Claude Code 用法全解：你一定不能错过！ - 链载Ai

对于一名开发者而言，Claud code 想必不用我过多介绍了吧，从刚出来时的质疑，到越来越多的人从 cursor/trae 等转向 Claude code，都足以证明它确实定义了新的编程方式。

如果你还没有尝试过，那么今天咱们就一起从基础指令到会话管理、从基础的代码辅助到极致的思考策略。无论是代码编辑、修复 bug、自动化测试，代码审查，Claude Code 都能显著简化流程，大幅提升开发和协作效率。文章较长，建议收藏转发。

安装

Claude code（以下简称 CC）的安装十分简单，确保你有NodeJs环境，然后在终端执行如下命令即可

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装以后如果你输入claude --version能够正常打印出版本号，就说明你已经安装好了。

配置账号

众所周知，Anthropic封号是出了名的，对于咱们这种网络环境不好、也没有支付条件的开发者而言，众多的代理站是我们的选择之一，这里我就使用代理站来做演示，当然你也可以参考我之前的 Kimi2 的文章用 Kimi K2 写前端是一种什么体验？还支持 Claude Code 接入？，用 kimi 官方的地址和 api_key 作为代理使用，当然模型上还是会有一定的折扣。

ok，废话不多说，这里我选用的代理站是下面的地址，如果你也想尝试，可以用这个邀请码，我们会分别有一些奖励。

https://anyrouter.top/register?aff=Qcc2

注册好以后，你可以生成一个 API TOKEN，然后在你本地的 shell 里面配置一下。

我这里以 oh-my-zsh 为例，只需要在 .zshrc 文件中添加如下内容

exportANTHROPIC_AUTH_TOKEN={your_token}
exportANTHROPIC_BASE_URL=https://anyrouter.top

然后source .zshrc即可。

然后你在终端输入claude即可，如果你看到了 BASE URL 如下，并且没有提示login，那么就说明成功了

在编辑器中使用

如果你觉得在终端中每次切换窗口比较麻烦，也可以在编辑器中安装Claude code的插件，目前vscode和Jetbrains系列都有自己的插件，这里以 vscode 为例，我们在插件中心安装claude code插件以后，随便打开一个文件，在最上方就能看到 cluade code 的标识。

点击以后就能在旁边直接开启一个终端的界面，并进入到 CC，同时你的编辑器打开或者选中的文件内容也能直接同步到 CC 中，这样子更加方便你的操作。

slash 命令大全

CC 是一个在终端内执行的大模型编辑器，当我们打开 CC 以后，如果该项目之前没有用 CC 编辑过，发现它会提示我们输入/init 命令，我们先梳理一下它到底有哪些命令，再来分别讲解

命令	用途说明
`/help`	列出所有斜杠命令
`/add-dir`	添加更多工作目录
`/Agents`	管理用于专门任务的自定义 AI 子代理
`/bug`	向 Anthropic 报告 bug
`/clear`	清除聊天记录
`/compact`	压缩对话内容
`/config`	打开配置菜单
`/cost`	查看 Token 使用情况
`/doctor`	健康检查
`/exit`	退出 REPL
`/init`	生成 CLAUDE.md 文件
`/login` /`/logout`	登录/登出账号
`/MCP`	管理 MCP 服务器
`/memory`	编辑记忆内容
`/model`	切换使用的模型
`/permissions`	工具权限管理
`/pr_comments`	查看 PR 评论
`/review`	请求代码审查
`/status`	查看系统/账号状态
`/terminal-setup`	安装 Shift+Enter 快捷键
`/vim`	开关 Vim 模式

Claude.md

CLAUDE.md是 CC 在执行/init命令时自动生成的文档文件，主要用于记录当前会话、项目或工作目录下与 Claude 模型交互的相关信息、配置和使用说明。它在开发者、AI 工具集成、协作中扮演“自述文件”的角色。

Claude Code在运行时会优先阅读该文件，这非常有助于Claude快速理解我们的项目。

当我们执行/init的时候，可以看到 CC 自己列出了几条 todo List，并自己开始执行


⏺ I'll analyze the codebase and create a CLAUDE.md file with essential information for future
 Claude Code instances.

⏺ Update Todos
 ⎿ ☐ Explore codebase structure and architecture
  ☐ Read package.json and build configuration
  ☐ Analyze source code files and main modules
  ☐ Create comprehensive CLAUDE.md file
  ☐ Check for existing documentation and rules

claude.md 主要包括

📌Project Overview：项目的具体功能和核心技术栈等
⚙️Core Architecture：对主要模块做解释。
💡Build Commands：一些核心的命令，比如打包、开发等。
📂Development Notes：核心开发信息等。

当然你可以在项目根和子目录创建多个 CLAUDE.md，为每个上下文提供自己个性化的配置。

文件路径	作用说明
`项目根目录/CLAUDE.md`	团队共享的项目级配置，提交至 Git，供所有成员使用
`项目根目录/CLAUDE.local.md`	个人本地覆盖配置，建议加入`.gitignore`避免影响他人
`父目录/CLAUDE.md`	在 Monorepo 结构中自动继承的上级配置（递归向上查找）
`子目录/CLAUDE.md`	针对特定子模块或功能的独立配置（优先于父级配置加载）
`~/.claude/CLAUDE.md`	用户本地全局默认配置，适用于所有 CC 会话

自己添加信息到Cluade.md

我们也可以自己添加一些额外的信息到claude.md文件中，方便 CC 更好的了解我们的上下文。

一个是直接编辑文件，另外也可以通过# 你的内容然后选择保存的位置即可

图片上传

CC 中也可以上传图片，**在 mac 下使用的是contrl+v而不是command+v**，粘贴以后会显示一个图片占位符。

快捷键操作

/：也就是我们上面提到的 slash 命令，当我们输入/以后，可以输入开头字符，然后按 tab 即可补全
!：执行 shell 命令，比如!ls -al，就是等效于直接在终端执行 ls -al 命令
#: 添加信息到 Claude.md 文件

会话管理

CC 本质上还是一个vibe coding，所以对于我们之前在Cursor的使用来说，我们需要能切换会话，新建会话等操作

新建会话

如果我们已经在 CC 会话中了，可以执行/clear清除聊天上下文

切换会话

如果你此时想回到之前的一个对话中，可以输入/resume

CC 会列出来所有的会话，然后你选择一个之前的，就可以回到当时的会话上下文中了

启动时恢复历史会话

在启动的时候，执行claude -c，可以继续上次对话

也可以执行claude -r，可以选择历史对话继续。

上下文压缩

Claude Code提供了/compact，它的作用是压缩对话历史，只保留上下文摘要，从而减少 token 占用。这样 Claude 就不会因为上下文太杂而跑偏。

强大的工作流管理

启动前的“预训练”：先理解，再执行

在使用 CC 处理任务时，别急着让它立刻动手。更有效的方法，是先让它“进入情境”——先读懂相关内容、形成全局理解，再动笔执行。

举个例子：

如果你希望 Claude 优化一个后端模块，别直接发出“重构这段代码”的指令。更稳妥的方式是：

引导它先查看相关目录（如/src/services/user/），提取结构、功能点和依赖关系；

等它输出理解结果后，再提出具体需求，例如：“将 A 功能迁移至 B 并优化数据处理流程”。

这种“引导理解 → 再执行”的方法，远比直接下任务要可靠得多。

唤起深层次推理：切换“深思模式”

如果想激发它的深度思考能力，你可以通过特定提示词引导它更专注地推理。

以下是一些有效关键词：

think harder
ultrathink
step-by-step reasoning

这些词汇会促使 Claude 更谨慎地思考，虽然响应速度可能会慢一点，但整体结果往往更有深度、考虑更全面（当然 Token 烧的也越多...）。

准确表达你的需求，别让模型去猜

Claude 不具备“读心术”。如果你给出的指令过于模糊，它往往只能“猜测你的意图”，这会导致输出质量大打折扣。

更好的做法是：

明确列出预期功能、目标场景；
提供相关接口、数据结构及交互方式的说明；
如果能附上流程图、时序图、数据流图，那效果会更好。

简单来说：你越清楚地描述任务，它越能精准执行；你越模糊，它越容易跑偏。

自定义命令

我们可以在.claude/commands/目录下创建一些特定的 md 文件。然后我们在输入/的时候就能看到我们自定义的命令了

定义位置

输入命令

执行结果

这里有 2 种级别的指令

用户级命令：~/.claude/commands/，可以看到前缀user:。
项目级命令：.claude/commands/，可以看到前缀project:。

传入参数

假设在 .claude/commands/ 文件夹里新建了一个 optimize.md 文件，里面写上：

请分析并修复这个GitHub Issue：$ARGUMENTS。

按照以下步骤操作：

1. 使用`gh issue view`命令查看Issue详情
2. 理解Issue描述
3. 在代码库中搜索相关文件
4. 实施必要的修改来解决Issue
5. 编写并运行测试来验证修复
6. 确保代码通过代码风格检查和类型检查
7. 创建描述性的提交信息
8. 推送代码并创建PR

请记住所有GitHub相关操作都使用GitHub CLI工具(`gh`)来完成

保存后，你就可以在 Claude Code 中执行/optimize 1234，让 Claude 自动修复指定的 GitHub issue。其中1234是Issue的ID，而指令中的ARGUMENTS会被自动替换成1234

多个 CC 一起使用

在使用 Claude Code 时，如果你希望同时处理多个任务、多个分支，并让每个实例彼此完全隔离，Git worktrees 是非常实用的方案。

Git worktree 允许你将同一个 Git 仓库的不同分支分别检出到独立的目录中。每个 worktree 有自己的工作目录、隔离的文件状态，但共享相同的 Git 历史。

官方文档见：https://git-scm.com/docs/git-worktree

步骤一：创建新的 worktree

如果你要创建新的分支并启动一个新的工作副本：

git worktree add ../project-feature-a-b feature-a

如果你已经有一个现成的分支：

git worktree add ../project-bugfix bugfix-123

这会在项目外部（如 ../project-feature-a）创建一个独立的目录，其中包含该分支的完整工作目录。

步骤二：在每个 worktree 中运行 Claude Code

进入新的 worktree：

cd../project-feature-a
claude

再开一个 worktree：

cd../project-bugfix
claude

每个会话运行在各自独立的代码环境中，Claude Code 实例互不干扰。

步骤三：管理 worktree

列出当前所有 worktree：

git worktree list

删除一个 worktree：

git worktree remove ../project-feature-a

注意：删除 worktree 不会删除 Git 分支，只会清理目录。

注意事项：

每个 worktree 相当于独立的 Claude Code 沙盒，适合并行处理多个任务（如 bug 修复、特性开发、重构）。
在一个 worktree 中的更改不会影响另一个 worktree。
所有 worktrees 共享相同的 Git 历史和远程设置，便于统一推送。
使用有意义的目录名（如 project-auth, project-api-v2）能帮助你快速区分任务。

MCP 配置

接下来我们看看在 CC 中如何配置 MCP servers

命令行添加

如果你赶时间，这是最快的添加方法，我们用官方的 filesystem 举例：

claude mcp add filesystem -s user -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ~/Documents ~/Desktop

会打印出

Added stdio MCP server filesystem withcommand: npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users/hockor/Documents /Users/hockor/Desktop to user config
File modified: /Users/hockor/.claude.json

然后我们输入claude mcp list就能打印出我们配置过的 mcp 服务，也可以在 CC 里面执行/mcp list。

配置文件添加

很多开发者觉得CLI向导太繁琐，特别是输错了要重来。直接编辑配置文件更高效：

找到配置文件位置

macOS/Linux: ~/.claude.json
Windows: %USERPROFILE%.claude.json

编辑配置文件

{
"mcpServers": {
 "filesystem": {
  "type":"stdio",
  "command":"npx",
  "args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","/Users/username/Documents"],
  "env": {}
  },
 "github-server": {
  "type":"sse",
  "url":"https://api.github.com/mcp"
  }
 }
}

提示

使用 -s 或 --scope 标志指定配置存储位置：

local（默认）：仅在当前项目中对您可用（在旧版本中称为 project）
project：通过 .mcp.json 文件与项目中的每个人共享
user：在所有项目中对您可用（在旧版本中称为 global）

使用 -e 或 --env 标志设置环境变量（例如，-e KEY=value）
使用 MCP_TIMEOUT 环境变量配置 MCP 服务器启动超时（例如，MCP_TIMEOUT=10000 claude 设置 10 秒超时）
随时使用 Claude Code 中的 /mcp 命令检查 MCP 服务器状态
MCP 遵循客户端-服务器架构，其中 Claude Code（客户端）可以连接到多个专用服务器
Claude Code 支持 SSE（服务器发送事件）和可流式传输的 HTTP 服务器进行实时通信
使用 /mcp 与需要 OAuth 2.0 身份验证的远程服务器进行身份验证

Hooks

Claude Code 为我们提供多个 hook 事件，它们能在工作流的不同阶段触发：

PreToolUse：在工具调用之前运行（可以阻止调用）
PostToolUse：在工具调用完成后运行
Notification：当 Claude Code 发出通知时运行
Stop：Claude Code 响应结束时运行
Subagent Stop：subagent 任务完成时运行

每个事件会接收不同的数据，并可在不同层面控制 Claude 的行为。比如帮助我们

通知：自定义当 Claude Code 等待您的输入或运行某些内容的权限时如何获得通知。
自动格式化：在每次文件编辑后对 .ts 文件运行 prettier，对 .go 文件运行 gofmt 等。
日志记录：跟踪和计算所有执行的命令以用于合规性或调试。
反馈：当 Claude Code 产生不遵循您的代码库约定的代码时提供自动反馈。
自定义权限：阻止对生产文件或敏感目录的修改。

配置hooks

当我们运行/hooks命令时，可以选择一个执行阶段，然后选择添加 new matcher，这里我们选择PreToolUse，在工具调用之前

选择 + Add new matcher… 以仅在 Bash 工具调用上运行您的钩子。

为匹配器输入Bash。

然后输入 command

jq -r'"\(.tool_input.command) - \(.tool_input.description // "No description")"'>> ~/.claude/bash-command-log.txt

这个命令的作用就是从 JSON 数据中提取命令执行信息，并将结果格式化为特定的字符串后追加写入到 ~/.claude/bash-command-log.txt 文件中

最后选择保存位置即可。

钩子配置和权限配置一样，保存在配置文件里，该配置文件可以放在下面这些位置：

用户设置（~/.claude/settings.json）：用户私有，适用于所有项目
共享项目设置（.claude/settings.json）：提交到 Git 仓库，团队成员共用
本地项目设置（.claude/settings.local.json）：不提交到 Git 仓库，用户私有，只适用于当前项目
企业管理策略（/path/to/policies.json）：在企业环境下，系统管理员可以强制执行用户无法覆盖的安全策略，优先级最高

触发 hooks

我们让 CC 查看一次最近的提交记录，可以看到它执行了一个 Bash 命令

然后我们去我们存储的文件看一下

sub Agent

Sub Agent 是为了解决 AI 多任务执行能力不足的问题而设计的，特别适用于：

多工具协同时的任务拆解
执行链路长、状态隔离需求强的任务流编排
在插件系统（tool use）中复用工具调用上下文

类似于让 Claude 具备一个“临时招募专家团队”的能力，每个 sub agent 都是某方面的专家。

Sub Agent是 Claude 在执行复杂任务时，自动派生出的独立小 agent，它们具备以下特征：

特征	说明
任务专注	每个 sub agent 聚焦于一个子任务，比如调用某个函数、构造中间数据结构等
上下文隔离	Sub agent 有自己的一段上下文，不会干扰主 agent 的记忆和历史
可并发运行	Claude 可以并行创建多个 sub agent 执行任务，再整合结果
临时生命周期	用完即丢，不会长期保留，用于减轻主 agent 的负担
Agent 架构下的多角色扮演	某种程度上是“agent 中的 agent”，在调用复杂工具链时非常实用

简单举例

假设你问 Claude：

帮我分析这段 Python 代码中的 SQL 注入风险，并重构为参数化查询。

Claude 背后可能做了这样的事：

创建 Sub Agent A：专门分析代码中的 SQL 字符串拼接方式
创建 Sub Agent B：查阅 SQLite 的参数化语法
创建 Sub Agent C：根据上下文生成新的安全版本代码
主 agent 收集三者的输出并统一回答你

你看到的是 Claude 的一个回复，但它背后是多个 Sub Agent 协作的结果。

[User Input]
  ↓
[Claude 主 Agent]
  ├──> Sub Agent A：调用函数或文档分析
  ├──> Sub Agent B：执行代码
  └──> Sub Agent C：工具链推理
  ↓
[合并输出]
  ↓
[Response to User]

这一块内容我个人也还在摸索中，更多信息可以查看官网：https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/claude-code/sub-agents

监控成本

/cost

使用 /cost 可以查看消费情况，可以查看总花费、总使用时长、模型使用情况等信息。

ccusage

/cost 的作用比较局限，只能查看当前会话的消耗。推荐使用ccusage进行更细致的监控。 cc

sudo npm install -g ccusage

一些使用方法

# 基础用法 
ccusage     # 显示每日报告（默认） 
ccusage daily  # 每日 token 使用量及费用 
ccusage monthly # 月度汇总报告 
ccusage session # 按会话统计用量 
ccusage blocks # 5小时计费窗口数据 

# 实时监控 
ccusage blocks --live # 实时用量仪表盘 

# 筛选与选项 
ccusage daily --since 20250525 --until 20250530 # 指定日期范围 
ccusage daily --json   # 输出 JSON 格式 
ccusage daily --breakdown# 按模型细分费用

建议：

通过 ⁠/compact⁠、精准查询、拆解任务等方式降低 token 使用
建议定期设置消费上限，避免超支

总结

Claude Code 是开发者提升效率、自动化编程、改善协作的强大工具。无论是日常开发、团队协作还是复杂项目管理，Claude Code 都能为你带来全新的 AI 编程体验。快来试试，开启高效开发新篇章！