2026年10月8日 星期四

精通 Claude Code

<精通 Claude Code>

之前都用CODEX
最近多加了CLAUDE而且發現更有效率
然後就找到他們之前的直播影片
再加上現在的一些文件還有後續的影片
結合AI做了一些筆記與整理

給大家參考

① 把目標、限制與完成條件說清楚
Boris 建議,給模型明確的任務,也給它選擇執行方式的空間。
例如交代「要解決什麼問題、哪些部分不能改、怎樣才算完成」,避免把每個操作步驟都寫死。當模型反覆卡在同一處,再補上具體指引。

② 讓 AI 有能力檢查自己的成果

寫程式,就讓它執行測試;做網頁,就讓它查看畫面、對照設計稿。只有「完成了」的文字回報,很難判斷結果是否可靠。
交付時要求測試結果、截圖或其他可檢查的證據,才能減少每個錯誤都等人發現的情況。

③ 專案背景要精簡,依用途保存
CLAUDE.md 可以保存每次工作都需要的專案規則。現在也有 Auto memory,讓 Claude 記錄使用者的偏好、修正與值得延續的資訊,並透過 /memory 查看、編輯。
兩者都需要定期檢查,尤其是已經過時或互相矛盾的內容。官方記憶說明
只在特定任務需要的知識與流程,則可以整理成 Skills,讓 Claude 在相關情境再讀取,減少每次對話都載入大量說明。

④ 必須固定執行的檢查,交給工具落實
把「每次修改後都要檢查」寫進提示詞,仍可能被忽略。
Claude Code 的 Hooks 可以在指定事件發生時,自動執行設定好的程序,例如檢查格式、驗證修改,或阻擋特定操作。
適合自動化的固定規則,可以逐步轉成可執行、可檢查的流程。官方 Hooks 說明

⑤ 複雜任務先規劃,小修改直接做
涉及多個檔案、需求不清楚,或對專案不熟悉時,先探索與規劃仍然有幫助。
但修正錯字、調整一個明確的小問題,不必每次都走完整規劃流程。規劃的深度,應該配合任務的不確定性。

⑥ 平行工作,也要安排分工與驗收
可以讓不同工作階段分別研究、實作與審查。子代理有各自的上下文,適合承接需要大量閱讀或專門檢查的任務。
如果多個工作階段都要修改程式碼,則需要隔離工作目錄,減少彼此覆蓋。分派任務時,也要一起交代每份工作的範圍與完成標準。

套用到研究與內容工作,也可以採取類似做法:先說明讀者與用途、指定資料範圍,再要求數字能對回來源、推論與事實分開呈現。模型更新後,用同一組實際任務重新測試,才能知道哪些舊指令值得留下。

*依 2026 年 7 月訪談與截至 2026 年 10 月 8 日查閱的官方文件整理。


原文發表於 Facebook(2026/10/08 00:21)
https://www.facebook.com/IEPSYfinancenote/posts/1659486502231587

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精通 Claude Code

<精通 Claude Code> 之前都用CODEX 最近多加了CLAUDE而且發現更有效率 然後就找到他們之前的直播影片 再加上現在的一些文件還有後續的影片 結合AI做了一些筆記與整理 給大家參考 ① 把目標、限制與完成條件說清楚 Boris...