Claude Code 創始者親授，把 AI 當工程夥伴，這 5 個習慣讓你效率翻倍

從問問題開始，別急著叫它做事

Boris 分享的第一個也是最重要的心法，就是新加入一個程式碼庫時，先讓 Claude Code 幫你做 Q&A，而不是直接叫它改程式碼。

具體做法是問它像這樣的問題：

• 「這個函式是怎麼被呼叫的？」
• 「這個 function 為什麼有 15 個參數？幫我查一下 git 歷史。」
• 「這個模組的架構是怎麼設計的？」

Claude Code 會主動深入挖掘程式碼庫，追蹤 commit 記錄，整理出完整的來龍去脈，這個過程完全不需要上傳或索引你的程式碼，安全性有保障。

Boris 提到，Anthropic 內部有工程師說，這個做法把新人 onboarding 的時間從幾週縮短到幾天。對任何加入陌生程式碼庫的工程師來說，這是最快的切入方式。

大改動前，先讓它規劃

想直接把一個複雜需求丟給 Claude Code 一次完成？Boris 的建議是先叫它做計畫，不要直接叫它做。

「幫我規劃一下實作這個功能的步驟」或「腦力激盪一下，有哪些架構選項？」，這類提示詞能讓 Claude Code 先思考全局，釐清依賴關係和風險，再逐步拆解執行，而不是直衝結果，中途才發現方向錯了。

這個思路背後的邏輯是把 AI 真的當成一個工程師夥伴，就像你不會劈頭就對一個人說「你去把這個功能做完」，你會先討論、對齊，再動手。

給它驗證方式，讓它自己修錯

Boris 特別強調「疊代迴圈（iteration loop）」的重要性：告訴 Claude Code 如何驗證它自己的工作。

有了這個機制，Claude Code 就能進入自我修正的循環：跑測試 → 看到錯誤 → 修正 → 再跑測試。

實際做法包括：

• 單元測試：「改完後跑一下這個測試組，確認沒有破壞」
• 截圖驗證：搭配 Puppeteer 抓畫面，讓它看到 UI 的實際結果
• 模擬器確認：iOS/Android 開發時，讓它啟動模擬器確認行為

這個機制讓 AI 不再只是「寫完就丟」，而是能對自己的產出負責。

CLAUDE.md：幫 AI 建立專案記憶

CLAUDE.md 是 Claude Code 最被低估的功能之一。這是一個特殊的 Markdown 文件，放在專案根目錄（或各子資料夾），裡面寫下所有 Claude Code 每次啟動都需要知道的事：

• 團隊用的 CLI 工具和指令
• 常見的架構規範
• 禁止的寫法或慣例
• 測試的執行方式

每次開啟新 session，Claude Code 都會自動讀取這個檔案。加上 # 符號，還可以在即時對話中把東西存入記憶，跨 session 保留。

Boris 自己的 CLAUDE.md 超過 100 行，記錄了他的完整工作流程偏好。這讓他每次啟動新工作階段時，不需要重新解釋背景。

平行工作流：5 個視窗同時進行，一天送出 30 個 PR

Boris 最讓開發者驚訝的一個習慣是：他通常同時開 5 個 Claude Code session，搭配 5 個獨立的 git worktree（不是分支，是完整的獨立工作目錄），讓每個工作流彼此不干擾。

搭配系統通知設定，他可以在任何一個 Claude Code 需要人工決策時立刻收到提醒，切換過去確認，再繼續處理其他工作。

這套平行工作流讓他一天可以送出 20 到 30 個 PR。原本需要 5 小時的任務，在這樣的架構下可以壓縮到 1 到 2 小時。

Vibe Coding：在終端機裡結對程式設計

Boris 形容這整套使用方式叫做「vibe coding」——不是死板地下指令，而是自然、流動地和 AI 協作，像在跟一個真正懂你的工程師夥伴結對工作。

這個概念的重點是你如何提供足夠清晰的情境、計畫和驗證方式，讓 AI 能夠真正發揮。Claude Code 是設計成適應你的工作流，而不是強迫你改變習慣，你在哪個編輯器工作，它就在旁邊的終端機輔助你。

對那些想在自己熟悉的開發環境中獲得 AI 助理的工程師來說，這可能是目前最貼近「AI 結對程式設計」理想狀態的工具。

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