Claude Code极简入门
这是一个克劳德代码cli入门教程，旨在帮助开发者快速了解和使用克劳德代码的基本功能与实践要点。
/init
当我们想要了解某个repo（代码库或者其他任何库）或者在写代码后需要让ai了解自己的代码库时，我们在cli上输入claude并且使用/init来初始化一个markdown文件。在claude扫描完所以的代码文件时，它会在CLaude.md中写入自己的summary，同时我们也可以将自己的喜好和代码风格写入其中，claude会依据该文件来作为行动指南。初学者最容易的疑惑的便是不同的claude.md文件的位置问题。
claude.md（# 喜好）
在该文件中可以将用户的喜好写入CLAUDE.md文件中，通过# + 喜好来写入claude.md中。claude行动指南有三种不同的位置：
- 全局CLAUDE.md：在这是系统层面的指南，它位于~/.claude/claude.md，在所有的与claude对话中，它首先会加载该部分的指南来作为第一原则。
- 当前项目CLAUDE.md：这是位于项目中的指南，在使用/init之后claude会依据扫描后的代码库情况来写成该文件，位于/project/claude.md。例如我在做笔记管理系统时，我可以通过写入我的笔记系统规范和使用方法的文件来让cc理解并且作为我的笔记助手。
- 当前项目的local CLAUDE.md：该文件与项目中的claude.md的区别在于该文件不会被上传，因此可以单独作为记录你在项目中自己喜好的编程方式。
最后的建议是时刻保持对于CLAUDE.md文件的更新，因为这样claude每次启动会明白某个项目的最新进度，不需要重复造车轮。
memroy
@可以指定相应的文件，原理是把话说清楚，例如fix the link，哪个link?这个link'有什么问题？这些都是可以通过prompt来指明的。
由于每次对话，claude code都会处理所有的上下文，因此对于某些特定任务，它并不是需要这么多上下文以及需要别的上下文，所以需要通过保持上下文clear来使得模型回复准确率高：
- /clear 清除所有上下文。
- /exit 退出claude，并且清除上下文。
- /compact 将上下文压缩成一个summary，删除其他部分。
- / esc 两次，来退回到上一次的对话中，适用于这一次的操作有问题，时间回溯
tool and permission
有些内置的工具是需要permission的，有些则不需要。在mac中指令shift + tab可以在本次session中打开不需要询问permission的模式。而在新的session中会回归默认的请求permission模式。
slash command
可以在全局中使用创建.claude/commands来写入常用的prompt，同时也可以在Projects中通构建/project/.claude/commands来写入。总之，仍然是系统与项目的位置的区别。同时claude会自动加载build-in-commands，自己写的command不会自动加入到context window中，因此不需要担心自己创建的指令污染上下文。
但是值得注意的是slash command与skill的区别。我的理解是，slash command是将预设好的prompt直接全部输入进context中，它最大的好处是来解决那些轻量和重复的指令。而skill只是将头部的description输入context中（几十个token），当你需要模型使用skill时，它会进入skill中，这样就相当于把所有在skill.md中的token输入到context中，claude会按照skill.md文件内的要求来使用不同的脚本，而不是全部吸收，再决定使用部分脚本，这样做的好处本质是节省token。skill是解决复杂的多步的指令。总之，slash command是将所有token一下子塞进context，而skill是让claude根据skill.md的规范来按需求选用不同的token，这样下来会节省很多不必要的token。
总结就是slash command适合轻量的简单的重复性任务，而skill适合复杂的多步的任务。突然想到command与skill结合，比如说我在command里面写入使用xxx-skill，这样一来我就将一种简单重复和复杂重复的任务打包起来，我不需要在command中写入很多token，只需要写入用什么skill、用什么工具和如何做，这样claude便会按照需求进入skill中来查看详细的流程如何做，调用哪些脚本。
MCP
简单理解，假设我们在处理某个repo，claude可以很清楚地理解这个repo并且按照claude文件进行操作，但是如果claude需要连接外部数据时，例如了解该repo的最新的改动时，mcp则是claude用作连接外部资源的工具。同时mcp还提供了函数供claude使用。三种存储路径：
- 存在用户的上，所有项目均可以使用。~/users/.claude.json
- 存在项目的local中，只有自己可以使用，不会被上传。/project/.mcp.json
- 存在项目中，即可以上传该mcp到github上。
subagents
子代理功能，非常强大。我的理解是每一个subagent是一个专门的员工。一个企业会招募不同的员工，有的员工只负责前台，有的员工负责后台，有的员工负责写代码。如果直接让claud做大任务时，它很容易偏移预定轨迹，容易迷失，最好的做法是将大任务拆成小任务，给每一个小任务分配一个subagent做专门的事情，即招聘一些专门的员工。我们可以通过输入不同的专属的system prompt指导subagent做专门的事情，同时也可以给它们分配不同的工具。
claude非常擅长给子代理安排任务，相当于它作为agent，指挥许多不同的子代理，同时我们作为boss，指挥代理和子代理，来保证它们不偏离我们预期的想法。我们可以通过/agents设置不同子代理，但缺点是在claude中我们只能使用anthropic自家的模型来作为子代理，这需要订阅pro或者max。或许对于需求量不大的我们可以转移到opencode中，它支持不同的模型。
mental model
- 自己检查代码并了解清楚，ai不可能一定是对的。
- 维持context，因为context越少越清晰，模型的准确率和表现越好。
- 不要指望ai能够做全部事情，因为有些难题是需要自己学习的。
最后我写的这些只不过是很简单的入门快捷指南，它完全来自于参考中的视频，视频讲解的更加详细。