喵神ClaudeCode一个半月重度使用总结｜笔记
1、生产力革命性提升：传统开发需数周的任务，现可缩短至几小时完成；
2、Claude Code（CC）的迭代速度（如自定义命令/Hooks/Subagent）反映 AI 开发工具的进化加速度。
3、AI 解放重复劳动，但加剧行业竞争：手工打磨的“匠人模式”可能被 AI 快速迭代淘汰；
4、命令行 > 编辑器AI
– 传统编辑器（如 Cursor/Copilot）受限于单文件上下文，易出现代码同步问题；
– CC 命令行模式强制全局视角，减少人工干预反而提升输出质量。
5、必须练习任务拆解
– 大任务需拆解为原子步骤，避免上下文溢出（限制200K）；
– 善用 `/compact` 主动压缩上下文，或通过文档保存计划供新会话复用。
6、 小步迭代优于一步到位
– 一次性生成千行代码易失控，调试成本剧增；
– 每次修改后立即 **编译→测试→Lint**（可配置 Command 自动化）。
7、 Plan Mode 的灵活使用
– 熟悉领域：充分规划确保架构一致性（如讨论 MVVM 分层）；
– 探索性项目：直接生成原型再迭代，避免过度设计。
8、高阶技巧
– 将重复 Prompt 转化为 Command（例 `/test-and-fix`）；
– 通过 MCP 扩展知识：`apple-docs-mcp` 解决 iOS 文档缺失，`mcp-atlassian` 连接 JIRA。
– 语音输入提效推荐工具：MacWhisper（原生高效）、VoiceInk（隐私优先）、Wispr Flow（UX 流畅）；中英文混合语音 → AI 润色 → 精准输出，提升交互效率。
9、应对CC资源消耗
– 模型分级：简单任务用 Sonnet，复杂任务切 Opus；
– 错峰使用：北京下午（美国深夜）响应质量可能更高。
– Weekly 限额下，优先保障核心任务；
– 保持多工具备选（如 Codex/Gemini），避免依赖单一路径。
10、高级应用场景
– 代码提交 → PR 生成 → JIRA 更新闭环；
– 技术文档撰写、数据清洗脚本生成。
– SSH + Tailscale 远程连接主机，手机端处理紧急任务。
2、Claude Code（CC）的迭代速度（如自定义命令/Hooks/Subagent）反映 AI 开发工具的进化加速度。
3、AI 解放重复劳动，但加剧行业竞争：手工打磨的“匠人模式”可能被 AI 快速迭代淘汰；
4、命令行 > 编辑器AI
– 传统编辑器（如 Cursor/Copilot）受限于单文件上下文，易出现代码同步问题；
– CC 命令行模式强制全局视角，减少人工干预反而提升输出质量。
5、必须练习任务拆解
– 大任务需拆解为原子步骤，避免上下文溢出（限制200K）；
– 善用 `/compact` 主动压缩上下文，或通过文档保存计划供新会话复用。
6、 小步迭代优于一步到位
– 一次性生成千行代码易失控，调试成本剧增；
– 每次修改后立即 **编译→测试→Lint**（可配置 Command 自动化）。
7、 Plan Mode 的灵活使用
– 熟悉领域：充分规划确保架构一致性（如讨论 MVVM 分层）；
– 探索性项目：直接生成原型再迭代，避免过度设计。
8、高阶技巧
– 将重复 Prompt 转化为 Command（例 `/test-and-fix`）；
– 通过 MCP 扩展知识：`apple-docs-mcp` 解决 iOS 文档缺失，`mcp-atlassian` 连接 JIRA。
– 语音输入提效推荐工具：MacWhisper（原生高效）、VoiceInk（隐私优先）、Wispr Flow（UX 流畅）；中英文混合语音 → AI 润色 → 精准输出，提升交互效率。
9、应对CC资源消耗
– 模型分级：简单任务用 Sonnet，复杂任务切 Opus；
– 错峰使用：北京下午（美国深夜）响应质量可能更高。
– Weekly 限额下，优先保障核心任务；
– 保持多工具备选（如 Codex/Gemini），避免依赖单一路径。
10、高级应用场景
– 代码提交 → PR 生成 → JIRA 更新闭环；
– 技术文档撰写、数据清洗脚本生成。
– SSH + Tailscale 远程连接主机，手机端处理紧急任务。
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