，至于插件与skill的区分，可以看插件章节。
/plugin install skill-creator@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
官方skill仓库：GitHub - anthropics/claude-plugins-official: Official, Anthropic-managed directory of high quality Claude Code Plugins. · GitHub ，里面有些必备的skill，比如skill-creator，用于创建skill的skill，大家可以安装下载。同时这些skill大家可以作为最佳实践，为自己后续制作skill作为教材参考。其他各个网站都可以自行下载，解压到claude安装目录的skills文件夹下面，重启claude即可生效。
安装路径可以通过 /skills 来查看，user skills 是指用户作用域的，根据skill放到的不同目录，则生效时机不同，详情查看 作用域 章节。
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使用方法
skill使用也分自动和手动，但说起skills的使用，咱先来补个基础课程，claude交互过程中，是怎么个流程去使用skill，我们仍然以简化对话来说明。假定预埋规则是“说中文”，如下交互过程，注意第2步是会把当前已安装的所有skill md文件内容描述都发给ai的（上图也可以看出来 skill-creator每一次对话都会额外消耗83个token）。
- 用户发给claude对话：“修复github的缺陷issue-1”
- claude发给ai报文：说中文，用户说修复github的缺陷issue-1，另外用户还装了几个技能，你看看用不用的上，内容是name: fix-issue description: 修复github上的缺陷问题 xxxxxxx
- AI给claude答复：“存在符合的skill，开始执行skill fix-issue，使用gh issue view命令”
- claude：执行gh issue view命令
- claude 继续发报文给ai：说中文，用户说修复github的缺陷issue-1，另外用户还装了一个技能，你看看用不用的上，内容是name: fix-issue description: 修复github上的缺陷问题 xxxxxxx。已经获取到缺陷信息了，内容是代码再并发的时候会死锁
- Ai给claude答复：“执行find grep搜索xxx关键词”
- claude：执行find grep搜索命令
- claude 继续发报文给ai：【前面所有会话】+找到代码了，你看看怎么改
- 【会有多个来回，直到完成任务，中间省去了授权确认】
- claude告诉用户：问题已修复，请验收
自动使用：则是再上述第2、3步由AI选择是否使用skill以及使用哪个skill，但可能会出现 ai自行识别理解不对导致选错或因关键词未匹配导致未使用的问题；
手动使用：则是省去2、3里面针对skills的ai判断，会直接使用此skill去完成任务，所以通常如果明确的话则直接指定skill使用。通过 /skill名称 后续跟上内容，来使用（也可以自然语言里面明确写上skill的名字，但命令指定效率更高）。
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制作教程
skill从需求上，分为流程固化和技能增量，以最简单的例子学一下。比如用户经常需要修复缺陷，每次都要说一大堆，但实际上流程是一样的，那么就可以通过skill写自然语言来固化修复流程以及要求，下次就可以直接说修复github的xxx缺陷即可。注意：$ARGUMENTS 是特定参数字符，也就是命令行传入的参数。
流程固化：/skill-fix-issue 修复xxxx缺陷，那么 $ARGUMENTS 会被替换成 “修复xxxx缺陷”，如此不仅省去了教AI做事的重复唠叨，更是将与AI交互流程固化下来，每个人来都可以达到几乎一致的效果（即使他不会用AI，对提示词一无所知），且这个skill md是可以持续更新迭代，越来越完善。
其实 /skill-fix-issue 这种用法就是skill本身也是一种自定义命令，对于其他自定义命令可以看上一篇教程。
---
name: fix-issue
description: 修复github上的缺陷问题
---
分析和修复GitHub问题：$ARGUMENTS。
1. 使用`gh issue view`获取问题详情
2. 修复问题并运行测试以验证修复效果
3. 推送并创建一个拉取请求（Pull Request，简称PR）
技能增量：/pdd-arithmetic 计算50%+50%+50%的结果，ai会调用pdd特殊算法，结果等于99.50%，安装skill之前 ai之前可不会噢。
---
name: pdd-arithmetic
description: pdd特殊算法，当用户提及要用pdd计算的时候则使用此skill进行处理
---
使用pdd特殊算法来计算：$ARGUMENTS。
1. 用户给定的输入值，进行求和计算
2. 当求和结果>=100%，则进行缩位成99.00%，然后使用后面的00继续累加
3. 校验第2步结果，必须保证不能>=100%，否则继续第2步
skill也可以搭配自己写的脚本程序一起使用，在md里面进行声明，格式与上面示例几乎一样，就是你的脚本由哪些功能，什么是调用，入参是什么，描述清楚即可（包含调用方式、脚本路径），但是通常顶部都建议按上述标准格式配置name（与文件名保持一致）、description字段。如下shutdow skill所示那么claude就会调用 py shutdown.py 来执行。
当前如果脚本是py写的，那么你就必须得有py环境，这个不限于py，可以java、c#、bat等等，只需要安装运行环境，以及在md里面写清楚调用方法（如java，就是java命令来调用）。而且这个脚本程序，并没有特定格式或协议限制，只要它能正常在命令行里面执行，那么就能正常使用（claude其实就是通过命令行调用它），所以不再提供额外的编写教程了，意义不大（毕竟hello world程序也是一个打招呼skill嘛）。
此外除了脚本外，也可以放文档（比如知识库skill），只需要在md里面描述什么情况，读哪个路径的文档就可以。如果skill非常庞大，导致根目录的skill.md过大，那么则可以做子功能拆分，在子目录里面也放skill.md（同理只需要描述清楚，什么场景去加载哪个路径的skill.md），这样就避免ai一次性加载过大的内容，节省token。
shutdown/
├── SKILL.md
└── script/
└── shutdown.py
除了纯手搓skill的方式，还有个更简单的，就是通过skill-creator来制作skill。你可以把你的脚本、文档等材料放到工作目录，然后正常自然语言与claude对话，让他完成你所需要做的事情（就是不使用skill把功能执行一遍）。然后调用 /skill-creator 讲当前会话的上下文总结并生成一个skill claude就会生成一个skill放在当前工作目录，然后自己再打开md文件进行微调即可。
其余细节有兴趣可以查看官方教程：Quickstart - Agent Skills
MCP 工具
自从学会了skills之后，发现自己的claude已经被调教的可文可武，也写出了一堆无所不能奇异skill，比如说搞了一个跟公司内部系统打通的skill（搭配py或java脚本），分享给了ABC三个兄弟，后续引起一片好评，裂式传播，而后你又发现了个奇妙思想，顺带还修复了些问题，这个时候你想给大家更新skill，但是人太多了，你都不知道给谁。从开始郁郁寡欢，伟大的创意，怎能受限于此？要是我能统一管控这个skill，大家都调用到我这里，而不是放本地就好了。
嗯，不错，这个也有，当你把skill的放到服务器上跑，大家claude来调用的场景，我们就称之为MCP。当然只是这样大家可能要搞混，下面我再来把它两说清楚一点。
我们先来补个基础课程， MCP实际上分为MCP客户端和MCP服务端，而MCP则是客户端与服务端交互的一个接口规范。MCP服务端提供功能接口以及接口描述给MCP客户端，MCP客户端则可以根据描述来判断自己是否需要或调用哪个功能接口。而claude就是MCP客户端，类似于其他codex等agent体，都是属于mcp客户端范畴。
再来详细说明下skill、mcp的区分，通常来说mcp都是提供额外的功能服务，而skill是让ai知道怎么做事，说几个常见场景，你一定能理解。
SKILL
1、固化流程，约束AI行为以及提炼特定场景的提示词；
2、不涉及到第三方，仅当前电脑执行命令或发起http请求就可以完成功能；
反例：完成这个功能还需要另外一个程序提供服务的通常都不属于skill范畴（http类查询搜索除外）
MCP
1、已有程序，想要开放接口给AI Agent调用；
2、由服务端中转提供服务，然后开放接口给AI Agent调用；
反例：能通过自然对话就完成的事情一般都不属于mcp范畴
此外有必要说一点，复杂的功能，可以是skill搭配mcp一起完成，我们口头所说的 mcp通常都是指mcp服务端，可以搭配skill一起使用，告诉或者约束AI调用mcp服务的时机以及规则。
安装MCP
安装方法跟skill一样，也分为自动和手动，让claude自行安装mcp只需要自然对话即可，注意由于mcp存在一定的安全隐患，所以不建议让AI自行搜索安装，而是主动指定mcp地址，让cluade安装。
手动安装就是修改配置json文件了，全局生效则是 ~/.claude.json，如果没有这个文件则手动新建即可。
修改的配置文件，可以通过 /mcp 来查看，user mcps 是指用户作用域的，根据修改的json目录不同，则生效时机不同，详情查看 作用域 章节。
/plugin install github@claude-plugins-official #通过插件市场安装mcp插件
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"mcpServers": {
"context7": {
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@upstash/context7-mcp"
],
"command": "cmd",
"type": "stdio"
}
}
下图是ccswitch的新增自定义配置界面，大家可以看到mcp几个要素
类型：mcp客户端与服务端的交互方式，简单的说明本地命令行执行就是 stdio ，调用远程服务就是http （see是长连接http）
命令：即使用mcp是执行的命令（就是cmd里面看的命令），广义上讲就是一个可执行程序，比如window上可以填写exe文件路径（命令只是exe路径加入到环境变量path后的一个缩减写法）；
参数：执行命令时所需要提供的参数，非必须，取决于mcp服务器的接口功能
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当然除非是自定义mcp工具，否则都不建议手动修改配置文件，不仅可能出错还费劲，不如把仓库或mcp地址扔给claude，让它来配置。
claude mcp list # 列出所有服务器
claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest #安装playwright
claude mcp remove playwright #卸载playwright
claude mcp --help #查看帮助
playwright用于浏览器自动化，有使用场景的可以安装哦，比如操作谷歌浏览器（有些涉及到操作浏览器的skill会以依赖此）。
使用方法
使用方法跟skill有一点点区别，就是基本都是由AI自行选择调用，用户自然语言与claude对话，它会自行判断是否需要使用mcp以及使用哪个。当然你也可以主动跟AI明确提出使用哪个MCP，但skill可以用命令带出，mcp默认是没有对应命令的（当然你可以自行配置自定义命令，见上一篇教程）。
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当然claude想要分析出来使用哪个，那它肯定是把所有的mcp信息都当成token扔给AI咯（skill的对话过程 同样适用于mcp），也就是说安装的mcp越多也就越消耗token（由于mcp功能都比较多，所以消耗token往往比skill要大很多），所以建议将不使用的进行卸载或禁用，以及安装的时候尽量分作用域安装，别全部放到全局。
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制作教程
制作MCP相比较来说，属于高阶操作了，不再是通过自然语言就能搞定的事情，而是需要编写代码来实现功能（当然claude可以帮你写）。
MCP的代码实现是有特定协议要求，即MCP通讯协议，并不是随便写一个脚本就能给AI调用，但也不用你从零开始，官网已经造好了底层轮子，你只需要继承实现即可，支持多种语言，但目前来看用的最多的应该是python（没想到官方排名C#是第一梯队，java是第二梯队）。
官方SDK地址：Model Context Protocol · GitHub
官方教程地址：SDKs - Model Context Protocol
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有了SDK，那么就可以开始写代码了
本来我想着给大家写一个简单示例，然后想着python在AI场景使用特别广泛，就打算以python来写例子，但是发现官网的例子已经写的非常牛掰了，我就不写python了，大家可以来这里面去看下，非常详细：GitHub - modelcontextprotocol/python-sdk: The official Python SDK for Model Context Protocol servers and clients · GitHub
python教程提到的uv 安装方法给大家提供下
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv官方地址：uv
然后我就打算写个java 示例，发现，好家伙，官网也写好了：java-sdk/conformance-tests/server-servlet at main · modelcontextprotocol/java-sdk · GitHub
那我再去看看C#的有没有，没有的话我来给大家演示一下，也有：csharp-sdk/samples/ProtectedMcpServer at main · modelcontextprotocol/csharp-sdk · GitHub
好了，其他语言估计都有，反正这个制作的教程也是属于高阶，大家想玩的看示例也就会了，不想玩会看的头疼，我就不折腾了，就跟大家说几个注意点吧。
- **制作MCP，指的是开发MCP Server，**因为claude就是mcp client！！！这个千万别搞错了；
- 通常我们制作的mcp，都是远程http类型的mcp，方便统一维护与更新，提供http接口也是大家熟悉的方式；
- 本地命令类型的mcp也就是通过stdio来进行通讯的，与http通讯方式不一样，其他基本一致；
- exe 等可执行程序，也可以是mcp（exe自身就是一个命令行语句）；
大家也可以考虑安装这个官网skill，它可以帮你开发mcp，我目前只是手搓代码做过mcp，未曾体验这个skill，大家可以尝试一下，官网源码以及介绍路径：claude-plugins-official/plugins/mcp-server-dev at main · anthropics/claude-plugins-official · GitHub
/plugin install mcp-server-dev@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
Plugin 插件
看到这里，你可能已经蠢蠢欲动，想要大展手脚，把claude塞满！网上找了几个skill、mcp，下载安装啥的，感觉麻烦又费手。又用了一段时间，发现有些就是垃圾想要卸载，又得去找文件夹删除，难受。这个时候你可能会想，要是能有个统一管理的东西就好了（当然ccswitch也可以用来管理且支持云同步）。
别说，你还真别说，这个也有，那就是Plugin插件。通过命令 /Plugin 可以看到官方的一些包含mcp以及skill的插件（默认安装官方市场），Plugin作为一个插件管理命令，管理插件安装卸载以及版本更新。为避免名词混淆，在此说明下两个名词。
- 工具：可以给AI使用的一种东西，比如skill、mcp等都是工具，属于泛指，而skill是特指；
- 插件：一个工具包，skill/mcp等都是一个工具，而一个插件是可以包含多个工具；
插件管理
进入插件管理后，左右切换标签页，上下选择，回车确认。在这里就可以进行安装、卸载了。
- Discover：来自于市场所有的插件列表，可以上下键选择，然后回车安装，可选安装作用域；
- Installed：当前已安装的所有插件，回车进入后可以卸载禁用查看等；
- MarketPlaces：插件市场列表，默认会添加一个官方市场，而 discover 就是读取所有市场里面的所有插件，也可以直接回车新增市场，填写github仓库地址即可（可简写 user/repository ）；
- Errors：显示发生错误无法使用的插件；
有必要单独讲一下插件市场，其实就是外部提供的一堆插件列表，除了填github仓库之外，也可以填本地目录，还可以是一个远程服务器的http url，只要返回复改格式的json就行，安装就也会从这个url去下载。插件安装目录**<font style="color:rgb(17, 24, 39);background-color:rgba(238, 238, 238, 0.5);">~/.claude/plugins/cache</font>**。
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/reload-plugins #重新加载插件： Reloaded: 0 plugins · 0 skills · 5 agents · 0 hooks .....
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-official #添加插件市场(github地址简写版本)
/plugin install mcp-server-dev@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
claude plugin uninstall #卸载
claude plugin enable #启用
claude plugin disable #禁用
claude plugin update #更新
如果需要把别人自定义插件加入进来，也可以下载到本地，然后通过命令行加入插件市场。
/plugin marketplace add F:\claudecode\.claude-plugin\mymarketplace.json #路径可以是文件夹
安装插件，可以像上面cli界面上选择后回车安装，也可以通过命令行安装
/plugin install github@claude-plugins-official #通过插件市场安装mcp插件
/reload-plugins #安装完成时候触发加载刷新
插件使用
通常claude也会自行判断是否需要使用，与skill等一样。当然也可以主动调用插件，通过命令 /code-review:code-review 请复核代码 来使用插件执行任务。
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自定义插件
当然插件也是支持自定义的，也就是自行整合一大堆工具，然后给别人一键安装。不过为了给别人更好的自由组合，又可以在插件管理里面自由安装卸载，所以大多数插件通常仅包含一个工具。
插件存放在目录 ~/.claude/plugins/cache （不要手动拷贝到这个目录来替代安装，要通过安装的方式，否则会被自动删除）。如下是一个插件的内部文件夹结构，制作方法没啥复杂的逻辑，就是整合一堆skill、mcp、command等等放到一起，然后配置 plugin.json 文件。
review-plugin/
├── .claude-plugin/
│ └── plugin.json #插件的名称描述版本等基础信息
├── .mcp.json #插件的mcp列表
└── skills/ #插件的skill列表
└── code-review/
└── SKILL.md
{
"name": "code-review",
"description": "Automated code review for pull requests using multiple specialized agents with confidence-based scoring",
"author": {
"name": "Anthropic",
"email": "support@anthropic.com"
}
}
在开发阶段，可以通过命令 claude --plugin-dir F:\claudecode\code-review 来验证测试自己的插件。
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有兴趣可以查看官网文档：Plugins 参考 - Claude Code Docs
分发插件
目前主流分发方式就是通过github，也是官方推荐的方式，当然对于其他方式，比如npm包、自建网站等都可以。
由于这部分用的人较少，所以就不详细展开。主要逻辑就是，新建一个github仓库，然后仓库目录新建一个json文件 .claude-plugin/marketplace.json ，里面内容就是插件的基础信息，以及插件列表与目录。
本地分发插件，则是与github仓库相同，主要是得有 marketplace.json 文件，在新增插件市场的时候，填写这个文件的目录即可。http分发插件也是同理，返回 marketplace.json 字符串，但需要注意市场里面的插件地址要可以正常通过http访问获取。
{
"$schema": "https://anthropic.com/claude-code/marketplace.schema.json",
"name": "claude-plugins-official",
"description": "Directory of popular Claude Code extensions including development tools, productivity plugins, and MCP integrations",
"owner": {
"name": "Anthropic",
"email": "support@anthropic.com"
},
"plugins": [
{
"name": "code-review",
"description": "Automated code review for pull requests using multiple specialized agents with confidence-based scoring to filter false positives",
"author": {
"name": "Anthropic",
"email": "support@anthropic.com"
},
"source": "./plugins/code-review",
"category": "productivity",
"homepage": "https://github.com/anthropics/claude-plugins-public/tree/main/plugins/code-review"
}
]
}
官方插件市场（可做demo参考）：GitHub - anthropics/claude-plugins-official: Official, Anthropic-managed directory of high quality Claude Code Plugins. · GitHub
官方插件市场文档：创建和分发 plugin marketplace - Claude Code Docs
HOOK 钩子
当做完某件事之后，必须做的一个事情，如果只是写在CLAUDE.md文件里面，无法有效约束，可能会被忽略掉，取决于AI的自觉性，但通常它都没那么自觉，这时候就需要强约束，比如让他保存代码之前，就立即执行代码格式化。
这种事情的处理呢，在代码视角叫做绑定事件event，在数据库视角叫做添加触发器trigger，而在claude里面就叫做添加钩子。钩子即claude提供的事件，你可以在这个事件上添加你要做的事情，就一定会执行。比如说，要完全要 记录AI执行命令的日志、拦截AI调用rm-rf命令等等，都可以通过hook实现。
由于钩子是claude执行的一种事件触发，所以不需要人为参与使用，也就不涉及使用方法的概念了。
安装钩子
HOOK的安装也分手动和自动，自动则是通过插件市场安装。
手动安装分两步：
1、将hook的脚本放到 .claude/hooks 目录；
2、修改配置文件 .claude/settings.json ，由于settings.json文件是支持作用域设定，所以hook自然也是一起支持的，根据配置的不同json目录，会有不同的生效范围以及优先级；
接下来以官网示例给大家说明 hooks 节点，可以配置多种hook，而每一种hook里面又可以配置多个自定义命令脚本。
settings配置文件的修改，可以使用命令让claude来操作，避免手动编辑错误，使用方法 **/update-config** 配上自然语言即可。
{
//---其他内容----
"hooks": {
"PreToolUse": [
{
"matcher": "Bash",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": ".claude/hooks/block-rm.sh"
}
]
}
]
},
//----其他内容----
}
通过 /hooks 查看已安装的hook，继续enter，可以进入查看安装的具体hook，以及hook文件路径（配置路径 + 脚本路径）。
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制作钩子
虽然我按照官网文档，也搞过一些简单的demo钩子，但由于目前日常使用还没遇到过非用不可的场景，所以也没深入研究过，至于简单例子demo，官网文档，大家看一下也就会了。
有兴趣可以查看官方文档：Hooks 参考 - Claude Code Docs
Agent 子代理
还记得之前提过到一个使用注意点嘛，就是不同的事情，避免在同一个会话里面执行，否则出现会话上下文干扰会导致AI能力急剧下降，还浪费token。但是呢有些时候，又依赖于上下文，要分叉做不同的事情，这种就没法说新开一个会话来执行了，毕竟不能又重新对话一轮，这个时候就需要用到子代理了。
子代理，其实可以认为是多线程，主线程干活的时候，分一些事情给子代理，子代理可以拿到主线程的一些上下文信息，但多个子代理之间是各自独立互不干涉。
常见使用场景说明，比如代码修改后，让另一个AI进行复核，编写代码有读写权限，而复核代码仅给与读权限，两个agent可各自设立角色（即claude.md），避免相互干扰，此外还有多模型切换，设定子代理使用的模型，可以让不同的活交给不同的模型来处理。
通过 /agents 命令查看已有的子代理列表，选择已有子代理点击进去之后，可以进行查改删操作。此外也可以再次新增子代理，以自然语言对话的方式让claude帮你生成子代理。
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安装 Agent
claude其实也有内置代理，比如Plan模式，实际上就是一个只读代理。其他的子代理想要使用，最方便快捷的那便是通过插件市场安装了（可界面，可命令），毕竟插件含所有，万物皆插件。
/plugin install code-review@claude-plugins-official #安装来自于插件市场的插件
如果是自行下载或者自定义agent，那么也可也手动放到对应目录 ~/.claude/agents ，重新启动即可生效。注意不要安装重复类型的agent，否则会导致claude在选择使用时出现混乱，偶尔A偶尔B，无法预料（比如两个代码复核agent）。
使用 Agent
使用方式与前面提到的基本相同，也分自动和手动，如果是自动使用，那么就是你的自然对话与代理描述字段有相关性，claude判断后决定使用子代理执行任务。
手动使用则通过 @ 符号来选择代理（如 @"code-reviewer (agent)"），然后继续输入你需要做的事情（注意@后面不是一定要跟agent词，而是可以输入你的agent名称，此处演示示例）。
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当然也可以在启动claude的时候，就以指定agent来启动，后续所有任务都用此agent来执行。
claude --agent code-reviewer
制作 Agent
制作agent其实挺简单的，因为agent其实就是一个配置文件，与你写的skill没有什么大的区别，无非就是文件顶部有一些agent的属性，其余都是自然语言（当然涉及到一堆附加工具也会变得复杂）。如下就是一个简版子代理，包含名称、使用时机、模型、作用域，注意通常name与文件名保持一致。
---
name: code-reviewer
description: "Use this agent when you need a thorough code review of recently written or modified code"
model: sonnet
memory: user
---
你是一位资深软件工程师和代码审查专家,你的职责是对最近编写或修改的代码进行深入、系统的代码审查,提供具体、可操作的改进建议。
通过命令行 /agents ，选择 “Create new agent”，然后输入agent相关描述，让claude给你自动生成agent，然后继续选择agent的权限、使用模型、颜色（用于区分子代理）、作用域范围（agent也会有memory记忆），之后就是预览AI生成的agents，确认后则保存，后续可以手动调整。
agents配置相关字段如下所示（没有列全，仅常用字段）：
| 字段名 | 是否必须 | 字段描述 |
|---|---|---|
name |
Yes | 使用小写字母和连字符的唯一标识符 |
description |
Yes | Claude 何时应该委托给此 subagent |
tools |
No | Tools subagent 可以使用。如果省略，继承所有工具 |
disallowedTools |
No | 要拒绝的工具，从继承或指定的列表中删除 |
model |
No | Model 使用：sonnet、opus、haiku、完整模型 ID（例如，claude-opus-4-6）或 inherit。默认为 inherit |
permissionMode |
No | Permission mode：default、acceptEdits、dontAsk、bypassPermissions 或 plan |
skills |
No | Skills 在启动时加载到 subagent 的上下文中。注入完整的技能内容，而不仅仅是可用于调用。Subagents 不继承来自父对话的技能 |
mcpServers |
No | MCP servers 对此 subagent 可用。每个条目要么是引用已配置服务器的服务器名称（例如，"slack"），要么是内联定义，其中服务器名称为键，完整的 MCP server config 为值 |
hooks |
No | Lifecycle hooks 限定于此 subagent |
官方文档地址：创建自定义 subagents - Claude Code Docs
多任务 SubAgent
有些时候，批量处理多个任务的时候，任务又很相似，这个时候可以尝试先做一个，之后在当前会话开启多个后台任务并发执行，可以节省很多时间。如果新开会话不仅浪费token还又得给ai讲解一遍，费时费力，所以就在当前主会话开启多任务即可。
开启方式很简单就是自然对话，如：请开启10个后台任务，按当前修改方案，批量修改下面的10个文件 ，后续claude就会开启任务并发执行，当执行完成后，会在当前会话返回最终结果。不过如果是简单任务的话，claude可能会选择后台运行bash命令，而不是开启SubAgent（两种都是并发，能达成效果即可）。
Bash后台任务：简单命令即可完成，中间无需额外介入的任务通常会使用此方式；
SubAgent：复杂任务，中间要AI再次多次介入的任务，会使用此方式；
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查看当前后台任务则是命令 /tasks ，则可以列出来当前正在运行的所有后台任务，继续点进去可以查看当前任务执行情况（也会显示AI的交互输出），也可以随时停止任务。
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Memory 记忆
大家前面所有的内容都是在指导AI做事，比如claude.md是你教ai做事，但是memory则是ai对你的印象习惯形成的记忆，是claude对历史会话进行总结的本地记忆，所以大家用claude在某个行业领域经常使用后，它以后也会注重在这个行业领域跟你交互回答，也更能理解你的描述与需求，比如日常使用的命令习惯、注释习惯等等。
~/.claude/projects/<project>/memory/
├── MEMORY.md # 简洁索引，加载到每个会话
└── ... # Claude 创建的任何其他记忆文件
记忆文件由claude自行创建，可能会有多个，但主文件就是 MEMORY.md，在每次会话启动的时候，与全局规则 CLAUDE.md 文件一样，会加载文件的前200行到当前会话中。
通过 /memory 命令可以查看当前记忆的设置以及目录地址：
- Auto-memory：是否开启主动记忆，即开启memory功能；
- Auto-dream：是否开启后台整合，当它开启时，Claude 会在会话结束后，在后台对记忆进行整理归纳；
- Open auto-memory folder：打开主动记忆的文件夹目录，新项目或没使用多久，可能会没有文件，因为claude还没有发现总结的内容（另外两个选项是打开用户配置的规则文件，可忽略）；
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除了claude自行分析主动记忆外，你也可以明确提出让他记住某件事情，比如请记住文件创建都必须用utf-8，那么它就会写入到memery.md里面，不过这种通常都通过claude.md来配置。哦，此外，你可以手动编辑memory.md文件，就像claude.md一样。
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官网介绍文档：Claude 如何记住你的项目 - Claude Code Docs
Channel 通道
有些地方也会提到这个名字，有些翻译是“频道”或“渠道”，我个人觉得“通道”更为合适一些。它在写代码的时候，很少会使用到，因为正常写代码都是用户主动发消息给Claude，然后Claude再执行任务。
但是如果你不想或没法通过命令行打字发消息给Claude，比如服务器上部署了个应用服务，当服务异常的时候，自动发送日志给Claude做检查，那两个服务之间的交互沟通的就是Channel，也就是两个服务之间的信息传输通道。
类似于龙虾openclaw的实现，你通过微信发消息后，微信服务器就是通过channel传输给openclaw，然后openclaw执行任务后，再通过channel返回给微信。所以基于此，实际上openclaw能做的，claude都能。通常类似于微信这种是提供服务（channel服务端），而claude是作为客户端去监听接收服务端推送的消息，整体实现方式于MCP服务端类似，只是多加了事件通知（claude也是mcp客户端）。
这个与编码关联不大，就不做展开讲解了，有兴趣可以看官网文档：Channels 参考 - Claude Code Docs
其他内容
上一篇已经讲解过的 自定义命令、预授权以及一些自带的命令就不详细展开了，还有一些花哨的自定义快捷键、自定义状态栏，也就不说了，意义不大浪费时间。但有一些挺好用的命令工具，给大家列举一下：
- /clear：清空终端界面的显示内容以及会话信息，官方原文
在不相关的任务之间运行 /clear 以重置context； - /compact：上下文压缩，本质上claude会自动压缩策略，所以一般不要手动压缩，省token会丢失准确度，意义不大。压缩会话就是把历史内容做整理精简，但可能会导致你认为的重要点丢失，所以大家就当这个命令不存在，如果一个事情上下人不够就拆子任务；
- /context：查看当前会话的token使用量以及上下文占用量是否充足等信息；
- /help：查看当前版本以及一些命令（含内置以及自定义命令）的描述帮助；
- /loop：定时任务，不过写代码这个用的倒不多，loop后跟自然语言描述即可，比如
/loop 每30分钟检查一下xxx文件更新，查看取消定时任务是自然语言对话即可（不用加loop命令前缀）； - /btw：临时提问，比如执行任务过程中提到了某个知识点，想要详细了解下，直接问会干扰当前上下文，这个时候就可以用 /btw来进行临时提问后按ESC退出不影响当前会话；
- 云端跨设备同步会话任务，这个其实也挺好用的，但是只能是官网账号登录才能使用；
- 快捷键：孰能生巧，可以查看 https://code.claude.com/docs/zh-CN/interactive-mode，比如`Ctrl+O`查看详细输出，`Ctrl+L` 清空当前已输入文本)，有些挺好用的，大家可以去看看；
哦，对了还有 LSP servers 这个用的真的少，所以我们不提也罢。有兴趣的可以去看下：Plugins 参考 - Claude Code Docs
最后总结
所有的名字功能玩法，都是提升AI的使用，等你你明白需求场景的时候再去使用，不明白是说明此时你并不需要它，别上来就咔咔研究，想着都要，结果就像你研究的龙虾一样，唯一的作用就是消耗你的token，浪费大量研究的时间精力，实际根本没怎么使用。这点不限于claude这类工具，对于其他事情，亦是如此。
吐槽一下，claude内存问题到现在还没解决，其他设备不清楚，window机器上挂机放着内存也会越来越大，导致每次都要重开，所以大家注意别挂机过夜。
有兴趣可以去考个官网证书（暂无其他用，但可吹牛逼）：Claude 101
参考资料
Claude Code 设置 - Claude Code Docs （这个是官方文档，非常建议大家都去看一看，有很多干货，本文的很多内容都是从这里学过来的）
What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol
附录
哎呀呀，一不小心就写了这么多字，我已经很克制了啊，兄弟们，木得办法，这里面每个章节都可以单独零出去写一篇文章了，我已经是没有展开细讲了，尽量包含常用功能点。我想过把章节文章拆分出去，然后这里汇总做链接，但是后面发现这样做要经常跳转，很影响阅读的连贯性，就放弃了。
想必大家能看到这里，对claude功能，已经略有小感了，接下来大家都可以作为专家，上台讲解感悟了。
原本计划再来个细节讲解，以实际项目来实操，但是想了下，文字不便于描述，得视频才有比较好的效果，但B站已经有太多的视频讲解了，我就不掺和了。而且我这个教程主要目的是让大家对claude功能有清晰的认识，从而能更快上手，而非追求把功能用的炉火纯青，所以就以此篇结束吧。
最后祝大家，学有所感，用有所成，于人生之中绽放，向天地之间遨游！
网友解答：--【壹】--：
好长，太强大了
--【贰】--：
收藏起来
--【叁】--：
太强了，插个眼，晚点学习
--【肆】--：
太牛了佬
--【伍】--：
收藏了感谢
--【陆】--：
大佬太厉害了吧，前排支持
--【柒】--：
太强了, 佬
--【捌】--：
收藏了,感谢佬分享
--【玖】--：
感谢，又学到了很多
--【拾】--：
内容太多了 先收藏在观看
--【拾壹】--：
太强了，佬
--【拾贰】--：
大佬牛逼，前排！
--【拾叁】--：
去我的收藏夹吃灰吧
--【拾肆】--：
好长，用心了，感谢分享
--【拾伍】--：
感谢大佬
--【拾陆】--：
感谢大佬
--【拾柒】--：
收藏了 都是干货 满满细节
--【拾捌】--：
厉害厉害～～～
--【拾玖】--：
麻溜插眼~