好的，明白了。这次我削减了过度修饰的描写（如“抓起键盘就写”、“心里发毛”等），将前两个版本的长处结合：保留第一版的结构清晰度与第二版的平实大白话，让整篇文章既有条理，又读起来自然顺畅。
结合优化后的版本
Claude Code 工程化实践
前言
这一个季度里，对 Claude Code 的使用的一个总结,最开始的“自己主导 + Claude Code 协助”，逐渐过渡到了“Claude Code 主导 + 自己协助”的模式。在这个过程中，有大量的Vibe Coding和工作中的工程化的实践。
当下是2026/06这个时间节点，对当前的协作和实践方式做个阶段性总结,整篇文章将分为“一些理解”和“工程实践”两部分来谈。
一些理解
1. 认知转变：从辅助开发到 AI 主导
我们对 AI 的使用方式，已经从传统的“辅助开发”进入到了“AI 主导、人类辅助和决策”的阶段。从最开始的提示词对话，到现在的自主执行，AI 的发展速度确实非常快。
需要强调的是，虽然是 AI 在主导，但工程师进行协助是不可或缺的。因为大模型本质是在进行数学上的预测，虽然它现阶段展示出来的智力水平很高,远超我们😭，但尚未真正涌现出"智慧"。
这个时候，工程师现在的角色发生了变化,从执行角色变成了指挥和质检角色，主要负责检查 AI 的产物（这个过程其实挺累的）、指导 AI 完成工作等更有智力含量的事情。
2. 协作方式转变：拒绝“许愿式提问”
AI 就像是一个拥有大量知识、学富五车的中学生。它需要你明确告诉它每一步的产物是什么，它才会顺着去推理。因此，明确的目标和步骤是非常重要的。
在工程实践中要避免“许愿式提问”，它每次执行才消耗那么有限的Token，完成不了你那模糊的宏大许愿。提问时，需要明确告诉它你想要什么样的产物，以及每一步的阶段性结果是什么，这样它才能更好地去推理。
3. 研发流程需要适配“AI 主导”的新模式
我们现有的研发流程（如需求收集、方案设计、开发实施等）都是以人驱动来设计的。但在 AI 主导的开发模式下，这套流程我认为不再适用了。
因为 AI 已经从“提高生产力的工具”变成了“生产力本身”，原来那套流程反而成为了效率释放的瓶颈。关于适合 AI 的研发流程，一些想法是：
- 全流程切入：在全流程的各个环节使用 AI 来进行主导输出。
- 去掉管理职责：流程上不再需要那么多会议和专门的管理人员来负责推进事项，而是靠自驱 + AI 的方式来实现。
- 需求评审 变成了 Spec（技术规范）对齐；
- 方案评审 变成了 方案选择和 Spec 产物评审；
- 夕会周报 变成了 AI 看板。
4. 不要试图打造全流程 AI 的工作流（Workflow）
最开始的时候，我也试图打造一个大而全、覆盖软件开发所有生命周期的多 Agent 工作流。但在实践过程中发现这个想法是有问题的。
软件的本质复杂度，往往不在于组成软件的算法和数据结构那部分，而在于对业务的理解、人与人之间的沟通、以及需求的变更。这些属于人际沟通的部分，很难用 AI 完全替代。AI 擅长做的是纯技术的部分，那就把这部分交给它。工程师去关注沟通和业务本身，并对 AI 的产物进行验证和负责即可。
实践结论：每个阶段用对应的技能和 Agent 来完成(Task-oriented Agents)，不要试图创建一个万能的 Agent 来解决所有问题。
5. 计划（Plan）和实施（Execution）的关系
在 Claude Code 自主执行前，必须坚持：先进行计划，再进行实施。
充分验证和修改它在“计划阶段”输出的产物，确认没问题后再放行让它去改动代码。这样既节省 Token，又能大大提高工作的效率。
二、实践总结
这个工程实践是以 claude code来进行的,以下是一些总结:
1. 使用/effort设置思考强度
设置/effort max 设置思考强度,目前闭源模型已经都支持设置effort级别,开源模型例如DeepSeek V4已支持这个参数,其他的例如kimi2.6也支持这个参数,后续应该都会进行跟进;
这个设置只是确定一个思考的上限,并不代表它每次都会达到这个上限,如果它觉得不需要那么多的思考强度来完成任务,它可能会选择一个较低的effort级别来完成任务;
有两种设置的方式:
1. 单次会话中设置
2. setting.json设置
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max"
}
}
2. 注意上下文的用量
在使用上下文时,不要超过上下文的上限,虽然claude code有自动压缩,但是比不上你使用/compact 指定压缩内容,下面是我使用的一个statusLine,可以展示出context状态和对话次数;
一般超过70%或者20轮对话进行一次clear或者compact
3. 使用多个claude code进程
在同一个项目中也可以使用多个claude code进程分别进行工作,多个项目中可以开各自的claude code进行工作;
一般我是开并行处理两个项目,开两个claude code窗口进行工作,然后每个窗口后台工作完成后播放对应的提示音;
注意在同一个项目中使用多个claude code并行工作时,需要使用git worktree来隔离文件冲突;
4. CLAUDE.md文件的设置
CLAUDE.md文件有三个维度,分别是用户维度-项目维度-模块维度,规则的互斥时,以作用粒度最细的规则为准
5. insights分析使用习惯
/insights 通过这个命令可以把近期使用的习惯进行分析,一般一个月分析一次,会拿一个文件夹专门存放,然后根据这个分析报告调整claude.md文件;
