AI 编程新阶段：Claude Code上手指南

1- 前言

AI 编程最近发展迅速，属于学都学不过来的程度，但不学就废。最近很火的Claude Code，在学习的过程中做一些记录，也分享给大家，帮助大家快速上手。

其次，claude code 并不是只用于写代码，它也可以做其他事情，可以自动化操作浏览器，可以协助写文档，总结文档等。

AI 编程目前可以简单的说，有三个阶段：

网页对话，最早是 chatgpt 引领全球，将需求或已有代码片段发给 gpt，由 gpt 生成代码后，手动复制粘贴到自己的工程，手动编译调试；
插件工具，有很多工具出来，但最早效果不太理想，直到 cursor 出道，瞬间爆发，代码自动补全好用到爆炸，AI 自动识别工程并理解，然后直接修改本地代码，无需用户手动复制粘贴；
Agent 托管，在当下 claude code、codex 直接出世，开创全托管编程模式，AI 不仅可以编码提交，更能自动测试，产物发布，且配合自定义 skill、mcp 等，可谓是无所不能（近期出现的龙虾 openclaw 能做的，它都能），但是否是 VibeCoding 终局，大家拭目以待。

2- 环境准备

教程所涉及到安装时出现网络问题，需要自行解决，并验证可正常访问 github 以及 google。

提前说明下，与 Claude Code 对应的 OpenAI 的CodeX也是同类方法，使用方法基本一样（命令仅存在小差异），只是厂家不同。对于界面化工具，也可以使用Cursor，基于 VS Code 工具改造。虽然 Claude Code 本身也有界面化工具，但后续教程均以命令行为准（实际界面能做的，命令行都能，如果真要用界面工具更建议用 Cursor）。

2.1- 升级 PowerShell

安装PowerShell7.x 版本，win10 系统默认的是 5.x，操作体验上与 7.x 有很大差距(命令类型/自动补全等)，建议升级（与 5.x 是独立的程序，新版本启动是 pwsh）
注意后续使用时，如果涉及到需要访问官方 API 等，都需要添加代理（可设置永久化生效但不建议）

$env:http_proxy="http://127.0.0.1:7890"  #会话级临时代理
$env:https_proxy="http://127.0.0.1:7890"  
set-ExecutionPolicy RemoteSigned #允许脚本执行（选A-全是）
$PSVersionTable  #查看当前版本
winget install --id Microsoft.PowerShell --source winget #安装PowerShell 7.x

如果失败或者无效，可以手动下载后双击安装：https://github.com/PowerShell/PowerShell/releases/download/v7.6.0/PowerShell-7.6.0-win-x64.msi

2.2- 安装 Windows Terminal

Window11 有自带多窗口效果，但 Window10 安装此工具之后启动则会带多窗口效果，使用更方便。

winget install --id=Microsoft.WindowsTerminal -e

如果无法安装，则可以手动下载 https://github.com/microsoft/terminal/releases 下载最新版本（zip 包）。安装完成后，可以直接搜索 wt，即可启动，如果是手动下载的 zip 包，则解压启动 WindowsTerminal.exe 即可（可以直接将它创建快捷方式放到快速启动栏）。

右键标题空白处，点击设置，切换默认配置文件是新版本 PowerShell(注意通过图标区分)，此外在设置界面的左边往下拉选择新版 PowerShell，继续右侧开启以管理员启动。

2.3- 安装 NodeJS

后续很多安装命令以及环境运行都依赖 nodejs，属于必须安装的系统依赖。官网下载链接：https://nodejs.org/zh-cn/download 页面往下滚动，找到“Windows 安装程序 msi”，用安装包可以不用手动添加环境变量，更方便快捷，下载完成后双击安装即可，安装完成后就可以使用 node、npm、npx 命令。

node -v # 验证 Node.js 版本
npm -v # 验证 npm 版本
npx -v # 验证 npx 版本

2.4- 安装 Claude Code

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex  #安装claude code
claude #进入claude code开始使用，确认当前工作文件夹以及登陆，然后开始对话即可

免费用户由于模型能力较弱，且额度极低，无法达到很好的效果，可按照《附录》章节提到的方式获取额度。另外中转站等自定义 API 则不支持云端执行，只能本地使用，付费用户登录可以云端使用，多端同步。

安装参考文档：https://www.runoob.com/claude-code/claude-code-install.html

2.5- 安装 Codex（可选）

codex 是与 claude code 相同的开发工具，只是厂家和各自默认模型不一样，一个是 claude，另一个是 gpt。实际使用 codex、claude 可以二选一即可，用法几乎一样。只是我感觉 codex 速度会快一些，而且最近有活动是可以免费试用，更适合新手。

npm i -g @openai/codex  #安装codex
codex #进入codex开始使用，确认当前工作文件夹以及登陆，然后开始对话即可

官网目前开启限时试用，即使是免费用户也可以使用GPT-5.4 模型，Pro、Plus 用户则额度翻倍，支持云端网页直接操作(即官网提供虚拟机给你跑 codex)，可以通过各种设备(手机/平板)，直接让 codex write 代码并提交到 github 等操作。中转站等自定义 API 则不支持云端执行，活动过完后续免费用户也无法使用云端服务，只能是本地使用，无法多端同步。

活动与相关额度官网链接：https://developers.openai.com/codex/pricing?codex-usage-limits=gpt-5-4

2.6- 安装 CC Switch

访问开源工具地址：https://github.com/farion1231/cc-switch/releases

往下滚动找到并下载 CC-Switch-v3.xxx-Windows.msi 安装包(xxx 是版本号)，双击安装最新版本，支持 claude code、codex 等等，可自由切换配置第三方中转或者官方登录，也支持界面化查看各种工具，非常方便，而且还支持多端同步（ md、mcp、skill、api 配置等）。

首次使用 ccs，如果在此之前已有 codex 或者 cc 的配置，那么则点击导入配置。没有的话则点击添加供应商，可选官方或自定义三方（ccs 也预埋了部分三方中转），官方则是直接通过网页登录自动跳转，而第三方就是输入 api url + api key 保存即可，而且支持配置多个保存，后续使用时一键切换。

2.7- 安装 Python

由于AI 许多技能都是使用 py 语言编写，所以想要 AI 有强大的能力，就必须得安装 py 运行环境。下载地址：https://www.python.org/downloads/windows/ 下载安装包之后，双击安装（记得勾选添加 Path 环境变量），安装完成后就可以使用 py 命令。

py --version  #正常输出py版本号即成功

3- 使用方式

由于 AI 可能会存在预期外的改动，导致破坏已有功能代码，所以一定要将当前代码纳入到版本管理里面，而 claude code 与 git 关联很深，所以建议使用 git 作为代码版本管理工具，比如内置命令 /diff 则查看当前改动。

claude code 所有命令列表：https://code.claude.com/docs/zh-CN/cli-reference

https://code.claude.com/docs/zh-CN/interactive-mode

codex 所有命令列表：https://developers.openai.com/codex/cli/reference

https://developers.openai.com/codex/cli/slash-commands

首次使用会要求选择登录方式：官方账号登录、官方 API，只需要配置一次。

如果你有 claude 账号，那么你可以直接选账号登录点击回车，会自动跳转到网页端，然后登录成功后，会自动返回即可继续使用（这个容易封号，如果使用 applestore 开通，封号会全额退款，即使使用了半个月）。

如果你有 claude 账号且有充值使用 API，那么可以选择 API-KEY，输入你的 API-KEY 即可（这个贼贵，非常不建议）。

如果使用第三方大模型或者中转站，则需要手动修改配置文件（.claude/settings.json），先修改配置再启动 claude 即可跳过登录。

{
  "autoUpdatesChannel": "latest",
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-5kekekekekekekekekekke",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://www.aaaa.com"
  }
}

3.1- 运行方式

无论是 Codex 还是 ClaudeCode 都支持四种方式：终端 CLI、桌面端、插件版、网页版，这里面大家普遍使用最多的是终端 CLI的方式，毕竟全托管才是未来趋势。

终端版：运行在本地，具有完整功能，无界面消耗，纯命令行操作，可多开并发；
桌面端：与终端版本功能几乎一致，但额外增加了界面的资源损耗（无论是 cpu 还是内存资源，都是有额外的负担），在多开并发场景下对电脑性能要求更高，但优势在于有界面显示（实际作用不是很明显）；
插件版：嵌入到其他工具(IDEA、VsCode、Cursor 等)，优势在于仍保留现有开发习惯，增加 ClaudeCode 的功能，但注意一旦保留此习惯，那就是势必会削弱 AI 的存在感，增加人工干预。对于 VibeCoding 来说，这其实是个负担，没有真正的 Agent 托管；
网页版：运行在云端，劣势是无法操作你当前电脑环境，比如修改你本机代码就做不了，但优势在于，可任意设备操作，比如说你的代码本身就是外网可访问（github 仓库），那么你手机可以随时随地的指挥 AI 干活，完成后自动提交到 github。网页版可做任务规划（Plan 模式），规划好后，再拉到本地进行实操（会话可以同步到本地）；

3.2- 使用方法

自然对话：通过 claude 进入后，可以直接输入自然语言跟 AI 交互，让 AI 干活（openclaw 能干的，它都能）；
复制粘贴：将外部的长文本粘贴到终端，为避免干扰交互，此时会显示“ [Pasted text #1 +14 lines]”，实际里面就是你所粘贴的文本，回车后会显示实际正文；
提供文件：输入 @ 后，就会出来当前工作目录的文件列表，可以选择，也可以输入文件路径，可继续输入 @ 选择多个文件；
提供图片：复制图片文件后，粘贴进去，就会显示“[Image #2] (↑ to select)”，可粘贴多个图片，如果需要删除，则按“↑”键选择后按 Del 删除；
终端命令：按 “!” 后，就是进行终端命令，此时继续输入终端命令即可执行（比如查看目录文件等等），claude 不会介入；
管道输入：将一些命令的结果直接给到 claude，而无需执行后再复制进行交互。输入 “命令 | claude”，即把命令的结果直接传递给 claude。比如让 claude 看当前文件的所有错误日志，可通过命令查出来再提供给 claude，而无需让 claude 搜索全文，节省 token。

3.3- 多任务执行

虽然 AI 写代码时间相比较人工而言，快速很多，但执行任务的时候，或因网络问题，或因任务复杂，经常需要等几分钟才能出结果，这种场景非常常见，所以在使用 AI 的时候，一定要利用好碎片时间，可以去喝茶聊天摸鱼都行，当然也可以让 AI 并发干活。

并发执行，也就是让多个 AI 一起干活，当改造不同的功能文件时，相互不干扰，那么就可以启动多个 claude 执行任务。打开多个命令行窗口，进入 claude 界面，分配任务后，切换到下一个窗口继续分配任务。

可以右键已开窗口，点击拆分选项卡，左右互博。也可以点击 + 号，新增选项卡。

3.4- 继续会话

当交给 AI 的任务执行到一半没完成，有其他事情耽搁之后，重新启动 claude 可以继续上次的会话，继续执行任务，无需中断重来。

需要注意 AI 上下文有容量限制，当容量快要达到上限时，则建议新开会话执行。如果一定要继续，那么会话会被压缩，导致预期质量下降（也可以手动压缩 /compact）。

但凡多次交互仍然无法达到满意效果，则要么说明任务过于繁杂，需要进行拆分，要么是当前已陷入 AI 困境，很难再达到预期效果，这个时候不用多想，直接 /clear 重来才是唯一解。

claude --continue  #继续上一次会话（可简写 -c）
claude --resume   #展示当前会话列表并选择其一进入（可简写 -r）

#如果是登录官方账号使用官网服务，则可以支持跨端同步会话
claude --remote   #启动远程会话
claude --teleport  #继续恢复远程会话

codex resume  #codex继续会话（不可简写，无 - 符号）
#如果是登录官方账号使用官网服务，则可以支持跨端同步会话
codex cloud
codex cloud list

4- 预埋规则

用于给 AI 设定角色，规范 AI 行为，这些内容会自动带入 AI 上下文，无需再次申明输入，比如让 AI 始终用中文回答交互。

全局规则文件作用域全局，路径 C:\Users[用户].claude\CLAUDE.md ，维护 CLAUDE.md 规则文件，可以让 AI 后续都遵循此规范执行，效果非常明显。不用追求一次性写到完美，规则都是配合自己的使用习惯以及日常项目特性，逐渐完善的。 作用域介绍：https://code.claude.com/docs/zh-CN/settings

项目规则文件，在项目目录下的 CLAUDE.md，则仅对当前项目生效，首次使用时可通过命令/init 初始化，后续自行逐步维护完善，每次 AI 出现问题不要试图立即纠正，而是维护到这个 md 文件中。

注意控制行数，通常建议不超过 200 行，避免 token 浪费。

**## Defaults**

* Reply in ****Chinese**** unless I explicitly ask for English.
* No emojis.
* Do not truncate i

## 通用编码规范

### 代码质量标准
- 单个文件代码不超过1000行
- 单个函数不超过100行
- 必须有完整的注释，包括函数说明、参数说明、返回值说明
- 变量命名必须有意义，禁止使用a、b、c这种无意义命名
- 复杂逻辑必须有注释解释
- 识别复用机会，已有相似功能，优先复用而非重写

### 错误处理原则
- 所有可能的错误都必须处理
- 错误信息要明确，便于调试
- 不允许空catch块
- 关键路径必须有日志记录

### 安全规范
- 用户输入在系统边界必须验证
- 禁止硬编码密钥/密码/token
- 敏感信息不能记录到日志
- 不提交 .env / credentials 等敏感文件

## Git 规范
- 不主动提交，除非用户明确要求
- 不主动 push，除非用户明确要求
- 提交时不添加 Claude 署名标记（不加 “Generated with Claude Code” 和 “Co-Authored-By”）
- 提交前：\`git diff\` 确认改动范围
- 禁止 \`--force\` 推送到 main/master

## Windows / PowerShell
- PowerShell 不支持 \`&&\`，使用 \`;\` 分隔命令
- 中文路径用引号包裹

## 输出设置
- **Always respond in Chinese-simplified** - 所有回复必须使用简体中文
- 禁用表情符号
- 禁止截断输出

5- 附加工具

工具可以让 Claude Code 增加更多的功能，但也不是越多越好，不仅会增加 token 的消耗，对于无意义的工具也会导致 AI 执行过程中错误使用产生问题。

大家首次使用可以不装任何工具，只需要有这个思维就可以，后续用了一段时间，再反过来搜查热门工具，你就会知道自己需要的是哪些，到时候在安装即可。不用上来就一顿操作哐哐哐装一大堆工具，意义不大。

可以手动修改配置文件，也可以通过 claude 命令行添加，也可以更简洁的通过 cc switch 界面上配置。

此外可以自己开发 MCP 工具给自己的 AI 用，比如说公司内部使用的一些平台，要从里面拉取或填充一些数据，由于平台是公司内部私有的，市面上没有公开的 MCP 工具，AI 也无法直接使用。这种情况，就可以自己实现一个 MCP 工具给 AI 调用，自己掌控所需要的功能。至于 MCP 工具怎么写怎么实现，自然是由 claude 帮你，由于此类设计内容较多，属于高阶教程，等你学完 claude 再回头就会发现 easy。

5.1- MCP 工具

context7 ：可以简单的理解成 AI 知识图库，里面有热心大佬整理的各类官网文档，而且保持持续更新，解决 AI 知识陈旧的问题。

开源地址 https://github.com/upstash/context7/

{
  "args": [
    "/c",
    "npx",
    "-y",
    "@upstash/context7-mcp"
  ],
  "command": "cmd",
  "type": "stdio"
}

playwright：用于 AI 控制你的浏览器，进行浏览器自动化，比如说测试网页界面，自动协助操作等等，让 claude 执行命令自动安装。

开源地址：https://github.com/microsoft/playwright-mcp

claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest

5.2- 系统工具

除了 AI 直接使用的 MCP 工具，其实还有系统层面的工具，这部分工具 AI 也是可以调用的，广义上来讲系统任意命令都是一个工具，而 ClaudeCode 是可以执行系统命令的，所以如果你在系统上装一些命令行工具，那么 AI 也可以使用。比如安装 gh 后，claudecode 就可以直接操作你的 github 账户直接修改并提交代码。

gh：GitHub CLI 是用于从计算机的命令行使用 GitHub 的官方开源工具，可以直接通过命令行操作 github，包括但不限于创建项目，提交代码等等。

官方地址：https://docs.github.com/zh/github-cli/github-cli/quickstart

winget install --id GitHub.cli   #安装gh
gh version  #查看gh版本
gh auth login   #登录你的github账户

6- 交互模式

6.1- 无头模式

把 claude 当成命令工具使用，不进入到交互模式，比如在代码提交前，对 diff 进行分析审查。claude 输出内容可以指定输出格式。

claude -p "请回答文件里面的问题 .\333.txt"
git diff | claude -p "解释一下这些更改并进行审查"  #管道输入+直接分析后输出到控制台
git diff | claude -p "解释一下这些更改并进行审查" --output-format json  #输出内容json格式
git diff | claude -p "解释一下这些更改并进行审查" --output-format stream-json  #流式输出json格式

6.2- Plan 模式

当开始进行大改造或不太确定 AI 能准确地按照你的想法操作，可以先进入 Plan 模式，此模式不会进行任何修改，只是与 AI 进行交互，让 AI 给出它的执行方案，待方案确认无误后再进行实际修改。

进入会话后进入 Plan 模式，按 shift+tab 进入（再次按则返回到普通模式），此时可以跟 AI 进行对话，让他给出执行方案并生成 plan.md 文件，如果给出的方案存在问题，你可以随时进行干预，当确认可行后，可返回普通模式（也可以在 Plan 模式直接确认方案，此时 AI 会自动返回普通模式并执行计划），让 AI 按照 Plan.md 执行。

6.3- YOLO 模式

YOLO 模式进入后，则绕过所有权限检查，AI 一干到底，无需人为确认。在执行长任务的时候，AI 经常需要人为确认授权，导致无法离开电脑，否则 AI 就会一直等待授权确认，无法正常把事情一次性完成，通过此模式则直接跳过所有授权确认，但注意控制风险，AI 并非 100%可靠，别让 AI 删库跑路，所以此类型通常在 docker 环境下执行。

claude --dangerously-skip-permissions  #claude启动
codex --yolo  #codex启动

7- Skills 教程

Claude Skills 是一套允许 Claude 模型通过包含指令、脚本 and 资源的模块化文件夹来提升特定任务执行能力的“外挂”系统。它采用“渐进式加载”技术，在需要时按需调用，减少了上下文 Token 占用，能实现复杂工作流自动化（如自动化代码审查、数据处理），显著提升企业或个人用户在专业领域的输出质量与效率。

skills 也可以简单的理解成，在告诉 AI 于什么场景就做什么事情，让 AI 知道自己有什么额外的功能，怎么去使用这些功能，比如 claude 无法直接读取 pdf 文件，那么就可以安装一个 pdf skill，这样 ai 就可以读取 pdf 文件了（其实自定义命令也是 skills 的一种）。

skills 更是可以让流程规范化，避免不同人、不同提示词导致 AI 处理结果不同的问题，如果某件事是经常需要处理的，是重复的（比如 review 代码），那么可以制作一个 skills，将需要做的事情加入到 skills 中（skill 里面本质上也是自然语言，告诉 AI 怎么做事），后续直接通过 skill 来执行，当出现与预期不一致时，实时调整更新 skill 即可，将重复的事情固化落地。

skills 生效范围与预埋规则一样，全局生效(claude 安装目录) 、项目生效(项目文件夹 claude 目录)。文件夹目录 .claude/skills/ ，里面每个文件夹都是一个技能，文件夹名称就是技能名称。

7.1- Skills 使用

安装 skills 后，直接自然对话，ai 会自行判断并使用，无需特殊处理（技能 md 文件里面有说明使用场景和方法，ai 会自动识别）。如有特定场景，也可以直接告诉 ai 使用哪个技能，比如安装了两个 pdf 工具，你可以告诉 ai 用哪个去分析 pdf。

对于公司内部平台，自行实现的 mcp 服务器，搭配 skills 一起使用，效果翻倍，由 skill 告诉 ai，什么场景下使用此 mcp 工具，以及怎么使用。

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator  #npx安装
claude install anthropics/skills/skill-creator  #claude安装

7.2- Skills 制作

制作 skills 可以手写 md 文件，当然也可以通过 skill 来制作 skill（新手或初始化必用），skill-creator 就是 Anthropic 官方提供的 Skill 开发助手，帮助开发者创建、优化和打包 skills。GitHub 地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator 。

skills 制作的时候注意，如果字数多则分目录，在主文件里面增加相应的引导，避免 ai 一次性加载过多信息浪费 token，文件格式可参考 Specification - Agent Skills 。

my-skill/
├── SKILL.md           # 主要说明（必需）
├── template.md        # Claude 要填写的模板
├── examples/
│   └── sample.md      # 显示预期格式的示例输出
└── scripts/
    └── validate.sh    # Claude 可以执行的脚本

7.3- 自定义命令

除了自带的命令（比如/clear 清空），还可以创建自定义命令，并且支持参数传入，把需要经常做的事情，做成一个命令，避免每次都需要输入同样的提示词，可以快速提升效率。

文件位置：.claude/commands/*.md 生效范围与预埋规则相同，commands 文件夹在全局目录就是全局生效，在项目目录就是当前项目生效；
文件格式：Markdown 文件，文件名就是命令名（比如 review.md）
调用方式：在交互模式中输入 /命令名参数
参数传递：文件里用 $ARGUMENTS 接收命令后面的所有文字

---
description: 一键配置代理到当前终端
argument: <代理端口>
---

##在当前终端添加HTTP代理配置

- 执行以下命令：$env:HTTP_PROXY = "http://127.0.0.1:$ARGUMENTS"
- $env:HTTPS_PROXY = "http://127.0.0.1:$ARGUMENTS"

8- Hooks 钩子

Hooks 是用户定义的 shell 命令，在 Claude Code 生命周期中的特定点执行。它们为 Claude Code 的行为提供确定性控制，确保某些操作始终发生，而不是依赖 LLM 选择运行它们。使用 hooks 来强制执行项目规则、自动化任务重复，将 Claude Code 与现有工具集成。

钩子的作用可以简单的理解成 AOP 切面操作或者说是绑定事件，当出现什么事情的时候，让 AI 执行指定任务。比如说，当 ai 干完活后的通知，在控制台不明显，导致容易被忽略，那么就可以让 ai 增加系统通知，或者每次保存文件前执行格式化代码，再或者执行命令是对 rm-rf 进行拦截。开发网站功能完成后，让 ai 继续使用插件自行测试功能，让 ai 24 小时马不停蹄的干，配合多任务执行，完美。

输入/hooks，可以看到已有钩子列表，可以取消钩子。钩子保存在 .claude/settings.json 文件中，同样生效范围与预埋规则一样，可全局或项目生效。新增钩子，可以自然对话让 claude 帮忙添加（其实其他的要制作的东西，都可以让 claude 生成），也可以手动编辑 setting 文件。

hooks 是在已有的事件列表里面增加指令，对于当前支持的事件列表以及描述，参考（也可以不用参考，直接问 claude 更快） https://code.claude.com/docs/zh-CN/hooks-guide#hooks-%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B7%A5%E4%BD%9C

网站测试，需要让 Claude 验证工作的方式参考 https://code.claude.com/docs/en/chrome

"hooks": {
  "Notification": [
    {
      "matcher": "",
      "hooks": [
        {
          "type": "command",
          "command": "powershell.exe -Command \"[System.Reflection.Assembly]::LoadWithPartialName('System.Windows.Forms'); [System.Windows.Forms.MessageBox]::Show('Claude Code needs your attention', 'Claude Code')\""
        }
      ]
    }
  ]
}

9- 预授权

用 /permissions 进行预授权，预先允许已知安全的 bash 命令，可通过命令执行添加，也可以手动维护写入.claude/settings.json。比如将 ls 查询文件、请求网页等直接加入白名单，后续就不用手工确认了。也可以加入黑名单（把 linux 会考虑把 rm -rf 加入黑名单），避免 AI 越权删库跑路。

如果不事先进行授权，那么后续很容易出现每做一件事都需要人为确认，无法脱手。另外当需要授权的时候，有选项可选当前会话允许，以及本次允许，对于普遍场景，请选择在当前会话一律允许。

"permissions": {
  "allow": [
    "Bash(ls:*)",
    "WebFetch"
  ]
}

10- 子代理

Subagents 是处理特定类型任务的专门 AI 助手。每个 subagent 在自己的 context window 中运行，具有自定义系统提示、特定的工具访问权限和独立的权限。当 Claude 遇到与 subagent 描述相匹配的任务时，它会委托给该 subagent，该 subagent 独立工作并返回结果。Claude 内置 subagents，如 Explore、Plan 和 general-purpose (这段是从官网复制的，看不懂没关系)。

简单的说就是，给 AI 设定不同的角色，给与不同的上下文、约定、权限，让不同 AI 有不一样的预埋规则，各自注重点不同。

子代理放在 .claude/agents/ 目录下，里面也是存放一些自然语言，告诉 AI 做什么事情怎么做，可以通过 /agents 命令查看或创建已有 Agents ，也可以手动编辑文件进行修改。作用范围与预埋规则一样，可全局生效或项目生效。使用的时候，可以让 AI 会自动识别并使用，因为 Agents 里面有描述什么场景下触发，当然也可以主动指定并使用，使用上与 skills 类同。

常用场景，可以了解一下，但子代理作为进阶用法，后续可以用时再补，前面可以不使用这个功能。

角色设定：设定不同的 AI 角色，以不同的视角执行任务。比如 A 是开发角色，给定相关约束，可以编辑文件、B 是代码复核角色，给定复核的约束，只能查看文件。然后主会话里面发布任务，让 A 开发，完成后让 B 复核。
控制消耗：使用多个模型做不同的事情，使用 haiku 规划、sonnet 执行、opus 复核，三个子代理做任务，以节省 token 消耗。
语言切换：对于同一个项目有多种开发语言，有着不一样的约束或风格，而预埋规则不适合一次性描述所有语言的规则，否则会造成上下文太大，不仅消耗 token，更容易分散 ai 注意力。这个时候就可以创建不同的语言子代理，当写前台的时候会自动使用前台子代理处理任务，当需要写后台代码的时候，会自动使用后台子代理处理任务，对于不同的编程语言实现不同的效果。

11- 教程总结

其实用 claude code 没有那么复杂，上面提到的很多功能，你只需要了解有个大致印象即可，没必要焦虑自己会或是不会，你只要会 安装、启动、对话 就足够了，其余的都是附加功能，都是非必要的。

后续当你用的多了，觉得用的顺手了，你就会尝试提效，此时你是知道自己的需求，你再回头来看上面的功能，你很快就能明白其使用场景和方法（如果此时还不明白，说明你此时还用不到，忽略这些功能继续 cluade 对话即可），所以不用一开始就去学，点到为止即可，所以文本并未展开详解怎么制作 skill、mcp 等等，这些只会干扰你首次学习使用的情绪与动力。

可能大家会犹豫选择 claude code 还是 codex，我个人体验下来，gpt 通用理解能力强于 claude，它总能按照你所设想的方式运行或回答你的问题，claude 涉及代码具体实现能力强于 gpt，它总能写出完好可用的代码，简单的就是 claude 写的代码更好，但是有时候它做的事情不是你原本想要的。

12- 参考资料

https://code.claude.com/docs/zh-CN/cli-reference

https://developers.openai.com/codex/cli/slash-commands

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1856714956350110572&wfr=spider&for=pc

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1991321870100878958

https://www.runoob.com/claude-code/skill-creator-usage.html

13- 附录

当你学会了，用的顺手了，那么就会出现另一个问题：怎么获取 token，现在的资源是石油、黄金、电力等等，以后会新增一个大类资源“算力”。当前主流模型里面，风评最佳无非是 claude、gpt，但是这两个是国外厂商，不仅封禁国内 IP，更是价格昂贵，所以后续你可能会陷入获取 token the 漩涡。

如果使用 codex，可以考虑咸鱼买 team 车队，价格便宜，一个月大概 5 块钱，但是有翻车风险，主打一个性价比可用。自己注册账号，给商家邮箱，商家去发起邀请，然后官网会发邮件通知你加入 team。

省钱策略：直接使用中转站（可咸鱼购买，配合 cc switch 使用），价格便宜，国内网络直接使用，但稳定性较差，且容易遇到黑商导致实际用的是套壳其他垃圾模型的版本；
进阶策略：首先你需要会访问其官网的能力（国内 IP 已被封禁），然后注册账号，开通其正常会员即可直接使用，非常方便（注意 IP 干净稳定，不然容易封号），一般开通基础会员也能满足使用，价格约每月$20。不差钱或需求极大的可以开通 GPT-Pro、Claude-Pro-Max20，价格约每月$200 ，但是可用的 Token 量非常多，且是最强满血版本；
省事策略：直接使用 cursor 等 ai 变成工具，国内可以正常使用付费，工具内热门模型基本都有，体验也挺好，价格基本都是每月$20；

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从业者角度看中外 FDE 的现状和机遇上一篇

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