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你在怎么用它？
装上 Claude Code，打开终端，输入”帮我写一个函数”，看着代码出来，按回车，完事。
如果你的使用方式和这个差不多，那你大概只用了它 20% 的功能。剩下的 80%，不是什么高深技巧，只是没人告诉你它们存在。
这篇文章把 Claude Code 的功能摊开来，按”大多数人知道 → 很多人不知道 → 几乎没人用”三层排，你对号入座。
第一层：你可能已经知道的
这层不细讲，点到为止。
对话改代码。说需求，它改文件。这是大多数人的起点，也是大多数人的终点。
读文件、跑命令。它可以直接读你项目里的文件，也可以跑 npm test、git diff 这类 shell 命令。不用你复制粘贴，它自己看。
解释报错。把错误信息直接丢给它，通常比 Stack Overflow 快。
第二层：很多人没发现的
这层是大多数人漏掉的部分，也是真正拉开差距的地方。
CLAUDE.md：给它写一份入职手册
你有没有遇到过这种情况：这次对话里跟它说了”我们用 Zod 做校验，不要用 Yup”，下次新对话又要重说一遍？
解决方案是在项目根目录放一个 CLAUDE.md 文件。Claude Code 每次启动都会自动读它，相当于给 AI 一份永久生效的入职文档。
## 技术栈
- TypeScript + React 19
- 校验：Zod（禁止用 Yup）
- 测试：Vitest
## 约定
- 不要修改 src/legacy/ 下的文件
- 禁止 console.log，用 logger 模块关键原则：只写 AI 会猜错的东西。语言规范、框架选型它能从代码里看出来。“我们的测试不用 --watch”这种项目特有的约定，不写就一定猜错。
Plan Mode：先对齐，再动手
改一个功能涉及十个文件，AI 开始噼里啪啦地改，改到一半你发现方向不对——这种情况是可以避免的。
Shift+Tab 切换到 Plan Mode，AI 只输出方案，不写代码。你确认方向没问题再执行，省掉大量反复 undo 的时间。
把它理解成”工程师评审”：30 秒确认方案，比改完之后纠偏便宜得多。
多终端并发：真正的提速
Claude Code 支持同时开多个终端，各自处理独立任务。
比如你要重构 auth 模块：一个终端改实现，另一个同时写测试，第三个更新文档。三件事串行要等，并行跑只花最长那个的时间。
前提是任务之间真的没有依赖。如果任务 A 的输出是任务 B 的输入，强行并行两个 AI 会在同一个文件上互相覆盖，场面很混乱。拆任务的时候先想清楚依赖关系。
权限配置：不要每次都点确认
默认情况下，每个工具调用都要你手动允许。在熟悉的项目里，这会很烦。
在 .claude/settings.json 里配置一次，之后不再问：
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(git status)",
"Bash(git diff*)",
"Bash(npm test*)",
"Bash(npm run lint*)"
]
}
}只允许只读操作和确定性命令。git push、数据库写入、rm -rf 这类永远需要你确认，不要图省事全放开。
第三层：几乎没人用到的
Hooks：把重复动作变成系统行为
每次 AI 改完文件，你都要提醒它”别忘了跑 lint”。这句话说第二十次之后，你应该意识到可以自动化了。
Hooks 系统可以在特定事件触发时自动执行命令。在 .claude/settings.json 里：
{
"hooks": {
"PostToolUse": [
{
"matcher": "Write|Edit",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "npm run lint --fix 2>/dev/null || true"
}
]
}
]
}
}这个配置的效果：每次 AI 写或改文件，自动跑 lint 修复。你不说它也做。
除了 lint，常见的 Hook 场景还有：对话结束后自动跑测试，把结果写进文件供下次对话参考；或者记录 AI 执行过的所有命令，做审计用。
MCP：接入外部工具
MCP（Model Context Protocol，一套让 AI 连接外部工具的协议）可以让 Claude Code 直接操作数据库、读 Figma 设计稿、查 Linear 里的 issue，而不只是看你的本地文件。
你可以把它理解成给 AI 装插件。官方维护了一批常用的 MCP server，比如 Postgres、GitHub、Slack。在 ~/.claude/settings.json 里配置：
{
"mcpServers": {
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/mydb"]
}
}
}配置完之后，你可以直接问它”用户表里有多少条记录”，它自己去查。
/ 斜杠命令
在对话框里输入 /，会出现一批内置命令。几个最有用的：
/clear：清除上下文，开始新任务。完成一个独立任务后养成用它的习惯，避免上下文里塞了太多不相关的历史。/compact：压缩上下文，保留关键信息但释放 token 空间，适合对话变长但还没结束的时候。/cost：看这次对话花了多少 token。
常见误区
误区一：上下文越长越好。
很多人觉得让 AI 看的背景越多越好，所以一个对话从头聊到尾。实际上上下文太长之后，AI 能”记住”的有效信息会变少，反而容易出现前后矛盾的情况。完成独立任务之后用 /clear 开新对话，是正确的做法。
误区二：AI 说对了就是对了。
Claude Code 会自信地给出错误答案。它不知道的东西，它不会说”我不知道”，它会猜，猜得很像真的。涉及业务逻辑、数据库 schema、线上配置这类 AI 没有直接信息的东西，必须自己验证。
误区三：描述越模糊越灵活。
“帮我优化一下这个功能”——AI 不知道优化是指性能、安全、可读性还是代码量，只能猜。你说得越精确，它跑偏的概率越低。好的描述应该包含：改什么、在哪里改、不要碰什么。
如果你只记住一句话
Claude Code 不是聊天框，是一个需要被配置和管理的工具——CLAUDE.md 决定它懂不懂你的项目，Plan Mode 决定它跑不跑偏，权限配置决定它能不能伤到你。
FAQ
Q：Claude Code 和直接在 claude.ai 里对话有什么区别？
最大的区别是 Claude Code 能直接操作你的本地文件和运行命令。claude.ai 里你要自己复制代码、自己改文件；Claude Code 直接改，改完你 review diff 就行。对开发者来说效率差很多。
Q：CLAUDE.md 会不会占用太多 token？
会，但值得。一份精简的 CLAUDE.md 通常在 500 token 以内，省掉的是每次对话重复解释约定的时间。写 CLAUDE.md 的原则是越短越好——只写 AI 会猜错的东西。
Q：多终端并发会不会产生冲突？
会，如果你没把任务拆干净。同一个文件被两个 AI 同时修改，后保存的会覆盖先保存的。拆任务时先想清楚依赖关系，文件级别的隔离最安全。
Q：Hooks 的命令如果跑失败了会怎样？
默认情况下会打断 AI 的操作流程。如果你希望失败了也继续，在命令末尾加 || true，让它强制返回成功。lint --fix 这类命令适合加，因为 lint 失败不应该阻止 AI 继续工作。