⁉️为什么模型越强，你写的代码反而越烂？
💡 Claude Code 专家级实战指南
1️⃣ 停止「即兴编程」，先思考，再输入
真正高效的第一步，是思考。在写下任何提示词之前，最关键的环节是进行规划：
🔺 在要求 AI 构建功能前，先思考其架构；
🔺 在要求它重构代码前，先明确最终的理想状态；
🔺 在要求它调试时，先想清楚所有已知的问题信息。
规划阶段的信息越充分，输入质量就越高，最终的输出结果自然也会越好。
先思考再输入，其效果远胜于先输入再指望 AI 自己搞定。
2️⃣ CLAUDE.md 不是文档，而是AI的「失忆笔记」
CLAUDE.md 就像是给 Claude 一份「入职培训手册」或者「项目说明书」。
在每次跟你对话之前，它都会先把这个文件读一遍。文件里的每一条指令，都会决定 Claude 处理你项目的方式。
要用好这个文件，你需要记住以下几点：
🔺 简洁精炼：别写成长篇大论，150条指令以内就差不多了。
🔺 贴合项目实际：只写跟你这个项目强相关的东西。
🔺 解释「为什么」：告诉它为什么这么做，而不仅仅是做什么。
🔺 持续更新迭代：要随时更新它，让它跟你的项目保持同步。
优秀的 CLAUDE .md 就像你写给「明天会失忆的自己」的备忘笔记。
3️⃣ 上下文窗口的局限性
模型的性能远在上下文被完全填满前就开始显著下降，通常在使用率达到 20-40% 时就开始衰退。
要解决这个问题，可以采用以下几种实用策略：
🔺 限定对话范围: 坚持每个功能或任务使用一个独立的对话。
🔺 使用外部记忆: 对于复杂的任务，让 Claude 将计划和进度写入外部文件。
🔺 复制粘贴重启法: 当感觉上下文变得臃肿时，复制对话中的关键信息，运行 `/compact` 进行总结，然后运行 `/clear` 彻底清空上下文，最后只把最重要的信息粘贴回来。
🔺 懂得及时清空: 如果一个会话已经偏离轨道，或者积累了大量无关上下文，直接用 `/clear` 指令清空，重新开始。
每一次对话都从零开始，它只知道你明确提供给它的信息。
4️⃣ 糟糕的输入必然等于糟糕的输出
想要获得高质量的输出，这些技巧很关键：
🔺 明确禁止事项。
🔺 提供需求背后的背景: 仅仅提出要求是不够的，解释背后的约束条件会彻底改变AI的解决思路。
