Claude Code智能體編程實踐

[美] 伊甸·馬爾科(Eden Marco)著 茹炳晟 殷海英 譯

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商品描述

大多數開發者初次接觸Claude Code時,都習慣采用“聊天式提示”的交互模式。但隨著項目的推進、規模的擴大,自動化流程必須做到安全、可重復、可控制,“聊天式提示”的固有短板便暴露無遺。《Claude Code智能體編程實踐》將帶你突破這種局限,將Claude Code打造為一個可擴展的、由智能體驅動的開發平臺。 本書濃墨重彩地描述如何直接在終端和集成開發環境中,構建具備上下文感知能力的AI工作流。將講解如何用斜杠命令控制Claude Code,如何使用持久化記憶文件管理長期上下文,以及如何用鉤子在Claude Code生命周期的不同階段觸發操作,從而自動完成各類開發任務。 本書還講述了現代智能體生態中的重要組件MCP(模型上下文協議),分析MCP的誕生背景與核心架構,演示如何在Claude Code中配置MCP服務器以實現工具、智能體和工作流的上下文互通。此後討論如何在MCP、技能和子智能體之間做出取舍,選出適配業務場景的技術方案。 閱讀本書後,你將學會用子智能體、並行會話和分層委派來設計和編排多智能體系統,將能得心應手、有條理地將 Claude Code融入真實開發工作流中。 本書亮點: ?在終端和IDE中使用Claude?Code設計智能體編程(agentic?coding)工作流 ?通過可復用的斜杠命令和鉤子,構建專屬的自動化開發流程 ?在Next.js項目中使用Claude Code實現AI驅動的工作流 ?使用Claude Code記憶文件創建持久化的AI記憶 ?應用MCP實現工具和智能體之間的結構化上下文互通 ?使用子智能體和編排模式設計多智能體系統 ?通過項目文檔和上下文控制,實施統一的編碼規範 ?在保障代碼可維護性的前提下,擴大AI結對編程的應用範圍

作者簡介

伊甸·馬爾科(Eden Marco)是 Google Cloud 的大語言模型專家,也是 LangChain 大使。他在軟件工程和雲架構領域擁有深厚的技術積澱,曾是 Orca Security 的創始工程師之一。他擁有以色列理工學院的計算機科學學士學位,並曾在賴赫曼大學任教。伊甸致力於基於實戰經驗,開發具有實際生產價值的課程。

目錄大綱

目         錄

第1章  上下文工程    2

1.1    上下文工程簡介    2

1.2    Claude Code 及其上下文工程策略    5

1.2.1    策略 1:寫入上下文與持久化記憶   5

1.2.2    策略 2:智能上下文檢索   8

1.2.3    策略 3:上下文壓縮   9

1.2.4    策略 4:利用子智能體實現上下文隔離   9

1.3    系統提示及其重要性    10

本章小結    12

第2章  Claude Code 核心要點    14

2.1    設置 Next.js 項目    15

2.1.1    運行並驗證應用    16

2.1.2    初始化 Claude Code    17

2.2    將 Playwright MCP 連接到Claude Code   20

2.2.1    驗證 MCP 連接    21

2.2.2    使用 Cursor 規則作為附加上下文    22

2.3    創建前端記憶上下文    22

2.4    基於規範實現主頁面   27

本章小結    30

第3章  Claude Code入門——核心命令指南    31

3.1    Claude Code 的定價與方案    32

3.1.1    選項 1:使用 Anthropic API密鑰    33

3.1.2    選項 2:使用 Claude訂閱    34

3.2    使用斜杠命令控制ClaudeCode    36

3.3    在 Claude Code 中使用鉤子機制    39

3.4    理解 Claude Code 中的記憶   43

3.4.1    記憶類型    43

3.4.2    Claude Code 如何讀取記憶   44

3.4.3    動手示例:在現有項目中使用記憶功能    46

3.5    Claude Code 中的回退功能    50

3.5.1    回退功能的優勢與重要性    50

3.5.2    在實踐中使用回退    51

3.6    Claude Code 中的自定義斜杠命令(由技能驅動)    53

3.6.1    創建技能    53

3.6.2    執行技能    54

3.6.3    使用 $ARGUMENTS 改進技能    54

3.7    通過上下文工程改進自動生成的提交消息    55

本章小結    56

第Ⅱ部分   擴展 Claude Code:協議、自動化與結構化工作流

第4章  使用 MCP 服務器和插件擴展 Claude Code    60

4.1    為什麼選擇 MCP    61

4.1.1    集成難題    61

4.1.2    可移植性挑戰    62

4.1.3    作為抽象層的 MCP    63

4.2    MCP 核心架構    64

4.2.1    MCP 的優勢    64

4.2.2    MCP 的核心組件    65

4.3    MCP 實踐應用    67

4.3.1    未連接 MCP 服務器時的行為    68

4.3.2    連接 MCP 服務器    68

4.3.3    在不同客戶端之間復用同一個 MCP 服務器    70

4.4    將 Claude Code 連接到 MCP服務器    71

4.4.1    通過 CLI 添加 Context7MCP 服務器    72

4.4.2    MCP 服務器的作用域與配置    72

4.4.3    重啟 Claude Code 並啟用MCP 服務器    73

4.5    列出並檢查已安裝的 MCP服務器    74

4.5.1    使用 Context7 MCP 服務器查詢 LangGraph    75

4.5.2    在項目記憶中持久化 MCP服務器的使用    75

4.5.3    驗證 MCP 行為的持久性   76

4.5.4    將 MCP 相關產物提交到版本控制    76

4.6    MCP 作用域速查表    76

4.7    MCP 生態中的上下文工程    77

4.7.1    問題:過於泛化的 MCP配置    78

4.7.2    示例倉庫與 MCP 服務器   80

4.8    項目級 MCP 配置    81

4.8.1    檢查上下文使用情況    82

4.8.2    通過限定 MCP 配置範圍來減少上下文占用    83

4.8.3    強制使用嚴格的 MCP配置    84

4.8.4    在會話中動態管理 MCP    85

4.9    當前MCP的局限性    86

4.9.1    上下文汙染    87

4.9.2    智能體執行效率低下    88

4.9.3    “母語”問題—JSON 與代碼    89

4.9.4    工具定義與模式的局限性   90

4.10    Cloudflare 的 CodeMode    91

4.10.1    關鍵觀察    92

4.10.2    工具調用及其約束    92

4.10.3    MCP 的作用    92

4.10.4    集成 CodeMode    93

4.10.5    將MCP轉換為TypeScript    93

4.10.6    在沙箱中執行    94

4.11    使用 Claude Code 插件管理配置    95

4.11.1    插件系統的優勢    96

4.11.2    探索官方插件市場    96

4.11.3    向 Claude Code 添加市場   97

4.11.4    查看插件源碼與安全註意事項    97

4.11.5    安裝與管理插件    98

4.11.6    使用 feature-dev 插件    99

4.11.7    插件市場與企業應用   103

本章小結   103

第5章  使用 Claude Code 與 GitHub實現開發工作流的自動化   105

5.1    安裝並配置 Claude Code 的GitHub 集成  106

5.1.1    安裝前置依賴   106

5.1.2    安裝 Claude GitHub 應用   107

5.1.3    安裝 GitHub 工作流   107

5.2    使用 Claude Code 解決 GitHub問題    110

5.2.1    Claude 的待辦列表與上下文探索    111

5.2.2    審查建議的更改    112

5.3    通過 CLAUDE.md 添加倉庫上下文    113

本章小結    115

第6章  Claude Code 規劃與多智能體工作流    116

6.1    Claude Code 的規劃模式    116

6.1.1    規劃模式的特性    117

6.1.2    規劃工作流    117

6.1.3    規範驅動開發的優勢    117

6.1.4    示例:疊代完善 Hook市場規範    118

6.1.5    持久化鉤子市場規格說明    119

6.2    並行使用多個 Claude Code智能體   120

6.2.1    識別適合並行執行的任務   121

6.2.2    示例:HookHub 項目中的並行開發   121

6.2.3    將獨立任務分配給智能體   122

6.2.4    並發執行任務   123

6.2.5    審查並提交更改   124

本章小結    125

第7章  使用 Claude Code 子智能體  126

7.1    Claude Code 子智能體簡介   126

7.1.1    子智能體文件結構   129

7.1.2    與 React 智能體的關系   130

7.2    配置第一個子智能體   131

7.3    測試子智能體   134

7.3.1    運行代碼審查子智能體  135

7.3.2    生成多個審查實例   136

7.4    使用子智能體時的上下文流   136

7.4.1    上下文窗口的實際表現  138

7.4.2    示例:創建一個 Mermaid圖表子智能體   139

7.5    通過並發子智能體進行擴展   150

7.5.1    環境搭建   151

7.5.2    安裝依賴   152

7.5.3    infinite 斜杠命令   153

7.5.4    重構 Hero 組件   153

7.6    infinite 提示   159

7.6.1    階段 1:規範分析   160

7.6.2    階段 2:輸出目錄探查   160

7.6.3    階段 3:疊代策略   161

7.6.4    階段 4:並行智能體協同   161

本章小結   162

第8章  創建與自定義輸出風格   164

8.1    使用 Claude Code 創建自定義輸出風格   164

8.1.1    創建並查看新的輸出風格   165

8.1.2    輸出樣式的工作原理   167

8.1.3    為什麼使用 YAML   167

8.1.4    將 YAML 創建為一種輸出樣式   169

8.2    創建高級項目級輸出樣式   171

8.2.1    自定義 HTML 輸出樣式  172

8.2.2    使用 HTML 輸出樣式  173

8.2.3    自動化文件生成   174

8.2.4    使用多個輸出樣式   175

8.2.5    專用輸出樣式工作流   177

8.3    在 Claude Code 中自定義狀態行   178

8.3.1    自定義狀態行命令   178

8.3.2    初始化狀態行設置   178

8.3.3    更新配置   179

8.3.4    實現狀態行邏輯   180

8.3.5   ANSI 顏色支持與格式化   180

8.3.6    擴展狀態行功能   181

8.4    高級狀態行:顯示最近的用戶提示   182

8.4.1    定義狀態行需求   183

8.4.2    測試與最終完善實現   186

8.5    人工智能編碼的未來:由專用智能體組成的團隊   187

8.5.1    智能體驅動開發與多實例   187

8.5.2    命名與基於角色的上下文   188

本章小結   188

  

第Ⅲ部分   高級智能體與深度系統設計   

第9章  理解智能體技能   192

9.1    智能體技能概述   193

9.1.1    場景 1:不使用技能進行樣式設計   194

9.1.2    場景 2:使用技能進行樣式設計   194

9.2    深入理解智能體技能   197

9.2.1    探索 Claude 技能市場   197

9.2.2    審查腳本   198

9.2.3    創建項目級自定義技能  199

9.2.4    使用自定義技能   200

9.2.5    在隔離的子智能體上下文中運行技能   205

9.3    將智能體技能與其他智能體原語進行比較   205

9.3.1    智能體技能與MCP   206

9.3.2    智能體技能與子智能體  207

本章小結   208

第10章  使用 Claude Code 桌面版   209

10.1    Claude Code 桌面集成與後臺智能體   209

10.2    Claude Code 的安裝與運行模式:本地與雲端   210

10.2.1    選擇工作區文件夾(本地worktree 模式)  211

10.2.2    切換到 Claude Code Web(雲模式)   212

10.2.3    Git worktree 如何支持並行開發   213

10.3    編排本地與雲端智能體的並行工作   214

10.3.1    在本地運行 Next.js應用   214

10.3.2    協調本地與雲端的並行工作   216

10.3.3    執行並行功能開發   216

10.3.4    理解 Git 工作樹布局  222

10.3.5    準備合並這些產出   222

10.4    理解 Claude Code 中的 Git工作樹   222

10.4.1    Claude Code 如何使用工作樹   223

10.4.2    並行使用多個工作樹   223

10.5    合並並行功能分支   224

10.5.1    推送工作樹分支   226

10.5.2    將所有內容合並到project/hookhub   228

10.5.3    執行合並   230

10.5.4    在推送到 project/hookhub之前進行測試   231

10.5.5    驗證集成結果   232

10.5.6    完成合並   233

10.6    通過移動設備在雲端運行Claude Code   234

10.6.1    實現頁腳組件   235

10.6.2    審查拉取請求   236

10.6.3    在本地驗證更改   238

10.7    並行智能體何時適得其反   238

本章小結   239

第11章  理解深度智能體   240

11.1    生產系統中的智能體分類   240

11.1.1    淺層智能體及其局限性  242

11.1.2    深度智能體   243

11.2    什麼使智能體成為深度智能體   244

11.2.1    深度智能體中的規劃工具   245

11.2.2    子智能體與分層委派   246

11.2.3    深度智能體中的文件系統訪問   247

11.3    系統提示   249

本章小結   251

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