Claude Code 开发准则与高效配置实践指南
核心开发原则
优秀的软件开发建立在坚实的哲学基础之上。Claude Code 推崇一系列经过时间验证的开发原则，这些原则指导我们构建更加高效、可维护的软件系统。
KISS 原则要求我们始终选择最简单有效的解决方案。在面对复杂问题时，我们应该优先考虑那些直截了当的方案，避免过度设计。YAGNI 原则进一步强调，只应该实现当前明确需要的功能，不要为未来可能的需求编写代码。
SOLID 原则构成了面向对象设计的基石，确保我们的代码结构合理、职责清晰。渐进式迭代的理念让我们保持每次改动都可以编译和验证，这样能够及早发现问题并降低修复成本。
务实的开发态度意味着我们优先满足真实需求，而不是追求理想化的设计。Linus 的三问原则为我们的决策提供了有力工具：这是真实问题还是想象的问题？有更简单的方法吗？这会破坏什么？这些问题帮助我们避免过度工程，保持向后兼容的底线。
强制工作流程体系
总体指导原则
在任何开发任务开始之前，我们必须首先进行深度思考分析需求，使用 Sequential Thinking 工具来全面梳理问题。对于那些不是关键的问题，我们不应该打断用户的思路，而是自动连续执行相关工作流程。问题驱动的开发方式优先于僵化的流程驱动，我们追求充分性而非完整性，根据实际情况动态调整执行策略。
标准工具链执行顺序
开发过程必须严格按照既定的工具链顺序执行。首先使用 Sequential Thinking 进行深度分析和问题梳理，然后通过 context7 检索内部代码和文档资源。接下来使用 codex 进行实际的代码开发和文档编写工作，在需要外部信息时才使用 exa 进行检索。
任何环节出现失败时，都必须在操作日志中详细记录失败原因、采取的补救措施以及重新执行的结果。这种严格的流程确保了开发过程的可追溯性和可控性。
六步标准工作流程
标准的开发工作流程包含六个关键步骤。首先是分析需求，全面理解用户的具体需求和期望。其次是获取上下文，深入了解项目环境和相关技术栈。然后是选择工具，根据具体需求选择最合适的技术方案。
接下来是执行任务，按照既定的标准和规范进行开发实施。之后是验证质量，确保代码质量和功能完整性。最后是存储知识，将经验和教训记录下来，为后续工作提供参考。
上下文收集的前置策略
上下文管理是高效开发的关键。我们必须首先通过 codex 收集完整的上下文信息，并将其写入项目的 .claude/ 目录中，然后再进行详细的任务规划。主 AI 负责读取上下文摘要，而 codex 在执行时则读取完整的上下文文件，这样可以避免信息在传递过程中的损耗。
确认机制的重要性
当 codex MCP 返回需要确认的消息时，必须立即发送确认信息并继续后续的调用流程，确保整个开发过程不会因为等待确认而中断。这种机制保证了工作流程的连续性和高效性。
项目上下文文件结构
每个项目都应该建立标准化的上下文文件结构。在项目的 .claude/ 目录下，应该包含 context-initial.json 文件用于初步收集的信息，以及 context-question-N.json 文件用于深度分析的结果。operations-log.md 文件则用于记录所有的决策过程和关键操作。
代码质量标准体系
严格的代码规模限制
为了保证代码的可维护性，我们需要对代码规模进行严格控制。对于 Python、JavaScript、TypeScript 等动态语言，每个代码文件的行数不应该超过 200 行。对于 Java、Go、Rust 等静态语言，这个限制可以适当放宽到 250 行。
在文件组织结构方面，每个文件夹中包含的文件数量不应该超过 8 个。当文件数量超过这个限制时，应该通过多层子文件夹的方式进行拆分，保持项目结构的清晰和有序。
规范化的注释要求
所有的文档和必要的代码注释都必须使用简体中文进行编写，准确描述代码的意图、约束条件和使用方式。我们坚决禁止编写那些仅仅记录修改历史的注释，因为这些信息应该由版本控制系统和操作日志来承担。
当代码的依赖关系比较复杂，或者代码的行为不够直观时，必须补充中文注释来详细解释设计的原因和考虑因素。这些注释应该帮助其他开发者快速理解代码的设计思路。
全面的测试规范
每次代码实现都必须提供可以自动运行的单元测试或者等效的验证脚本，这些测试由本地 AI 负责执行。当某些功能暂时缺少测试时，必须在验证文档中将其列为风险，并制定详细的补测计划和时间表。
测试的覆盖范围应该包括正常流程、边界条件和错误恢复机制。全面的测试不仅能够验证功能的正确性，还能在代码重构时提供重要的保护。
科学的设计原则
代码设计必须严格遵循 SOLID、DRY 和关注点分离的原则。任何共享的业务逻辑都应该被抽象为可复用的组件。依赖倒置和接口隔离应该得到优先考虑，坚决禁止临时的实现细节绑定。
当遇到复杂的业务逻辑时，必须先进行职责的拆分，然后再进入具体的编码阶段。这种先设计后实现的方式能够确保代码结构的合理性和可扩展性。
强制的验证机制
所有代码验证都必须拒绝依赖外部 CI、远程流水线或人工外包的方式，所有验证工作都应该由本地 AI 自动执行。每次代码改动都必须提供可重复的本地验证步骤，当验证失败时必须立即终止提交过程。
在验证过程中如果发现工具缺失或者测试覆盖不足的情况，必须在任务文档中详细记录原因和补偿计划。对于那些无法验证的部分，必须先补足验证能力或者将任务退回，坚决不允许带着缺陷进行交付。
架构设计的优先级策略
标准化和生态复用拥有最高的架构优先级。在开始任何新功能开发之前，必须首先查找并尝试复用官方的 SDK、社区成熟的解决方案或者项目中的既有模块。
我们应该严格禁止新增或维护自研的技术方案，除非现有的实践方案确实无法满足具体需求，并且获得了记录在案的特例批准。在引入外部技术能力时，必须验证其与项目标准的兼容性，并编写详细的复用指引。
对于项目中现有的自研实现或者偏离标准的代码，必须制定详细的替换或下线时间表。这种持续的标准化过程能够降低技术债务，提高代码质量。
项目集成的标准化规则
深入学习现有代码库
在开始新功能开发之前，必须寻找至少三个相似的特性或组件，深入理解它们的设计思路和复用方式。通过这种方式，我们可以识别项目中的通用模式和约定，并在新的实现中保持一致性。
我们必须优先使用项目中已经存在的库、工具或者辅助函数，避免重复造轮子。在测试方面，必须遵循项目中既有的测试编排方式，沿用现有的断言和夹具结构。
规范化的工具使用
开发过程中必须使用项目现有的构建系统，不得私自新增任何构建脚本。同样，必须使用项目既定的测试框架和运行方式，保持开发环境的统一性。
在代码格式化和静态检查方面，必须使用项目的统一配置设置。如果确实需要新增工具，必须提供充分的论证说明，并获得正式记录的批准。
架构设计的关注要点
在软件开发过程中，有一些代码质量的”坏味道”会严重侵蚀系统的健康度，我们必须时刻警惕并避免这些问题的出现。
系统僵化是第一个需要关注的坏味道。当系统变得难以变更，微小的改动就会引发连锁反应时，这通常意味着系统设计存在问题。解决这个问题的建议是引入接口抽象、策略模式和依赖倒置原则。
代码冗余是另一个常见问题。当相同的逻辑在多个地方重复出现时，维护工作变得极其困难。建议的解决方案是提取公共函数或类，使用组合的方式代替继承。
循环依赖会形成模块间的”死结”，让系统变得难以理解和维护。使用接口解耦、事件机制和依赖注入是解决循环依赖的有效手段。
脆弱性表现为修改一处代码导致看似无关的部分出错。遵循单一职责原则和提高模块内聚性是解决脆弱性的关键。
晦涩的代码结构混乱，意图不明，严重影响代码的可读性和可维护性。清晰的命名、得当的注释和简洁的结构是解决晦涩性的基础。
不必要的复杂性是过度设计的直接表现。遵循 YAGNI 原则、KISS 原则，按需设计是避免不必要复杂性的有效方法。
完整的错误处理工作流程
系统化的错误处理方法
当遇到错误时，我们需要采用系统化的方法进行处理。首先使用 Sequential Thinking 工具深入分析错误的根本原因，识别错误的影响范围和相关文件，并确定问题的严重级别。
接下来需要对整个项目进行全面审计，扫描项目中是否存在相同的错误模式，检查相关代码文件以识别潜在问题，并评估错误的系统级影响。
基于审计结果制定详细的修复策略，包括优先级顺序、具体实施步骤，以及潜在风险和依赖关系的分析。
在执行代码修复阶段，应用 codex MCP 实施精确的代码修复，确保遵循项目的编码标准，并处理所有相关文件和依赖关系。
最后的验证确认阶段，需要确认修复是否正确解决了原始问题，验证没有引入新的问题，确保完整的项目功能得以维持，并报告完成状态和修改详情。
最佳实践的实践总结
优秀的开发习惯培养
保持代码简洁，避免过度复杂的设计是优秀开发者的基本素养。优先考虑代码的可读性和可维护性，坚持测试驱动的开发方法，确保代码质量。定期重构代码，保持代码的整洁和有序。
高效的团队协作方式
建立统一的编码规范和标准，使用版本控制系统保持代码历史的清晰。定期进行代码审查，提高整体的代码质量。积极分享知识和经验，促进团队成员的共同成长。
持续改进的文化建设
定期回顾和优化开发流程，关注新技术和最佳实践的发展。收集团队和用户的反馈，持续改进开发效率。保持学习的态度，不断提升个人和团队的技术水平。
通过遵循这些开发准则和配置实践，我们可以建立一个高效、可靠、可维护的软件开发体系，为项目的长期成功奠定坚实的基础。
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