8. Boris Cherny 是 Claude Code 的创始工程师,最近他公开了自己使用 Claude Code 的 13 个核心方法。这些不是理论,而是他每天实际在用的工作流程。看完我才知道,原来高手用 AI 工具也很朴素,同时又有点简单暴力的感觉,还挺好的,挺有价值的。1. 终端同时开 5 个 Claude 窗口大多数人:开 1 个窗口,输入问题,坐那儿等。Boris:终端开 5 个 Claude,标签页编号 1-5,开系统通知。哪个需要输入了提醒我,其他在后台自己跑。200 美元/月的订阅费,你让 5 个 AI 排队干活还是并行干活?2. 网页版再开 5-10 个,手机再开几个终端 5 个还不够,浏览器里再开 5-10 个 Claude 会话。早上起床用手机启动几个任务,等会儿再看结果。加起来同时跑 15 个 Claude 实例。这才叫榨干工具价值。3. 永远用 Opus 4.5 + 思考模式所有任务都用最贵最慢的 Opus。为什么?虽然单次慢,但一次做对,不需要反复修改,总体反而更快。便宜模型:提示 3 次×30 秒=90 秒 贵模型:1 次×60 秒=60 秒而且工具使用更准确,更少出错。4. 团队共享 CLAUDE.md 文件整个团队维护一个 CLAUDE.md,提交到 Git。专门记录:- Claude 做错过的事- 团队的特殊规范每次 Claude 犯错就加一条规则。久而久之这个文件变成 AI 培训手册,新启动的 Claude 自动就懂团队规范。传统文档没人看,但 Claude 每次都会读。5. 代码审查时用@claude 自动更新规范PR 评论里直接@claude:“@claude 请在 CLAUDE.md 中添加:所有外部 API 调用必须设置合理的 timeout。“Claude 自动把规则写进文件,作为 PR 一部分提交。代码审查的宝贵经验不再散落在评论里,自动沉淀成可执行规则。6. 用计划模式启动任务大多数会话都先按两次 Shift+Tab 进入计划模式。不是直接让 Claude 干活,而是:1. 我说需求2. Claude 给计划3. 我审查调整4. 来回几轮直到满意5. 切换到自动模式执行花 3 分钟确认计划,省下 30 分钟返工时间。7. 为高频操作创建斜杠命令每天要做几十次的操作,都做成斜杠命令。比如/commit-push-pr:- 查 git 状态- 生成 commit message- 提交代码- 推送远程- 创建 PR命令里用 bash 预计算信息,Claude 不需要反复调用工具,执行更快。8. 用子代理处理专门任务创建多个子代理,每个专注一类任务:- code-simplifier:简化优化代码- verify-app:端到端测试应用- 文档审查、性能分析等复杂任务拆成专门的小任务,指令可以写得非常详细精确。9. 用钩子自动格式化代码PostToolUse 钩子:Claude 编辑文件后,自动运行格式化工具。- JavaScript → Prettier- Python → BlackClaude 专注写逻辑,格式化自动搞定,CI 不会报错。10. 预设常用安全命令的权限不用——dangerously-skip-permissions(太危险)。用/permissions 预设允许常用安全命令:```plaintextgit statusgit diff npm testdocker pslscat```写进.claude/settings.json,团队共享。常用安全命令自动放行,危险命令还是要确认。11. 配置 MCP 让 Claude 调用所有工具配置大量 MCP 服务器,Claude 可以:- 搜索发布 Slack 消息- 跑 BigQuery 分析数据- 从 Sentry 获取错误日志你说“昨晚有功能出错了,帮我查”,Claude 自动:1. 查 Sentry 日志2. 分析哪个接口报错3. 看相关代码4. 搜 Slack 看有没有其他人遇到5. 给诊断和修复建议给 AI“手”和“眼睛”,它能自己获取信息。12. 长任务用后台代理或插件1 小时的大任务(比如重构模块),你不可能盯 1 小时。三种策略: A. 提示 Claude 完成后用后台代理验证 B. 设钩子自动触发验证流程 C. 用 ralph-wiggum 插件自动检查沙箱里用——permission-mode=dontAsk, Claude 不受阻碍完成任务。等你回来,它已经干完且自己检查过了。13. 给 Claude 验证自己工作的途径(最重要)确保 Claude 有办法验证自己的工作。比如提交网站代码后:1. 用 Chrome 扩展打开浏览器2. 测试 UI 各个功能3. 检查用户体验4. 发现问题自己改5. 直到正常才算完成不同任务验证方式不同:- 后端→跑测试- 前端→浏览器测试- 数据分析→检查数字合理性有反馈循环的 AI,质量提升 2-3 倍。---核心逻辑这 13 条围绕 7 个思想:1. 并行工作,榨干订阅费2. 用最好模型,一次做对3. 积累团队智慧4. 自动化重复操作5. 给 AI 完整工具权限6. 建立反馈循环7. 先计划再执行AI 工具不是拿来就能用好的,需要投入时间配置、训练、优化。但一旦建立起顺手的工作流,回报是巨大的。关键是:找到适合你的方式,然后不断迭代改进。---看完这 13 条,我才明白为什么有人用 AI 越来越快,有人却觉得 AI 没用。差距不在 AI,在用法。原文地址:x.com/bcherny/status/2007179832300581177#科技先锋官##AI创造营##微博年度新知博主#