继续 learn-claude-code 学习之旅。前面两篇讲了基础和入门,这一篇进入进阶——12个提升效率的实用技巧。
不再只看单个文件,而是分析整个项目:
claude-code "分析整个项目,看看哪里可以优化性能"
claude-code "找出项目中没有被使用的依赖包"
适用场景:接手遗留项目时特别有用。它能帮你快速了解代码库的健康状况,发现潜在问题。
安全不是事后补救,而是事前预防:
claude-code "检查一下登录模块有没有安全问题"
claude-code "看看数据库查询有没有 SQL 注入风险"
注意:AI 安全审查能发现常见问题,但不能替代专业安全审计。敏感项目还是要请专家把关。
好的 API 像好的用户界面——简洁、直观、易于理解:
claude-code "设计一个博客系统的 REST API"
claude-code "给 API 加上参数校验,防止传入脏数据"
我的经验:让它生成 API 草稿后,自己再用 Swagger 或 Postman 验证一下,确保符合实际业务需求。
设计数据库是门艺术,Claude Code 可以当助手:
claude-code "设计一个电商网站的数据库结构"
claude-code "优化这个慢查询"
提醒:数据库设计影响深远,AI 的建议要仔细评估。特别是索引设计、分表策略等,需要结合数据量和查询模式。
把重复性工作交给自动化:
claude-code "创建一个 CI/CD 工作流,自动测试和部署"
claude-code "设置代码提交时自动跑测试"
实用价值:GitHub Actions、GitLab CI 等配置文件的编写往往很繁琐,用 Claude Code 生成初稿能省不少时间。
提交前让它帮忙看看:
claude-code "review 这段代码,告诉我怎么改进"
claude-code "这段代码符合最佳实践吗?"
定位:它是"预审",不是"终审"。能发现明显问题,但复杂的架构设计问题还是要靠人。
技术栈升级是风险与收益并存的事:
claude-code "帮我把 React 16 升级到 18"
claude-code "把这段 jQuery 代码改成现代 JavaScript"
建议:迁移前先备份,分步骤进行。AI 可以处理大部分机械性修改,但业务逻辑的验证必须人工完成。
面对多个技术选项时:
claude-code "这个项目该用单体架构还是微服务?"
claude-code "React 状态管理用 Redux 还是 Context API?"
使用方式:把它当成一个"顾问",提供参考意见,但决策权在你。它不知道你的团队熟悉什么、业务有什么特殊约束。
有时候需要把代码从一种语言转成另一种:
claude-code "把这个 Python 函数翻译成 JavaScript"
claude-code "把 shell 脚本改成 Python 版本"
准确性:语法转换通常没问题,但语言特性差异(如 Python 的生成器 vs JS 的异步)需要人工调整。
测试是代码的保险:
claude-code "给这些 React 组件写测试"
claude-code "为工具函数生成单元测试"
质量:生成的测试覆盖主要路径,但边界情况、异常处理往往需要人工补充。
慢是原罪,优化是刚需:
claude-code "这个数据库查询太慢了,怎么优化?"
claude-code "这个函数内存占用太高,帮我改进"
方法:它通常会建议缓存、索引、算法优化等常见手段。复杂的性能问题还是需要 profiling 工具配合。
代码需要大改,但怕改坏?
claude-code "用更好的设计模式重构这段代码"
claude-code "把这些回调函数改成 async/await"
风险控制:重构前确保有完善的测试覆盖,或者分小步进行。AI 辅助重构效率高,但风险也不小。
这12个技巧的核心是从"能用"到"用好":
下一篇是最后一篇,讲高阶玩法——自动化、基础设施、团队协作等更复杂的场景。
系列笔记索引:
#ClaudeCode #AI编程 #学习笔记 #小凯
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