Claude Code 的实际效能不仅取决于模型能力，更在于如何构建结构化的 Agentic 工作流。作为 Claude Code 的创始人，Boris Cherny 亲授的这 13 条技巧，揭示了他如何通过并行化、标准化配置（如共享 CLAUDE.md）、自动化验证与工具集成，将 Claude Code 从一个代码助手转变为一个可靠的工程执行伙伴。其中，“给 Claude 一个验证自身工作的能力”被他视为提升结果质量的关键，而“团队共同贡献 CLAUDE.md”则是实现知识持续积累的核心方法。

Boris Cherny 的 13 个 Claude Code 使用技巧：创始人亲授日常工作流 #

Boris Cherny，Claude Code 的创始人，曾分享了他个人的日常工作流设置。他坦言这套配置“出奇地常规”，因为 Claude Code 开箱即用的效果已经很好，他并不需要大量定制。他强调，不存在唯一的正确用法——团队有意将 Claude Code 设计为可以自由使用、定制和改造的工具，团队成员每个人的使用方式也大不相同。以下是他在 2026 年初分享的 13 条实战技巧，这些技巧组合起来，构成了一个高效的 Agentic 工程模式。

1. 并行运行多个 Claude 实例 #

Boris 建议在终端中并行运行 5 个 Claude。给你的终端标签页编号 1 到 5，并利用系统通知来获知哪个 Claude 实例需要你的输入。这种方式能极大提升处理多项任务的吞吐量。

2. 利用 claude.ai/code 实现更高级别的并行 #

除了本地终端，你还可以在 claude.ai/code 上同时运行 5 到 10 个 Claude 会话，与本地实例并行工作。你可以使用 claude.ai/code 将本地会话切换到网页会话，在浏览器中手动启动任务，并随时在两者间“传送”切换。

3. 为所有任务使用带思考的 Opus 模型 #

Boris 推荐为所有任务使用 Opus 4.5 with thinking。他认为这是目前最好的编程模型，尽管它比 Sonnet 模型更大、更慢，但由于它需要更少的人为引导且在工具使用上更出色，最终完成任务的速度往往更快。

4. 与团队共享单一的 CLAUDE.md #

这是 Boris 强调的要点之一：为整个代码仓库共享一个 CLAUDE.md 文件。将其纳入版本控制（如 git），并让整个团队每周多次对其进行贡献。任何时候 Claude 做错了什么，就把相应的指导添加到 CLAUDE.md 中，确保 Claude 下次不会再犯同样的错误。这本质上是一种团队知识的持续积累和固化。

如果你想深入了解如何管理 CLAUDE.md 的加载规则与最佳实践，可以参考 Claude Code Memory 机制详解：CLAUDE.md 加载规则与单体仓库最佳实践。

5. 在 PR 中通过 @claude 标签更新 CLAUDE.md #

在代码审查期间，你可以在同事的 PR（Pull Request）中通过 @claude 标签来添加内容到 CLAUDE.md，并将其作为 PR 的一部分提交。这需要使用 Claude Code 的 GitHub Action（install-@hub-action）。Boris 将这种方法视为他的“复利工程”（Compounding Engineering）版本，让最佳实践随着代码库一起演进。

6. 大多数会话从 Plan Mode 开始 #

Boris 建议，对于大多数会话，都应从 Plan Mode 开始（通过 shift+tab 两次激活）。如果目标是撰写一个 Pull Request，就使用 Plan Mode 与 Claude 来回沟通，直到你对它的计划满意。一旦计划确定，切换到“自动接受编辑”模式，Claude 通常就能一次性完成任务。一个好的计划至关重要。

7. 使用斜杠命令处理内部循环工作流 #

将你每天重复多次的“内部循环”工作流编写为 斜杠命令（Slash Commands）。这能避免你反复输入提示词，也能让 Claude 自身利用这些工作流。命令定义在 .claude/commands/ 目录下，并纳入版本控制。例如，一个 /commit-push-pr 命令可以一次性完成提交、推送并创建 PR。

关于斜杠命令的详细字段和内置命令分类，可以查看 Claude Code Commands 指南：15 个 Frontmatter 字段 + 80 个内置命令分类。

8. 使用子代理自动化常见工作流 #

Boris 经常使用几个子代理（Subagents）：例如 code-simplifier 用于在 Claude 完成工作后简化代码，verify-app 包含用于端到端测试 Claude Code 的详细指令等。将子代理视为自动化最常见工作流的方式，它们与斜杠命令类似，但通常用于更复杂、更独立的任务。子代理定义在 .claude/agents/ 目录下。

子代理是 Claude Code 强大的扩展机制之一，其详细配置和最佳实践在 Claude Code Subagents 指南：16 个 Frontmatter 字段、5 个内置 Agent、内存系统 中有深入解析。

9. 使用 PostToolUse Hook 自动格式化代码 #

使用一个 PostToolUse 钩子 来自动格式化 Claude 生成的代码。Claude 通常能生成格式良好的代码，而这个钩子可以处理最后的 10% 的格式化问题，避免后续在 CI 中出现格式错误。配置示例如下：

// .claude/settings.json
{
  "PostToolUse": [
    {
      "matcher": "Write|Edit",
      "hooks": [
        {
          "type": "command",
          "command": "bun run format || true"
        }
      ]
    }
  ]
}

10. 预授权权限而非使用 --dangerously-skip-permissions #

不要使用 --dangerously-skip-permissions 标志。相反，使用 /permissions 命令来预先允许在你的环境中已知是安全的常见 bash 命令，从而避免不必要的权限提示。这些预授权配置通常存储在 .claude/settings.json 文件中并可以与团队共享。

11. 通过 MCP 让 Claude 使用你的所有工具 #

Claude Code 可以通过 MCP（Model Context Protocol）服务器 来使用你所有的工具。Boris 的 Claude 经常通过 Slack MCP 服务器搜索并发布 Slack 消息，使用 bq CLI 运行 BigQuery 查询来回答分析问题，从 Sentry 获取错误日志等。相关的 MCP 配置（如 Slack）存放在 .mcp.json 文件中，并与团队共享。

12. 用后台代理验证长时间运行的任务 #

对于非常长时间运行的任务，有三种验证方法：(a) 在提示中要求 Claude 在任务完成后用一个后台代理验证其工作；(b) 使用一个 agent Stop 钩子来更确定性地完成这件事；© 使用 ralph-wiggum 插件（最初由 @GeoffreyHuntley 构想）。

13. 给 Claude 一个验证自身工作的能力 #

Boris 将这一点视为从 Claude Code 获得卓越结果的最重要的一点。你需要确保 Claude 拥有一个验证其工作的反馈循环。如果 Claude 具备这种能力，它产出的最终结果质量可以提升 2 到 3 倍。在实践中，Boris 提交的每一个变更，都经过了 Claude 的测试。

这种验证能力可以与子代理（如专门用于测试的 verify-app）结合，也可以集成到编排工作流中。关于如何系统化设计这类工作流，可参考 Claude Code 编排工作流实战：Command → Agent → Skill 架构模式详解。

信息来源：本文整理自 Boris Cherny (@bcherny) 于 2026 年 1 月 3 日在 X 平台分享的内容。

FAQ #

Q: Plan Mode 和普通的对话模式有什么具体区别？ A: Plan Mode 是 Claude Code 的一种特殊输入模式。在该模式下，Claude 会专注于分析和制定计划，而不会立即执行代码修改。这允许你与 Claude 讨论和优化方案，直到计划成熟后再切换到执行模式，避免了未经规划的草率修改。

Q: 并行运行多个 Claude 实例会显著增加成本吗？ A: 会的，并行运行意味着同时消耗多个会话的 Token。Boris 的做法是在吞吐量（处理更多任务）和成本之间做权衡。对于关键或复杂任务，使用带思考的 Opus 模型并配合并行处理，虽然单次成本可能更高，但由于引导次数减少、一次成功率高，总体效率可能反而提升。

Q: 团队共享 CLAUDE.md 的最佳实践是什么？ A: 核心是将其视为一份“活文档”并纳入版本控制。最佳实践包括：1) 任何成员发现 Claude 行为不当时，都有责任立即更新；2) 内容应具体、明确，避免模糊指令；3) 定期在代码审查（PR）中通过 @claude 标签进行提议和更新；4) 将其视为团队编码规范和 AI 使用指南的结合体。