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想要正确打开并使用Claude Code?你需要意识到,它不仅是一个聊天框,而是专为终端(Terminal)设计的代理型CLI工具。能直接读取你的代码、运行终端命令、执行测试并自动修复bug。Anthropic官方团队亲自演示Claude打开方式,是真正高阶用法。全程仅需34分钟,而且完全免费,主讲人就是Code核心开发者。 1. 安装与基础:用 `npm install -g anthropic-ai/claude-code` 快速安装。不过,数字商业(iBusiness)提醒:目前最推荐的“正确打开方式”,不再推荐通过传统的npm全局安装(虽然仍可用),推荐使用原生二进制安装脚本,这样更稳定且支持自动更新。 2. 优化设置:配置 allowed-tools、terminal-setup、主题、通知、GitHub集成等,提升使用体验。 3. 查询代码库:直接问Claude代码问题,如“这个PR改了什么”“git历史”“bug修复记录”等,效率极高。 4. 集成团队工具:告诉Claude错误日志、CI工具、MCP服务器信息,让它帮你分析问题。 5. 提供上下文:创建 .claude.md 文件,自动注入常用命令、代码风格、项目规范,让Claude更聪明(关键技巧之一)。 6. 实用Tips:上下文越多越智能;花时间调优上下文;支持SDK开发自定义应用。 避坑指南:什么是“错误”的打开方式? • 不要在根目录以外的地方运行: 始终在项目根目录启动,否则它可能找不到相关的依赖配置文件。 • 不要忽略权限提示: Claude Code在执行删除(rm)或危险 Shell 命令前会询问。虽然它可以自动操作,但初次使用建议仔细看一眼它想执行的命令。 • 不要让它一次改太多: 尽量把任务拆分。比如先说“重构 API 逻辑”,完成后再开新任务说“更新文档”。

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所有VibeCoding都应该看下这篇文章,我觉得有很多知识和方法论可以学习。 这篇文章是Varick AI Agents的CTO 写的,系统地总结了利用 Claude Code 进行高效开发的实战策略。 Eyad Khrais 强调先思考、后编码的核心理念,建议在执行任务前通过“计划模式”明确架构逻辑,而非盲目输入。 文件的配置技巧,指出该文件应作为动态的“项目指南”,通过简洁且带有意图说明的指令来引导模型。 关键内容总结: 1. 先思考,后行动 (Think First) 这是使用 AI 工具最关键的一步。绝大多数人犯的错误是直接开始输入,而不是先进行规划。 启用计划模式 (Plan Mode):连按两次 Shift + Tab 进入计划模式。花费 5 分钟进行规划,可以节省后续数小时的调试时间。 架构至上(这也是我说的需求至上):在要求 Claude 构建功能之前,必须先确定架构。如果输入模糊(如“建一个认证系统”),输出质量会很差; 如果输入具体(指定模型、存储方式、中间件等),输出会显著提升。 输入决定输出:如果你得到了糟糕的代码,通常是因为你的提示词或规划(输入)很差。 2. 掌握 文件 是 Claude 在每次会话开始前都会阅读的“入职材料”,决定了项目的成败。 保持简短:Claude 每次只能可靠地遵循约 150-200 条指令。不要写成小说,否则它会随机忽略内容。 具体且解释“为什么”:不仅要告诉它做什么(例如“使用 TypeScript 严格模式”),还要告诉它原因(例如“因为我们曾因隐式类型出过错”)。这种上下文能帮助 Claude 做出更好的判断。 持续更新:这是一个活文档。每当你需要纠正 Claude 两次以上时,就按 `#` 键将该指令添加到文件中。 3. 管理上下文窗口 (Context Window) 虽然模型拥有很大的上下文窗口(如 200k token),但在达到 100% 之前很久模型就开始退化了。 退化阈值**:大约在 **20-40% 的上下文使用率**时,输出质量就开始下降。 应对策略:限定范围:每个对话只专注一个功能或任务。 外部记忆:使用 ` 或 ` 等文件记录进度,以便跨会话延续工作。 重置技巧:当上下文变得臃肿时,复制关键信息,运行 `/compact`(压缩),然后 `/clear`(清除)上下文,最后粘贴回关键信息。这比在退化的上下文中挣扎要好得多。 经常清除:一旦对话偏离轨道,立即清除并重新开始。 4. 提示词工程与模型选择 明确需求:具体说明你想要什么,并明确指出**不要做什么**(例如“不要过度设计”、“不要增加不必要的抽象”)。 模型分工: Opus:适合复杂的推理、规划和架构决策。 Sonnet:更快更便宜,适合在架构确定后的具体执行和代码编写。 工作流:使用 Opus 进行规划,然后按 Shift+Tab 切换到 Sonnet 进行实施。 5. 高级工具与自动化 利用所有功能:尝试使用 MCP(连接外部服务如 GitHub、数据库)、Hooks(在代码更改前后自动运行 Prettier 或类型检查)和自定义斜杠命令(将常用提示词打包)。 无头模式 (Headless Mode):使用 `-p` 标志在非交互模式下运行 Claude,将其集成到脚本和自动化工作流中(如自动 PR 审查、日志更新)。 6. 摆脱死循环 当 Claude 陷入循环或持续出错时,**不要**继续增加指令或施压。 改变方法:清除上下文(`/clear`),简化任务,或者自己写一个最小化的示例代码展示给它看(Show instead of tell)。

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来自 Claude Code 团队成员 Thariq 分享的用好 Fable 5模型的秘诀。 以下内容整理自 Thariq 的视频: 过去,我们需要时刻检查 Claude 是否在正确地做事。比如,把任务拆分成小块交给它、反复检查它的输出,并在它过早停下时发现问题。但有了 Claude Fable 5,我反而发现自己越来越多地是在检查 Claude 是否在做正确的工作。 Fable 可以一次运行几个小时,它会测试自己的工作,老实说,我经常发现它写出的代码比我的还要好。我的工作变得越来越侧重于指引方向和前期设置,而不是监督。因此,以下是我在使用 Fable 时,工作方式发生的三个改变。 首先,我把 Claude 当作一个思维伙伴。我给它提供所需的上下文。其次,我给 Claude 设定目标并提供验证这些目标的方法。最后,我试着变得更有野心,让 Claude 去做我以前从未尝试过的事情。 第一点,你要越来越多地把 Claude 视为一个思维伙伴。 我在使用 Fable 时发现的一个失败模式是,我可能实际上并不知道自己想要什么,或者我可能不知道什么是可行的。但是,在我的思考过程中尽早让 Claude 参与进来,我就可以在实施之前发现这些问题。 举个例子,我会先从一个小的需求规范(spec)开始,在编写最终的规范文件之前,我会要求 Claude 就实施方案对我进行“面试提问”。这有助于我建立信心,确信自己知道想要什么。或者,我也可能抛出一个想法,让它想出几个可以发展的方向,并制作一些 HTML 页面原型供我审查。 当我准备好进行实施时,我会尽量给它提供上下文,而不仅仅是约束条件,这样 Claude 就能真正帮助我达成目标。 例如,我不会说“保持简单,不要过度设计”,而是会说:“嘿,这个功能是个实验。我们很有可能在一个月后删掉它。所以不要构建任何丢弃起来会很心疼的东西。”给它这样的上下文,能让它发现你可能都没想到的事情。 一旦你知道自己想要什么了,特别是面对一个雄心勃勃的难题时,考虑给 Claude 设定目标以及验证目标的方法。 为此,我们推出了两个很好用的新功能,我也鼓励大家试一试:/goal(目标指令)和 workflows(工作流)。目标功能帮助 Claude 持续工作直至完成,而工作流则帮助 Claude 验证其工作。 因此,在我写完规范文档后,我可能会告诉 Claude:“设定一个目标,以完整实现该规范。然后使用工作流来验证计划的每个部分,并准备一份报告,说明已实现了哪些内容以及是否有任何差异。”这让 Claude 能够尽可能以富有创意和周到的方式发挥其能力,同时又能确保它正在构建你想要的东西。 最后,试着更有野心一些。 Fable 真的是一个令人难以置信的模型,它促使我在工作中打破常规去思考。例如,我正在用 Fable 剪辑这个视频。如果有什么事情是你以为大语言模型做不到的,给它个机会试试。我们由衷地认为,Fable 提高了“一切皆有可能”的上限。

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【Plus订阅用户——无限额度的神级工具】 Plus 的 Codex 5 小时额度完全不够用? 先别急,交给这个神级工具,让你的plus额度也够用 很多 Plus 用户不是不会用 Codex,而是把规划、执行和审查全塞给 Codex,让它变得太“全能”。 先让它通读仓库、自己想方案,再写代码、跑测试,最后还要重新读取全部上下文,审查自己刚才做过的改动。 等到 5 小时额度窗口开始紧张,真正需要 Codex 动手的工作,可能才刚刚开始。 如果你也经常觉得 Plus 的 Codex 额度不够用,我更建议先优化任务分工,而不是继续压缩提示词,或者把所有步骤都塞进同一次调用。 我现在使用的工作流是 Codex with ChatGPT: ChatGPT → PLAN Codex → EXECUTE / TEST ChatGPT → REVIEW 简单来说:ChatGPT 负责把问题想清楚,Codex 负责把改动做出来。 第一步是 PLAN。 在进入 Codex 之前,先让 ChatGPT 网页版明确: • 这次到底要解决什么问题? • 哪些内容属于本次范围,哪些明确不改? • 可能涉及哪些文件和依赖? • 需要运行哪些测试? • 什么结果才算完成,出问题怎样回滚? 计划至少要回答这五件事:改什么、不改什么、碰哪些文件、怎样测试、什么结果才算完成。 没有边界的“帮我优化一下整个项目”,往往才是最消耗额度的用法。 第二步是 EXECUTE / TEST。 规划完成后,再把清晰的施工单交给 Codex。此时 Codex 不需要重新做一轮开放式研究,而是专注它最擅长的本地工作: • 编辑文件 • 运行 Shell 和项目命令 • 使用 Git 检查改动 • 执行测试 • 根据真实错误继续修复 给 Codex 的不再是一道没有边界的研究题,而是一项可以直接执行、可以测试、可以验收的任务。 一轮调用最好只有一个明确闭环: 修改 → 测试 → 报告结果 第三步是 REVIEW。 代码完成后,我不会只让执行者重新通读整个仓库,然后告诉我“看起来没问题”。 ChatGPT 会通过只读连接,按需查看相关文件、diff 和测试记录,再从原计划出发做一次独立审查: • 改动有没有超出范围? • 测试是否真的覆盖了目标? • 有没有隐藏失败或未经验证的结论? • 文档、实现和最终结果是否一致? 只有发现具体问题时,才向 Codex 发回最小修复任务。 这套分工的关键不是让两个 AI 重复干活,而是让每一层只负责自己最合适的事情。 在当前这个视频工程里就有一个真实例子:ChatGPT 审查时发现首帧工作台遮挡了标题;Codex 随后把 `.workspace` 的位置从 `top:128px` 调整到 `430px`。基线检查有 10 个重叠错误,修改后 Layout 变为 0 issues,最后再由 ChatGPT 读取事务 diff 和验证记录完成复核。 这就是完整闭环: 发现问题 → 明确修改 → 本地执行 → 运行检查 → 独立复核 对于 Plus 用户,这套方法最直接的作用,不是把官方额度变多,而是减少 Codex 执行通道里的重复阅读、开放式探索和自我复盘。 普通任务可以先在 ChatGPT 网页版锁定范围,再让 Codex 本地执行;完成后,只让审查层按需读取必要的 diff 和测试记录。这样能把更宝贵的 Codex 调用留给真正需要编辑、命令和测试的步骤。 如果你是 Pro 用户,还可以把最困难的架构规划、跨文件风险分析和最终审查,交给 ChatGPT 网页版中最高能力的 Pro 模型选项;复杂推理由 Pro 负责,本地执行仍由 Codex 完成。具体模型名称和开放范围可能调整,以你账户里的模型选择器为准。 需要说明的是: 这不是增加官方额度,也不会解除 5 小时窗口,更不是绕过平台限制。 它做的事情更朴素:不再让 Codex 同时扮演产品经理、架构师、程序员和审计员,而是让每一次调用都有明确范围、明确任务和明确验收标准。 Codex with ChatGPT 使用只读连接,按需读取完成规划和审查所需的工作区内容;不是一次性上传整个仓库,也不会把写文件、删除文件或执行 Shell 的权限交给 ChatGPT。 如果你也在用 Plus,最近又经常撞到 5 小时额度限制,可以试试先把任务分工做好,再开始下一次编码。 项目地址: 安装后可以直接对 Codex 说: “使用 Codex with ChatGPT 完成首次配置并应用。” #Codex #ChatGPT

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