1. 你的CLAUDE.md 写错了！别怪 Claude Code降智不好用

用 Claude Code 写代码，效果为什么时好时坏？哪怕提示词写得无比详细，它就是不遵循？根源在于你的 CLAUDE.md 写错了、/init 用错了。本文总结六大核心原则，帮你写出 Claude 真正会遵循的 CLAUDE.md。

1.1. 核心问题

用 Claude Code 写代码，为什么效果时好时坏？

哪怕提示词写得无比详细了，Claude Code 就是不遵循，即便是按别的营销号宣讲的都写到 CLAUDE.md 还是不行？

问题的根源在于：你的 CLAUDE.md 写错了，init 用错了。

1.1.1. CLAUDE.md 的本质

CLAUDE.md 本质上来说就是 Claude Code 的上下文，每次启动会话，它都会被注入到对话上下文里。

Claude Code 最大的坑就是，它会主动忽略你的 CLAUDE.md。

是的，直接无视！

Claude Code 在注入 CLAUDE.md 时会附带一段系统提示，大意是"这些内容可能相关也可能不相关，自己判断"。

换句话说，你写的内容如果太杂太长或者完全和主题无关，Claude 会选择性地直接跳过。

那怎么写才对？

1.2. 六大核心原则

1.2.1. 第一原则：少即是多

Humanlayer 团队曾经做过实验，研究表明，前沿模型能稳定遵循的指令数量大约是 150-200 条。

这是他们给出的图表：

这张图是 LLM 指令遵循能力的基准测试，非常有价值。

1.2.1.1. 图表结构

• X 轴：指令数量（0-500 条）
• Y 轴：准确率（0-100%）
• 颜色：延迟时间（黄色=快约 20 秒，紫色=慢约 120 秒）
• 每个小图：一个模型的表现曲线

1.2.1.2. 第一梯队

gemini-2.5-pro-preview、o3、grok-3-beta、claude-3.7-sonnet、gpt-4.1、claude-opus-4

这些模型在 200 条指令时仍能保持 80%+ 准确率，衰减曲线接近线性。

1.2.1.3. 第二梯队

gpt-4.5-preview、claude-sonnet-4、deepseek-r1、o4-mini

大约在 150-200 条指令后开始明显下滑。

1.2.1.4. 第三梯队

gpt-4o、gpt-4o-mini、claude-3.5-haiku、llama-4-scout

这些小模型呈现指数级衰减，100 条指令后准确率就跌破 50%。

1.2.1.5. 关键结论

这个数据其实就和我们平时使用模型的情况很贴近了，Claude Code 系统提示占用约 50 条指令，所以 CLAUDE.md 实际可用空间是 100-150 条。

可以得出的结论就是 Claude Code 的系统提示已经占用了约 50 条，其实留给你的空间并不多，不断叠加的提示词越多，越到后面，衰减就越严重。

所以整个结论也就很清晰了：

指令并不是越多越好，给的指令越少，每条被遵循的概率越高。

HumanLayer 就说他们的 CLAUDE.md 保持 60 行上下。他们给出的最佳实践是：不要试图把所有可能用到的命令、所有代码规范、所有注意事项都塞进去。指令越多，遵循率越低，而且是均匀下降，不是忽略后面的，是全部都开始忽略。

1.2.2. 第二原则：只写通用内容

CLAUDE.md 会进入每一次会话。

所以里面的内容必须是每次都用得上的。

数据库 schema 设计规范要放吗？不该放！

因为你不是每次都在改数据库。

项目结构说明要放吗？应该放！

因为 Claude 每次都需要知道代码在哪。

判断标准很简单，那就是：

这条信息是否在 80% 以上的任务中都会用到？

1.2.3. 第三原则：渐进式披露

问题是不通用的内容怎么办？单独建文件。

agent_docs/
├── database_schema.md
├── testing_guide.md
├── api_conventions.md
└── deployment.md

然后在 CLAUDE.md 里写一句话：“以上文档包含特定领域的详细信息，按需阅读。”

Claude 会在需要的时候自己去查。这样既不污染每次会话的上下文，又保证信息随时可用。

1.2.4. 第四原则：用指针不用复制

不要在文档里贴代码片段。代码会变，文档不会自动更新。

写 “参考 src/lib/auth.ts:15-45” 比贴 50 行代码好得多。Claude 会自己去读最新版本。

1.2.5. 第五原则：别用 AI 干 linter 的活

见过太多人在 CLAUDE.md 里写代码风格规范：缩进用两个空格、字符串用单引号、函数命名用驼峰……

LLM 是概率模型，让它检查格式一是容易出错，二是极浪费 Token。

正确的做法应该是配置一个 Hook，让 Claude 改完代码后自动跑一遍格式化工具，比在 CLAUDE.md 里写十条规范有效十倍，具体可以看这个系列专栏的文章：Hooks工作流！Claude Code Hooks的正确打开方式

1.2.6. 第六原则：手写，别自动生成

别用 /init！

这点真就我前面讲的理论，你代码写少了，文档量就应该相应的增加。项目改崩N次后，我总结出大型项目重构人机协同SOP

虽然 Claude Code 有 /init 命令可以自动生成 CLAUDE.md。

CLAUDE.md 是整个工作流的杠杆点，一行坏代码影响一个功能，一行坏的 CLAUDE.md 影响所有功能。

花一小时认真写，比花十秒自动生成然后花十小时和 Claude 斗智斗勇划算！

换句话来说，对项目真正负责任的应该还是人，而不是 AI，AI 可以总结，但是它不能完全替代人的审核与判断！

1.3. 最终总结

最后总结如下：

• CLAUDE.md 要短，60 行足够
• 内容要通用，每次都用得上
• 详细文档单独放，让 Claude 按需读取
• 格式规范交给工具
• 手写，别偷懒

1.3.1. 核心理念

把 CLAUDE.md 当成给 Claude 的入职培训材料来写。道理很简单，你会给新员工发一本 500 页的手册吗？

最正确的做法是给他一页纸，告诉他项目是什么、代码在哪、有问题找谁。

对 Claude 也应该一样。

把 AI 当成人来看，你就学会用 AI 了！