当前格局：两条并行的发展路线#

今天，AI 编程工具已经分化为两种主要形态：

核心差异：不是能力高低，而是工作方式不同#

两者都已经具备 Agent 能力，都能自主规划、执行、验证任务。真正的区别在于：

Cursor：

• ✅ 可视化上下文，直观看到代码变更
• ✅ 深度 IDE 集成，调试、断点、预览一体化
• ✅ 学习曲线平缓，对新手友好
• ⚠️ 依赖图形界面，服务器/远程环境不便
• ⚠️ 封闭生态，定制化能力有限

Claude Code：

• ✅ 终端原生，服务器、CI/CD、远程开发无缝衔接
• ✅ 可编程性强，易于集成到自动化流程
• ✅ 丰富的扩展生态（MCP、Skills、SubAgents）
• ⚠️ 学习曲线较陡，需要熟悉命令行
• ⚠️ 纯文本交互，复杂上下文理解成本高

选择建议#

💡 现实是：很多开发者同时使用两者。用 Cursor 做日常编码和调试，用 Claude Code 处理服务器任务、自动化流程、以及需要深度定制工作流的场景。

1.1 官方定义#

Claude Code 是 Anthropic 官方推出的终端原生 AI 编程助手。它基于 Claude 模型（Opus 4.6 和 Sonnet 4.6），可以直接在你的命令行中运行，操作你的本地文件和代码库。

核心能力：

• 读取、编辑、创建文件——它可以像你一样操作项目中的任何文件
• 执行终端命令——它可以运行测试、安装依赖、执行构建
• 理解整个项目上下文——它会索引你的整个项目，理解文件之间的关系
• 多步骤任务自主规划——给定一个目标，它能自己拆解并执行

1.2 与 Cursor 的定位差异#

不是”谁更好”，而是”谁更适合你的场景”：

选择 Cursor 的场景：

• 日常 Web 开发，需要频繁预览和调试
• 团队协作，需要可视化 Code Review
• 前端开发，需要实时看到 UI 变化
• 新手入门，希望低学习成本

选择 Claude Code 的场景：

• 服务器端开发、后端 API
• DevOps、自动化脚本、CI/CD
• 需要深度定制工作流（MCP、Skills、SubAgents）
• 远程开发、SSH 环境
• 已有成熟的终端工作流

两者共用的场景：

• 复杂的多文件重构
• 代码库迁移
• 添加新功能

1.3 适用人群#

Claude Code 特别适合以下开发者：

• 熟悉命令行的开发者——如果你习惯在终端工作，Claude Code 会让你感觉如鱼得水
• 需要处理复杂多文件任务——重构、添加新功能、迁移代码库
• 追求自动化和可定制性——Claude Code 的扩展生态（MCP、Skills、SubAgents）提供了强大的定制能力
• 后端/DevOps 开发者——服务器环境、自动化脚本、CI/CD 流程

可能不太适合：

• 完全不习惯命令行操作的开发者（建议先用 Cursor）
• 只需要简单的代码补全的场景（Copilot 足够）
• 项目极其敏感、不允许任何 AI 工具接触代码库的情况

2.1 系统要求#

在安装之前，请确保你具备以下条件：

• 操作系统——macOS 10.15+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+、或 Windows 10+（需要 WSL 1/2 或 Git for Windows）
• 硬件——4GB+ 内存
• 软件——Node.js 18+
• 网络——需要互联网连接进行认证和 AI 处理
• Shell——推荐使用 Bash、Zsh 或 Fish
• 地区——需要在 Anthropic 支持的国家/地区
• ripgrep——通常已包含在 Claude Code 中

2.2 安装方式#

方式一：Native 安装（推荐）

这是官方推荐的安装方式，支持自动后台更新：

macOS / Linux / WSL：

1
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell：

1
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

Windows CMD：

1
curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

⚠️ Windows 用户注意：需要先安装 Git for Windows。

💡 提示：Native 安装会自动在后台更新，保持最新版本。

方式二：包管理器安装

Homebrew（macOS, Linux）：

1
brew install --cask claude-code

⚠️ 注意：Homebrew 安装不会自动更新，需要定期运行 brew upgrade claude-code。

WinGet（Windows）：

1
winget install Anthropic.ClaudeCode

⚠️ 注意：WinGet 安装不会自动更新，需要定期运行 winget upgrade Anthropic.ClaudeCode。

方式三：npm 安装

1
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

⚠️ 注意：不要使用 sudo npm install -g，这可能导致权限问题和安全风险。

💡 提示：安装完成后运行 claude doctor 检查安装类型和版本。

2.3 Windows 设置#

选项一：在 WSL 中使用

WSL 1 和 WSL 2 都支持。

选项二：在原生 Windows 上使用（需要 Git Bash）

需要安装 Git for Windows。如果是便携式 Git 安装，需要指定 bash.exe 路径：

1
$env:CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH="C:\Program Files\Git\bin\bash.exe"

2.4 验证安装#

1
claude --version
2
claude doctor  # 检查安装类型和版本

2.5 认证方式#

Claude Code 需要账户才能使用。首次运行 claude 命令时会提示登录：

1
claude
2
# 首次运行会提示你登录

支持的账户类型：

• Claude 订阅（推荐）—— Pro 或 Max 计划，可在网页界面和 Claude Code 通用
• Anthropic Console —— API 访问，预付费余额模式

终端 CLI 和 VS Code 还支持第三方提供商（如 Amazon Bedrock、Google Vertex AI），详见第三方集成。

💡 提示：同一邮箱可以同时拥有两种账户类型。如需重新登录或切换账户，使用 /login 命令。

2.6 基础命令速查#

2.7 首次体验建议#

安装完成后，进入你的项目目录启动 Claude Code：

1
cd ~/projects/my-app
2
claude

第一次启动时，Claude 会索引你的项目。然后尝试这样一个简单任务：

1
> 这个项目是做什么的？总结一下技术栈和文件夹结构。

Claude 会扫描你的文件，给你一个结构化的项目概览。

3.1 为什么需要 cc-switch？#

如果你同时使用多个 AI 编程 CLI 工具，你可能会遇到这些痛点：

• 配置分散——Claude Code、Codex、Gemini CLI 各有不同的配置格式（JSON、TOML、.env）
• 切换麻烦——换个 API 提供商要手动编辑配置文件
• MCP 管理混乱——不同工具的 MCP 服务器配置不统一
• 成本追踪困难——不知道每个工具花了多少钱

cc-switch 就是为了解决这些问题而生的。

3.2 什么是 cc-switch？#

cc-switch 是一个跨平台桌面应用（Windows、macOS、Linux），用 Tauri 2 构建，作为 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode 和 OpenClaw 的统一管理中心。截至 2026 年 3 月，它在 GitHub 上拥有超过 33,600 个 star，是 AI 编程工具生态中最受欢迎的管理工具之一。

核心功能：

3.3 安装方式#

Windows：

1
# 下载 MSI 安装包或便携版
2
# https://github.com/farion1231/cc-switch/releases

macOS（推荐 Homebrew）：

1
brew tap farion1231/ccswitch
2
brew install --cask cc-switch

Linux (Arch)：

1
paru -S cc-switch-bin

Linux (Ubuntu/Debian)：

1
# 下载 .deb 或 .AppImage
2
# https://github.com/farion1231/cc-switch/releases

3.4 基本使用流程#

第一步：添加提供商

点击”Add Provider”→ 选择预设（如 GLM、DeepSeek、Kimi）或创建自定义配置 → 粘贴 API Key。

第二步：切换提供商

• 主界面：选择提供商 → 点击”Enable”
• 系统托盘：直接点击提供商名称（即时生效）

第三步：生效

重启终端或对应的 CLI 工具。Claude Code 不需要重启即可生效。

第四步：回到官方登录

添加”Official Login”预设 → 重启 CLI 工具 → 按照其登录/OAuth 流程操作。

3.5 支持的 CLI 工具和提供商#

支持的 CLI 工具：

• Claude Code
• Codex (OpenAI)
• Gemini CLI (Google)
• OpenCode
• OpenClaw

内置提供商预设（部分）：

• Claude 官方 API
• AWS Bedrock
• NVIDIA NIM
• GLM（智谱 AI）
• DeepSeek
• Kimi（Moonshot）
• 通义千问（阿里云）
• MiniMax
• 豆包/Seed（字节跳动）
• OpenRouter
• 更多…

3.6 高级功能#

3.7 常见使用场景#

场景一：国内开发者使用 GLM/DeepSeek

添加 GLM 或 DeepSeek 预设 → 粘贴 API Key → 点击 Enable → 立即生效。

场景二：多工具统一管理

你有 Claude Code 和 Codex 两个工具，想用同一个 GLM 账号。cc-switch 的 Universal providers 功能可以让一个配置同步到多个应用。

场景三：成本追踪

用量仪表盘帮你追踪每个工具、每个模型的花费，月底再也不用猜花了多少钱。

场景四：MCP 服务器管理

不用分别编辑每个工具的 MCP 配置文件，在 cc-switch 的 MCP 面板中一键管理。

3.8 与其他工具的对比#

4.1 什么是 MCP？#

MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，让 Claude Code 能够连接外部工具和数据源。可以把 MCP 服务器理解为 Claude Code 的”插件系统”——每个 MCP 服务器为 Claude 提供一套新的能力。

MCP 的关键特性：

• 客户端无关——同一个 MCP 服务器可以在 Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code 中使用
• 本地或远程运行——支持 stdio、HTTP、SSE 多种传输方式
• 可组合——你可以同时启用多个 MCP 服务器
• OAuth 认证——云端服务支持安全的 OAuth 2.0 认证

4.2 安装 MCP 服务器#

Claude Code 提供了三种安装方式：

方式一：HTTP 服务器（推荐用于云服务）

1
# 基本语法
2
claude mcp add --transport http <name> <url>
3

4
# 示例：连接 Notion
5
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
6

7
# 示例：连接 Sentry
8
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp

方式二：SSE 服务器

1
# 基本语法
2
claude mcp add --transport sse <name> <url>
3

4
# 示例：连接 Asana
5
claude mcp add --transport sse asana https://mcp.asana.com/sse

方式三：Stdio 服务器（本地运行）

1
# 基本语法
2
claude mcp add --transport stdio <name> -- <command>
3

4
# 示例：添加 Airtable 服务器
5
claude mcp add --transport stdio airtable --env AIRTABLE_API_KEY=YOUR_KEY \
6
  -- npx -y airtable-mcp-server

⚠️ Windows 用户注意：在原生 Windows（非 WSL）上，使用 npx 的本地 MCP 服务器需要 cmd /c 包装器：

1
claude mcp add --transport stdio my-server -- cmd /c npx -y @some/package

4.3 管理和认证#

管理命令：

1
# 列出所有已配置的服务器
2
claude mcp list
3

4
# 获取特定服务器详情
5
claude mcp get github
6

7
# 移除服务器
8
claude mcp remove github

OAuth 认证（用于需要登录的云服务）：

1
# 在 Claude Code 会话中
2
> /mcp
3
# 选择需要认证的服务器，按提示完成 OAuth 流程

4.4 MCP 作用域#

MCP 服务器可以在三个层级配置：

1
# 添加项目作用域服务器（共享给团队）
2
claude mcp add --transport http github --scope project https://api.githubcopilot.com/mcp/

4.5 热门 MCP 服务器推荐#

4.6 实用示例#

示例：使用 Sentry 调试生产问题

1
# 1. 添加 Sentry MCP 服务器
2
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp
3

4
# 2. 在 Claude Code 中认证
5
> /mcp
6
# 选择 Sentry 完成认证
7

8
# 3. 调试问题
9
> 过去 24 小时最常见的错误是什么？
10
> 显示错误 ID abc123 的堆栈跟踪
11
> 哪个部署引入了这些新错误？

示例：连接 GitHub 进行代码审查

1
# 1. 添加 GitHub MCP
2
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/
3

4
# 2. 在 Claude Code 中
5
> 审查 PR #456 并提出改进建议
6
> 为我们刚发现的 bug 创建一个新 issue
7
> 显示所有分配给我的开放 PR

4.7 MCP 资源#

如果你想探索更多 MCP 服务器：

• modelcontextprotocol/servers——官方参考实现
• best-of-mcp-servers——450+ MCP 服务器精选列表
• MCP Market——按 GitHub star 排名的 MCP 服务器排行榜

5.1 什么是 Skills？#

Skills（技能）是 Claude Code 的模块化能力扩展系统。每个 Skill 包含一个 SKILL.md 文件，其中包含 Claude 在特定场景下应该遵循的指令。

Skills 与 Slash Commands 的关键区别：

5.2 Skills 的存储位置#

Skills 可以存储在三个位置：

项目 Skills 会通过 git 自动共享给团队成员。

5.3 创建一个 Skill#

Skills 的核心是 SKILL.md 文件，使用 YAML frontmatter + Markdown 格式：

1
---
2
name: Git Commit Messages
3
description: 生成清晰的 Git 提交信息。当用户需要写提交信息或审查暂存更改时使用。
4
---
5

6
# Git Commit Messages
7

8
## 指令
9

10
1. 运行 `git diff --staged` 查看更改
11
2. 我会建议一个提交信息，包含：
12
   - 50 字符以内的摘要
13
   - 详细的描述
14
   - 受影响的组件
15

16
## 最佳实践
17

18
- 使用现在时态
19
- 解释"做了什么"和"为什么"，而不是"怎么做"

关键点：description 字段至关重要——Claude 根据这个描述来判断何时使用你的 Skill。描述应该包含：

• Skill 做什么
• 什么时候应该使用
• 用户可能提到的关键词

5.4 Skill 目录结构#

一个完整的 Skill 可以包含多个文件：

1
my-skill/
2
├── SKILL.md          # 必需：主指令文件
3
├── reference.md      # 可选：详细参考文档
4
├── examples.md       # 可选：使用示例
5
├── scripts/
6
│   └── helper.py     # 可选：辅助脚本
7
└── templates/
8
    └── template.txt  # 可选：模板文件

Claude 会根据需要按需加载这些文件（渐进式披露），不会一次性加载所有内容。

5.5 限制工具访问#

使用 allowed-tools 字段可以限制 Skill 激活时 Claude 可用的工具：

1
---
2
name: Code Reviewer
3
description: 审查代码最佳实践和潜在问题。用于代码审查、检查 PR 或分析代码质量。
4
allowed-tools: Read, Grep, Glob
5
---
6

7
# Code Reviewer
8

9
这个 Skill 提供只读的代码审查能力，不会修改任何文件。

这对于：

• 只读 Skills（不应该修改文件）
• 范围有限的 Skills（只做数据分析，不写文件）
• 安全敏感的工作流非常有用

5.6 安装 Skills#

方式一：通过插件市场

1
# 添加插件市场
2
/plugin marketplace add <marketplace-url>
3

4
# 安装包含 Skills 的插件
5
/plugin install <plugin-name>@<marketplace-name>

方式二：手动安装

1
# 创建 Skill 目录
2
mkdir -p ~/.claude/skills/my-skill
3

4
# 创建 SKILL.md 文件
5
echo '---
6
name: My Skill
7
description: 描述这个 Skill 的功能和使用场景
8
---
9

10
# My Skill
11

12
这里是具体指令...
13
' > ~/.claude/skills/my-skill/SKILL.md

方式三：从 GitHub 仓库安装

直接克隆 Skills 仓库到 skills 目录：

1
git clone https://github.com/user/skill-repo.git ~/.claude/skills/skill-name

5.7 测试和调试 Skills#

测试 Skill：

创建 Skill 后，问一个与你描述匹配的问题：

1
> 能帮我提取这个 PDF 中的文本吗？

如果 Skill 的描述包含”PDF”相关关键词，Claude 会自动激活该 Skill。

调试技巧：

1. 检查描述是否足够具体：

   • ❌ 太模糊：description: Helps with documents
   • ✅ 具体：description: 从 PDF 文件提取文本和表格，填写表单，合并文档。当处理 PDF 文件或用户提到 PDF、表单、文档提取时使用。

2. 验证文件路径：

   1
   ls ~/.claude/skills/my-skill/SKILL.md
   2
   ls .claude/skills/my-skill/SKILL.md

3. 检查 YAML 语法：

   1
   cat SKILL.md | head -n 10
   2
   # 确保开头的 `---` 在第一行
   3
   # 确保结束的 `---` 在 Markdown 内容之前

4. 使用调试模式：

   1
   claude --debug
   2
   # 会显示 Skill 加载错误

5.8 与团队共享 Skills#

推荐方式：通过插件分发

1. 创建包含 skills/ 目录的插件
2. 添加到插件市场
3. 团队成员安装插件

直接共享：通过项目仓库

1
# 1. 在项目中创建 Skill
2
mkdir -p .claude/skills/team-skill
3
# 创建 SKILL.md
4

5
# 2. 提交到 git
6
git add .claude/skills/
7
git commit -m "Add team Skill for PDF processing"
8
git push
9

10
# 3. 团队成员拉取后自动可用
11
git pull
12
claude  # Skills 立即可用

5.9 热门 Skills 推荐#

5.10 Skills vs MCP vs Hooks vs CLI：如何选择？#

Claude Code 提供了多种扩展机制，每种都有其适用场景。理解它们的 trade-off 是构建高效工作流的关键。

1
                    需要外部访问？
2
                         │
3
            ┌────────────┴────────────┐
4
           是                          否
5
            │                          │
6
     使用 MCP               需要自动触发？
7
            │                    ┌─────┴─────┐
8
            │                   是           否
9
            │                    │           │
10
            │              使用 Hooks   使用 Skills
11
            │              或 CLI
12
            │
13
     数据源还是服务？
14
     ┌──────┴──────┐
15
    数据           服务
16
     │             │
17
  数据库类       API 类
18
  (PostgreSQL,   (GitHub,
19
   SQLite)        Notion)

1
1. Skill 指导如何写提交信息
2
2. Claude 使用 CLI 执行 git add
3
3. MCP 连接 GitHub 创建 PR
4
4. Hook 在提交后自动运行 lint 和测试

1
1. Skill 定义数据库操作规范（命名、索引策略）
2
2. MCP 连接 PostgreSQL 执行查询
3
3. Hook 在文件保存后验证 SQL 语法

1
1. Skill 定义文档格式和结构
2
2. MCP 读取 Notion 中的需求
3
3. CLI 生成 Markdown 文件
4
4. Hook 在文件创建后自动提交

6.1 什么是 SubAgent？#

SubAgent 是主 Claude 实例生成的独立 AI 助手，专门处理特定类型的任务。每个 SubAgent：

• 拥有独立的上下文窗口，不会污染主对话
• 可以配置特定的工具权限
• 包含自定义系统提示词指导其行为
• 完成任务后返回结果摘要

1
┌─────────────────────────────────────────┐
2
│           Main Claude Session           │
3
│                                         │
4
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐   │
5
│  │SubAgent │ │SubAgent │ │SubAgent │   │
6
│  │   #1    │ │   #2    │ │   #3    │   │
7
│  │(代码审查)│ │(测试运行)│ │(文档生成)│   │
8
│  └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘   │
9
│       │           │           │         │
10
│       └───────────┴───────────┘         │
11
│                   │                     │
12
│           返回结果摘要                    │
13
└─────────────────────────────────────────┘

6.2 内置 SubAgents#

Claude Code 自带几个内置 SubAgent，Claude 会自动在适当时机使用：

6.3 创建自定义 SubAgent#

方式一：使用 /agents 命令（推荐）

1
/agents
2
# 选择 "Create New Agent"
3
# 选择 "Personal"（用户级）或 "Project"（项目级）
4
# 使用 Claude 生成或手动编写
5
# 选择允许的工具
6
# 选择模型
7
# 保存

方式二：手动创建文件

SubAgent 是带有 YAML frontmatter 的 Markdown 文件：

1
---
2
name: code-reviewer
3
description: 代码审查专家。在编写或修改代码后主动审查质量、安全性和可维护性。
4
tools: Read, Grep, Glob, Bash
5
model: inherit
6
---
7

8
你是资深代码审查专家，确保高质量的代码标准。
9

10
审查清单：
11
- 代码简洁可读
12
- 函数和变量命名清晰
13
- 无重复代码
14
- 适当的错误处理
15
- 无暴露的密钥或 API Key
16
- 输入验证已实现
17

18
反馈按优先级组织：
19
- 关键问题（必须修复）
20
- 警告（应该修复）
21
- 建议（考虑改进）

6.4 SubAgent 配置字段#

6.5 什么是 AgentTeam？#

AgentTeam 是一种更高级的并行协调机制，允许多个 Claude Code 实例作为一个团队协同工作。与 SubAgent 不同：

• 有一个 **Team Lead（团队领导）**负责协调
• 使用共享的 TaskList分配和追踪任务
• 队友之间可以直接通信，不必须通过 Team Lead
• 你可以直接与任何队友交互

1
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
2
│                    Team Lead                         │
3
│         (协调任务、分配工作、综合结果)                  │
4
│                                                     │
5
│   TaskList (共享任务列表)                             │
6
│   ┌─────────────────────────────────────┐           │
7
│   │ [ ] 任务1: 分析前端组件              │           │
8
│   │ [ ] 任务2: 审查后端 API              │           │
9
│   │ [ ] 任务3: 检查数据库层              │           │
10
│   │ [ ] 任务4: 生成测试用例              │           │
11
│   └─────────────────────────────────────┘           │
12
│                                                     │
13
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐          │
14
│  │Teammate 1│  │Teammate 2│  │Teammate 3│          │
15
│  │ 认领任务1 │  │ 认领任务2 │  │ 认领任务3 │          │
16
│  │   和 4   │  │          │  │          │          │
17
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘          │
18
│       │             │             │                 │
19
│       └─────────────┴─────────────┘                 │
20
│                     │                               │
21
│            队友间直接通信                             │
22
└─────────────────────────────────────────────────────┘

⚠️ 注意：Agent Teams 是实验性功能，需要在 settings.json 中设置 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS: "1" 启用。

6.6 SubAgent vs AgentTeam：如何选择？#

选择 SubAgent 的场景：

• 任务是独立的，只需要最终结果
• 不需要代理间通信
• 想要控制成本

选择 AgentTeam 的场景：

• 队友需要分享发现、互相质疑
• 复杂工作需要讨论和协作
• 愿意接受更高的 token 成本以换取更好的协调

6.7 使用 SubAgent#

1
> 分析这 5 家竞争对手的市场定位，每家用一个独立的子代理

1
> 使用 code-reviewer 子代理检查我最近的代码变更
2
> 让 debugger 子代理调查这个错误

1
> /agents
2
# 选择 "Create New Agent"
3
# 描述你的子代理功能和触发条件
4
# 选择允许的工具

1
---
2
name: code-reviewer
3
description: 代码审查专家。在编写或修改代码后主动审查质量、安全性和可维护性。
4
tools: Read, Grep, Glob, Bash
5
model: inherit
6
---
7

8
你是资深代码审查专家，确保高质量的代码标准。
9

10
审查清单：
11
- 代码简洁可读
12
- 函数和变量命名清晰
13
- 无重复代码
14
- 适当的错误处理
15
- 无暴露的密钥或 API Key
16
- 输入验证已实现
17
- 良好的测试覆盖
18

19
反馈按优先级组织：
20
- 关键问题（必须修复）
21
- 警告（应该修复）
22
- 建议（考虑改进）

6.8 使用 AgentTeam#

1
{
2
  "env": {
3
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
4
  }
5
}

1
> 我在开发一个 CLI 工具，帮助开发者追踪代码中的 TODO 注释。
2
> 创建一个 AgentTeam 从不同角度探索：
3
> - 一个队友负责 UX
4
> - 一个队友负责技术架构
5
> - 一个队友扮演反对者

1
{
2
  "teammateMode": "tmux"  // 或 "in-process"
3
}

1
> 清理团队

6.9 实战示例#

1
> 创建一个 AgentTeam 审查 PR #142。生成三个审查员：
2
> - 一个关注安全影响
3
> - 一个检查性能影响
4
> - 一个验证测试覆盖
5
>
6
> 让他们各自审查并报告发现。

1
> 用户报告应用在发送一条消息后就断开了。
2
> 生成 5 个队友调查不同的假设。让他们互相交流，
3
> 试图推翻彼此的理论，像科学辩论一样。
4
> 用形成的共识更新发现文档。

6.10 实战技巧#

6.11 并行化示例#

场景：分析 5 家竞争对手

使用 SubAgent（推荐）：

1
> 并行研究这 5 家公司的市场定位，每家用一个独立的子代理：
2
> - Acme Corp
3
> - Beta Industries
4
> - Gamma Tech
5
> - Delta Solutions
6
> - Epsilon Labs
7
>
8
> 每个子代理应分析：市场地位、近期新闻、竞争优势。
9
> 完成后综合成对比矩阵。

场景：大型代码库重构

使用 AgentTeam（推荐）：

1
> 创建一个 AgentTeam 来重构这个项目的认证系统：
2
> - Teammate 1: 重构登录模块
3
> - Teammate 2: 重构权限检查
4
> - Teammate 3: 更新 API 端点
5
> - Teammate 4: 更新测试用例
6
>
7
> 确保所有变更保持 API 兼容性。

6.12 限制与注意事项#

SubAgent 限制：

• 不能嵌套（SubAgent 不能再创建 SubAgent）
• 多个 SubAgent 的结果返回时可能消耗大量上下文
• 并行写入同一文件可能导致冲突

AgentTeam 限制（实验性功能）：

• 不支持会话恢复：/resume 和 /rewind 不会恢复队友
• 任务状态可能滞后：队友有时未能标记任务完成，阻塞依赖任务
• 关闭可能较慢：队友需要完成当前请求才能关闭
• 一个团队/会话：Lead 只能管理一个团队
• 无嵌套团队：队友不能生成自己的团队
• Lead 固定：创建团队的会话是 Lead，不能转移领导权
• 分屏需要 tmux 或 iTerm2：VS Code 终端、Windows Terminal 不支持

6.13 最佳实践总结#

SubAgent 最佳实践：

1. 在描述中使用触发词：如 “use PROACTIVELY”、“MUST BE USED” 提高自动触发率
2. 限制工具访问：只授予必要的工具，提高安全性和专注度
3. 设计专注的 SubAgent：单一职责，而非大而全
4. 版本控制：将项目 SubAgent 提交到 git，让团队共享

AgentTeam 最佳实践：

1. 任务粒度适中：太大并行度低，太小增加协调开销
2. 明确的任务边界：避免队友工作重叠
3. 适当的团队规模：3-5 个队友是大多数场景的最佳范围
4. 给队友足够的上下文：在 spawn 提示中包含任务特定的详细信息
5. 从研究和审查开始：如果刚开始使用 Agent Teams，先从不需要写代码的任务开始

7.1 为什么 AI 编程 Agent 需要”纪律”？#

如果你直接让一个”裸”的 Claude Code 实例去处理一个复杂项目，结果往往是可预测的：

• 它会直接开始写代码，跳过设计
• 它不会写测试，或者测试写得很敷衍
• 它会把不同的职责混在一起
• 最终产出的代码脆弱，需要重写

问题不在于模型的智能程度，而在于缺乏纪律。

有经验的开发者都知道：软件质量不是来自于写代码的速度，而是来自于流程——需求澄清、任务拆解、先写测试再实现、代码审查、分支隔离。这些经过数十年软件工程实践沉淀下来的方法，恰恰是 AI Agent 在自由行动时会忽略的。

Superpowers 就是来解决这个问题的。

7.2 什么是 Superpowers？#

Superpowers 是由 Jesse Vincent（GitHub ID: obra）创建的 Claude Code 技能框架和软件开发方法论。截至 2026 年 3 月，它在 GitHub 上拥有超过 93,000 个 star，是 Claude Code 生态中最受欢迎的插件。

Jesse Vincent 不是新手。他创建了 Request Tracker (RT)——一个被全球数千组织使用的开源工单系统；他曾担任 Perl 5 的”pumpking”（版本发布负责人）；他还是 Keyboardio 的联合创始人，设计和制造高端人体工学机械键盘。

他的背景解释了 Superpowers 的哲学：来自一个流程严谨、自动化测试和文档不可或缺的世界。当他开始密集使用 Claude Code 时，他很快发现了模型原始能力与实际代码质量之间的差距。他的回应是构建一套可组合的”技能”系统，把 Agent 变成一个结构化的开发团队。

Superpowers 的核心原则很简单但很激进：与其让 Agent 更聪明，不如强制执行人类开发者花了几十年建立的纪律。

7.3 核心工作流：七步完成一个开发周期#

Superpowers 不是增强的提示词或孤立的指令集合，而是一个完整的软件开发生命周期工作流。关键词是”强制”——技能不是建议，而是必须遵守的规则。

1
> 我想给应用添加一个深色模式
2

3
Claude: 好的，在开始之前，我想先了解一些细节：
4
1. 深色模式应该自动跟随系统设置，还是让用户手动切换？
5
2. 用户的选择应该持久化吗？用什么方式存储？
6
3. 切换时需要动画过渡吗？
7
4. 有没有特定的颜色需要自定义？

1
## 实现计划
2

3
### 任务 1：创建主题 Context (预计 3 分钟)
4
文件：src/context/ThemeContext.tsx
5
代码：
6
- 创建 ThemeProvider 组件
7
- 定义 light/dark 两种主题状态
8
- 实现 toggle 函数
9
验证：TypeScript 编译通过
10

11
### 任务 2：添加 localStorage 持久化 (预计 2 分钟)
12
文件：src/context/ThemeContext.tsx
13
修改：
14
- 在 useEffect 中读取 localStorage
15
- 在切换主题时写入 localStorage
16
验证：刷新页面后主题保持
17
...

1
# 错误的方式（会被拒绝）
2
Claude: 我先写实现代码...
3
Superpowers: 错误！没有失败的测试存在。代码已删除。
4

5
# 正确的方式
6
Claude: 首先我写一个测试，期望 toggleTheme 函数存在...
7
（测试运行 → 失败 ✓）
8
Claude: 现在我实现 toggleTheme 函数...
9
（测试运行 → 通过 ✓）

7.4 有无 Superpowers 的对比#

7.5 安装与设置#

安装 Superpowers 只需要几秒钟：

1
# 添加 marketplace
2
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
3

4
# 安装 Superpowers
5
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace

验证安装：

1
> /help

你应该能看到 Superpowers 的命令。三个主要命令是：

1
/superpowers:brainstorm     # 开始头脑风暴会话
2
/superpowers:write-plan     # 创建实现计划
3
/superpowers:execute-plan   # 用子代理执行计划

插件会通过 /plugin update superpowers 自动更新。

7.6 什么时候用 Superpowers？#

适合使用 Superpowers 的场景：

• 新功能开发——需要设计、实现、测试完整流程
• 复杂重构——涉及多个文件和模块
• 需要高质量产出——生产环境代码、团队项目
• 长时间自主工作——让 Agent 独立工作数小时

可能不需要 Superpowers 的场景：

• 简单的 bug 修复——直接用普通模式或 /plan 就够了
• 快速原型探索——还在摸索方向，结构化流程会觉得重
• 一两个文件的简单修改——用原生功能更轻量

8.1 什么是 OpenSpec？#

OpenSpec 是一种**规格驱动开发（Spec-Driven Development, SDD）**工作流，由 Fission AI 团队开发。它的核心理念是：将规划与执行分离——在写代码之前，先创建详细的规格文档。

与 Superpowers 类似，OpenSpec 也强调纪律和流程，但它更侧重于文档化的规格说明，通过 Markdown 文件来驱动整个开发过程。

8.2 OpenSpec 的三阶段工作流#

OpenSpec 通过三个核心阶段来指导 Claude Code 完成软件开发：

8.3 为什么需要规格驱动？#

AI 编程 Agent 有一个常见问题：上下文丢失。当任务变得复杂时，Agent 会：

• 忘记最初的需求
• 偏离设计方向
• 在长对话中逐渐”漂移”

OpenSpec 通过将规格写入文件来解决这个问题。规格文档成为”单一真实来源”，Agent 可以随时参考，确保实现与设计一致。

8.4 OpenSpec 目录结构#

一个典型的 OpenSpec 项目结构：

1
project/
2
├── .specs/
3
│   ├── steering.md        # 项目指导原则
4
│   ├── features/          # 功能规格
5
│   │   ├── auth.md
6
│   │   └── dashboard.md
7
│   └── tasks/             # 任务列表
8
│       └── auth-tasks.md
9
├── design.md              # 设计文档
10
└── src/                   # 源代码

8.5 OpenSpec 与 Superpowers 的对比#

8.6 如何选择？#

• 选择 Superpowers：如果你需要严格的 TDD 流程、子代理执行、自动代码审查
• 选择 OpenSpec：如果你更看重文档化、规格清晰、团队协作
• 两者结合：先使用 OpenSpec 创建规格，再用 Superpowers 执行实现

8.7 安装 OpenSpec#

OpenSpec 可以作为 Claude Code Skill 安装：

1
# 通过 MCP Market 安装
2
# 或手动克隆到 skills 目录
3
git clone https://github.com/Fission-AI/OpenSpec.git ~/.claude/skills/openspec

安装后，可以使用以下命令：

1
/opspec:propose    # 创建提案
2
/opspec:apply      # 应用规格
3
/opspec:archive    # 归档变更

8.8 如何评估 AI 是否遵守规格？#

使用规格驱动开发后，一个关键问题是：AI 真的按规格实现了吗？ 这需要建立一套评估体系。

1
评估步骤：
2
1. 列出规格中的所有需求点（N 个）
3
2. 检查代码，标记每个需求是否实现（✓ / ✗）
4
3. 检查是否有多余的实现（规格未要求）
5
4. 计算 P/R/F1
6

7
示例：
8
- 规格要求：10 个功能
9
- AI 实现：12 个功能（10 个符合规格 + 2 个额外）
10
- 遗漏：1 个规格功能未实现
11

12
精确率 = 10/12 = 83.3%
13
召回率 = 9/10 = 90%
14
F1 = 2 × (0.833 × 0.9) / (0.833 + 0.9) = 86.5%

1
# 使用测试覆盖来间接评估规格遵守
2
npm test -- --coverage
3

4
# 将规格点映射到测试用例
5
# 每个规格需求至少有一个对应测试

1
> 请对照 .specs/features/auth.md 规格文档，审查 src/auth/ 目录下的代码。
2
>
3
> 1. 列出规格中的每个需求点
4
> 2. 检查代码是否实现了该需求
5
> 3. 检查是否有代码超出了规格范围
6
> 4. 计算精确率和召回率
7
> 5. 标记任何偏离规格的决策

1
## 实现检查清单
2

3
- [ ] 用户可以用邮箱注册
4
- [ ] 用户可以用手机号注册
5
- [ ] 密码强度验证（≥8位，含数字和字母）
6
- [ ] 重复密码校验
7
- [ ] 注册成功后跳转到登录页
8
- [ ] 注册失败显示错误提示
9

10
> ❌ 不要实现：第三方登录、邮箱验证、手机验证码

9.1 三种工具的定位#

9.2 功能对比矩阵#

9.3 价格与订阅#

9.4 选择决策树#

1
你的主要工作环境是什么？
2
│
3
├─ 图形界面 IDE
4
│   └─ 选择 Cursor
5
│       - 可视化调试
6
│       - 实时预览
7
│       - 低学习曲线
8
│
9
├─ 终端/命令行
10
│   ├─ 需要可视化调试？ ── 是 ── 考虑 Cursor
11
│   │
12
│   └─ 纯终端环境
13
│       ├─ 已有 ChatGPT Plus？ ── 是 ── Codex CLI
14
│       │
15
│       ├─ 已有 Claude Pro？ ── 是 ── Claude Code
16
│       │
17
│       └─ 都没有
18
│           ├─ 需要超长上下文？ ── 是 ── Claude Code
19
│           ├─ 需要丰富扩展生态？ ── 是 ── Claude Code
20
│           └─ 追求轻量简单？ ── 是 ── Codex CLI
21
│
22
└─ 服务器/远程开发
23
    └─ Claude Code 或 Codex CLI

9.5 实际使用建议#

场景一：全栈 Web 开发

1
推荐：Cursor（主）+ Claude Code（辅）
2

3
- 用 Cursor 做日常编码、UI 调试
4
- 用 Claude Code 处理部署脚本、后端自动化

场景二：后端/DevOps

1
推荐：Claude Code（主）
2

3
- 终端原生，与服务器环境无缝衔接
4
- 丰富的自动化能力（MCP、Skills、Hooks）
5
- 可集成到 CI/CD 流程

场景三：开源项目维护

1
推荐：Claude Code
2

3
- 超长上下文分析大型代码库
4
- 自动处理 Issue、PR
5
- 生成发布文档

场景四：数据科学/研究

1
推荐：Cursor + Claude Code
2

3
- Cursor：Notebook 集成、可视化
4
- Claude Code：数据处理脚本、自动化流程

9.6 为什么我推荐同时使用？#

现实是：没有完美的工具，每个都有自己的优势场景。

• Cursor 在可视化开发上无可替代
• Claude Code 在自动化和扩展性上领先
• Codex CLI 轻量简单，适合快速任务

很多资深开发者的工作流是：

1. 日常编码用 Cursor（可视化、调试方便）
2. 自动化任务用 Claude Code（MCP、Skills）
3. 快速一次性任务用 Codex CLI

💡 建议：先选择一个作为主力工具，熟悉后再根据需要补充其他工具。不要一开始就同时学习三个。

10.1 任务描述#

假设我们要创建一个命令行工具，功能是：

• 接收一个 GitHub 仓库 URL
• 分析仓库的代码结构
• 生成一份 Markdown 格式的项目概览报告

10.2 启动会话#

1
mkdir github-analyzer
2
cd github-analyzer
3
claude

10.3 使用 Superpowers 工作流#

1
> /superpowers:brainstorm
2

3
我想创建一个命令行工具，输入 GitHub 仓库 URL，
4
输出一份项目概览报告（Markdown 格式），包含：
5
- 项目结构
6
- 主要技术栈
7
- 核心模块说明

Claude 会开始问澄清问题：

1
Claude: 好的，在开始设计之前，我想确认几点：
2

3
1. 这个工具是给自己用还是需要发布给其他人？
4
2. 需要支持私有仓库吗？
5
3. 报告需要包含依赖分析吗？
6
4. 你偏好什么编程语言？

你逐一回答后，Claude 会产出设计文档。

10.4 批准设计并生成计划#

1
> 看起来不错，继续
2

3
Claude: 好的，我来生成详细的实现计划...
4

5
## 实现计划
6

7
### 任务 1：初始化项目结构
8
文件：package.json, tsconfig.json, src/index.ts
9
...
10

11
### 任务 2：实现 GitHub API 客户端
12
文件：src/github/client.ts
13
...
14

15
### 任务 3：实现目录结构分析器
16
文件：src/analyzer/structure.ts
17
...

10.5 执行计划#

1
> /superpowers:execute-plan
2

3
Claude: 开始执行计划...
4

5
[任务 1/6] 初始化项目结构
6
- 创建 package.json ✓
7
- 创建 tsconfig.json ✓
8
- 创建 src/index.ts ✓
9
- 测试通过 ✓
10

11
[任务 2/6] 实现 GitHub API 客户端
12
- 先写测试...
13
- 测试失败 (预期) ✓
14
- 实现代码...
15
- 测试通过 ✓
16
...

10.6 完成并创建 PR#

1
Claude: 所有任务完成！所有测试通过。
2

3
你想如何处理这个分支？
4
1. 合并到 main
5
2. 创建 GitHub PR
6
3. 保留分支
7
4. 放弃
8

9
> 2
10

11
Claude: 正在创建 PR...
12
PR 已创建：https://github.com/you/github-analyzer/pull/1

10.7 不用 Superpowers 的简化流程#

如果你觉得 Superpowers 太重，也可以用原生的 /plan 模式：

1
> /plan
2

3
创建一个 GitHub 仓库分析工具...
4

5
Claude: 这是我的计划：
6
1. 初始化 Node.js 项目
7
2. 添加必要的依赖（@octokit/rest, commander 等）
8
3. 实现 GitHub API 调用逻辑
9
4. 实现目录结构分析
10
5. 实现 Markdown 报告生成
11
6. 添加 CLI 入口
12

13
批准这个计划吗？
14

15
> 批准
16

17
Claude: 开始执行...
18
（逐步完成每个步骤）

11.1 关键要点回顾#

1. Claude Code 是终端原生的 AI Agent——它可以自主执行多步骤任务，特别适合服务器开发和自动化场景
2. Cursor 和 Claude Code 不是竞争关系——IDE 集成型和终端原生型各有优势，很多开发者同时使用两者
3. Native Install 是推荐的安装方式——自动后台更新，跨平台支持
4. Superpowers 把纪律注入 AI 开发——通过 TDD、代码审查、子代理等机制，确保产出生产级代码
5. OpenSpec 提供规格驱动开发——将规划与执行分离，通过文档化的规格驱动整个开发过程
6. 评估 AI 规格遵守需要量化指标——使用精确率、召回率、F1 分数等指标衡量 AI 对规格的执行程度
7. SubAgent 实现并行任务处理——独立上下文窗口，适合独立的并行任务
8. AgentTeam 支持团队协作——共享 TaskList、代理间通信，适合需要协调的复杂任务
9. MCP 服务器扩展能力边界——从获取最新文档到操作浏览器，让 Claude Code 连接整个开发生态
10. Skills 封装专业知识——将最佳实践和工作流程打包成可复用的模块
11. 四种扩展机制各有侧重——MCP 连接外部、Skills 指导行为、Hooks 自动化事件、CLI 一次性操作
12. 工具选择取决于场景——可视化开发选 Cursor，终端/自动化选 Claude Code，轻量任务选 Codex

11.2 学习路径建议#

第一周：熟悉基础

• 每天用 Claude Code 完成一些小任务
• 尝试 /plan 模式理解它的思考过程
• 创建你的 CLAUDE.md 文件

第二周：引入工作流框架

• 安装 Superpowers 或 OpenSpec
• 用完整工作流做一个小项目
• 体验结构化流程带来的质量提升

第三周：探索并行化

• 学习使用 SubAgent 处理独立并行任务
• 尝试 AgentTeam 处理需要协调的复杂任务
• 创建自定义 SubAgent 封装常用工作流

第四周：扩展能力边界

• 配置几个常用的 MCP 服务器（如 GitHub、Notion）
• 安装或创建有用的 Skills
• 形成自己的高效工作流

11.3 常见问题#

Q：Claude Code 会修改我不想修改的文件吗？

A：不会。Claude Code 有权限系统，每次文件修改和命令执行都需要你的批准。你可以随时拒绝。

Q：使用 Superpowers/OpenSpec 会更慢吗？

A：短期内是的——因为它们强制你先设计、先规划。但长期来看，它们会节省调试和返工的时间，产出更可靠的代码。

Q：SubAgent 和 AgentTeam 有什么区别？

A：SubAgent 适合完全独立的并行任务（如研究 5 家公司），AgentTeam 适合需要协调的复杂任务（如多模块重构）。SubAgent 更简单，AgentTeam 更强大但需要更多设置。

Q：什么时候用并行 SubAgent？

A：当任务可以完全独立执行、不需要代理间通信时使用。例如：分析多个文件、研究多个主题、运行多个独立的测试套件。

Q：我的代码会发送到云端吗？

A：是的。Claude Code 需要把代码发送到 Anthropic 的服务器进行处理。如果你的代码敏感，请评估风险。

Q：Sonnet 和 Opus 怎么选？

A：80% 的日常任务用 Sonnet 就够了。只有复杂重构、架构决策、或需要超长上下文的场景才需要 Opus。

Q：Skills 和 MCP 有什么区别？

A：Skills 是知识封装（怎么写代码），MCP 是工具连接（访问什么数据）。两者可以组合使用。

Q：如何判断 AI 是否按规格实现了？

A：使用量化指标：精确率（AI 实现的功能中有多少符合规格）、召回率（规格要求的功能中有多少被实现）、F1 分数（综合指标）。如果召回率 < 80%，说明规格可能不够清晰或任务过于复杂，考虑拆分。

Q：什么时候用 MCP、Skills、Hooks？

A：需要访问外部数据/服务用 MCP；需要指导 AI 工作方式用 Skills；需要在特定事件时自动执行用 Hooks。三者可以组合使用。

11.4 资源链接#

官方资源：

• Claude Code 官方文档
• Anthropic API 文档

管理工具：

• cc-switch GitHub——AI 编程工具统一管理中心

工作流框架：

• Superpowers GitHub
• OpenSpec GitHub

MCP 服务器：

• 官方 MCP 服务器
• MCP 服务器精选列表
• MCP Market 排行榜

Skills 市场：

• MCP Market Skills

社区：

• r/ClaudeCode Reddit
• r/ClaudeAI Reddit