7.1 Claude 作为编程助手

软件开发正处于转折点。编程不再是一个人对着屏幕敲代码的孤独旅程，而变成了与 AI 结对编程 (Pair Programming) 的协作过程。 相比其他 AI，Claude 在编程领域有着独特的优势：超长上下文窗口 (200K Token) 和 卓越的推理能力 (Opus/Sonnet)，这使它成为处理大规模重构和复杂架构设计的理想伙伴。

7.1.1 核心能力图谱

Claude 不仅仅是一个代码补全工具，它可以胜任以下角色：

角色	能力描述	适用场景
Polyglot Coder (多语言编程)	精通 Python, TS, Go, Rust, C++ 等主流语言，甚至包括 COBOL, Fortran 等古董语言。	新项目开发、遗留代码维护。
Refactoring Expert (重构专家)	理解复杂的依赖关系，进行函数提取、变量重命名、设计模式优化。	代码坏味道清理、架构升级。
Debugger (调试者)	根据错误堆栈 (Traceback) 和代码上下文，精准定位 Bug 根源。	线上故障排查、CI 失败分析。
Quality Engineer (质量工程师)	编写单元测试 (pytest, jest)，生成测试用例，计算覆盖率。	TDD 开发、回归测试。
Tech Writer (技术作家)	为代码编写 Docstring，生成 API 文档，撰写 README。	文档补全、知识库构建。

7.1.2 提示工程最佳实践

在编程任务中，Prompt 的质量直接决定了代码的质量。

上下文就是一切

Claude 无法修改它看不见的代码。

• Bad: "帮我优化 process_data 函数。" (Claude: 哪个 process_data?)

• Good: "请优化 src/utils.py 中的 process_data 函数。它是被 job.py 调用的。这里是这两个文件的内容..."

定义输出规范

明确告诉 Claude 你要什么风格的代码。

• Constraint: "使用 Python 3.10+ 的 Type Hint。"

• Constraint: "遵循 Google Style Guide。"

• Constraint: "不要使用 try-except 包裹所有代码，保留原始报错。"

思维链调试

遇到极其隐晦的 Bug 时，强迫 Claude 先思考。

"请先阅读提供的日志文件。在 <analysis> 标签中逐步分析错误可能发生的原因。列出 3 个假设，然后逐一验证。最后在 <fix> 标签中给出修复代码。"

7.1.3 常见陷阱与对策

幻觉库

Claude 偶尔会引用不存在的库或方法（比如 pandas.read_mind()）。

• 对策: 明确限制第三方库的版本。 "只允许使用 standard library 和 pandas 2.0+。"

循环依赖

在生成跨文件代码时，Claude 有时会忽略导入路径的问题。

• 对策: 显式提供项目结构树（tree 命令的输出），让它了解文件层级。

截断代码

对于长文件，Claude 可能会偷懒输出 // ... existing code ...。

• 对策: 在 System Prompt 中强调 "Do not be lazy. You must output the full, compilable code." 或者使用 Diff 格式输出。

7.1.4 与 Copilot 的区别

特性	GitHub Copilot	Claude (Opus/Sonnet)
优势	极速补全，IDE 内无缝集成，延迟极低。	深度推理，理解整个项目架构，擅长解决复杂难题。
交互	Tab 键补全，行级建议。	对话式交互，任务级建议。
Context	主要是当前文件 + 最近打开的文件。	可以一次性吃掉整个仓库的核心代码 (200k tokens)。

结论: Copilot 是"自动驾驶辅助"，负责每一行的输入；Claude 是"领航员"，负责指引方向和解决难题。两者结合是目前的最佳实践。

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虽然可以直接在网页版与 Claude 对话，但频繁的 Copy-Paste 效率太低。为了让 Claude 真正融入开发流程，需要一把更锋利的武器——Claude Code (CLI)。

➡️ Claude Code CLI 入门