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2026 Claude Code 工作流最佳实践:当 AI 写 90% 的代码

综合 Addy Osmani、Ray Amjad、Mukesh Murugan 等一线开发者的实践经验,为你梳理 2026 年使用 Claude Code 的完整工作流。从"Specs before Code"理念到 Plan Mode 实战,从 CLAUDE.md 最佳实践到 48小时构建 SaaS 的真实案例。

“当 AI 写 90% 的代码时,工程师的角色从’写代码’变成了’思考代码’。”

—— Addy Osmani,2026年

2025 年是 AI 编程工具爆发的一年。而进入 2026 年,一个惊人的数据被透露出来:Anthropic 工程师编写的 Claude Code 代码中,90% 是由 Claude Code 自己完成的

这不仅仅是"自动补全"那么简单。它代表了一种全新的工作方式——AI 不再是辅助工具,而是真正的"结对编程伙伴"。

Claude Code 不是 Copilot

特性 GitHub Copilot Claude Code
定位 代码补全工具 AI 原生编程助手
工作方式 逐行补全 理解项目架构,多步骤执行
上下文 当前文件 整个代码库
能力 自动完成 规划、编码、调试、重构

关键差异:Claude Code 是一个"代理"(Agent),它不是帮你写代码,而是和你一起写代码

Claude Code vs Copilot 对比

Specs before Code:AI 原生工作流

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传统流程:
❌ 想法 → 直接写代码 → 发现问题 → 修改 → 重复

AI 原生流程:
✅ 明确问题 → 与 AI 规划方案 → 执行 → 反思 → 优化

Addy Osmani 强调:“不要把 Claude 当作搜索引擎或写作工具。它是一个需要清晰方向、上下文和监督的强大伙伴。”

CLAUDE.md:项目的"大脑"

CLAUDE.md 是 Claude Code 理解你项目的核心文档。

保持简洁但完整

✅ 好的 CLAUDE.md

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# 项目:用户认证 API

## 架构
- app/api/:路由端点
- app/models/:SQLAlchemy 模型
- app/services/:业务逻辑(重要!所有新功能必须在这里实现)

## 约束
- 使用依赖注入(FastAPI Depends)
- 所有 service 函数必须有类型注解
- 测试覆盖率要求 > 80%

❌ 不好的 CLAUDE.md

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# 这是一个 FastAPI 项目...
# (然后列举了所有 50 个文件的功能,Claude 反而记不住)

实时更新架构

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## 最近变更(2026-01-27)
- 添加了 Redis 缓存层(app/cache/)
- 认证方式从 JWT 改为 Session + Redis
- 新功能优先使用缓存,不要直接查数据库

指定编码风格和禁止事项

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## 编码风格
- 使用 Pydantic v2 的 validate_call 装饰器
- 异步函数统一用 async/await
- 错误处理:统一 raise HTTPException

## 禁止事项
- ❌ 不要修改 alembic/versions/ 中的迁移文件(手动管理)
- ❌ 不要直接操作数据库,必须通过 service 层
- ❌ 不要添加新的依赖包,先在 CLAUDE.md 中说明用途

Plan Mode:从规格到代码

Plan Mode 工作流程

Plan Mode 是 Claude Code 的核心功能,工作流程:

  1. 描述需求(用自然语言)
  2. Claude 生成计划(多步骤)
  3. 你确认或修改
  4. Claude 执行计划(自动实现)

实战示例

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# 进入 Plan Mode
claude

# 输入需求
> 我需要添加一个用户认证功能,包括注册、登录、JWT token 管理

# Claude 生成的计划
1. 创建 User 模型(SQLAlchemy)
2. 实现注册端点 (/api/auth/register)
3. 实现登录端点 (/api/auth/login)
4. 添加 JWT 工具函数
5. 编写中间件验证 token
6. 添加单元测试

# 确认后执行
> yes

进阶技巧

并行编码(Parallel Vibe Coding)

Ray Amjad 提出的技巧:同时运行多个 Claude 实例,从不同角度解决问题

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# 终端 1:处理前端
claude

# 终端 2:处理后端
claude

# 终端 3:编写测试
claude

语音输入:5x 效率提升

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claude --voice

用语音描述需求,Claude 会识别语音、理解意图、执行编码。适用于快速记录想法、边走边说、避免"打字打断思路"。

Subagents for Context over Roles

Ray Amjad 的核心发现:用子 Agent 管理上下文,而不是用角色分配任务

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# ✅ 创建专门的 Agent 管理特定代码区域的上下文

AI 原生工程师的一天

时间 活动 Claude 的作用
9:00-10:00 Code Review 分析代码质量、安全漏洞
10:00-12:00 新功能开发 Plan Mode + 编码实现
14:00-15:00 Bug 修复 诊断问题、生成修复补丁
15:00-16:00 文档编写 生成 API 文档、注释

Addy Osmani 强调:“我们仍然是软件的所有者,AI 是放大器,不是替代品。”

你仍然需要

  • ✅ 理解业务需求
  • ✅ 架构设计决策
  • ✅ 代码审查
  • ✅ 对最终结果负责

常见陷阱与解决方案

陷阱1:把 Claude 当搜索引擎

症状:询问"如何做 X",复制粘贴代码,不理解原理

解决方案:先问"为什么需要这样做",让 Claude 解释代码逻辑,主动学习而非被动接受

陷阱2:一次性生成大量代码

症状:要求 Claude “生成整个用户模块”,结果代码量大,难以调试

解决方案:拆分任务,逐步验证,每 2-3 步暂停,检查进度

陷阱3:忽略代码审查

症状:Claude 生成代码后直接提交,结果技术债务累积

解决方案:把 Claude 的输出当作"初稿",进行 Review,确认质量,优化后再合并

真实项目案例:48小时构建 SaaS 应用

Addy Osmani 如何使用 Claude Code 在 48 小时内构建一个完整的 SaaS 应用:

项目背景

  • 目标:构建一个 AI 图像生成器的 Web 应用
  • 技术栈:Next.js 14 + Tailwind CSS + Replicate API
  • 时间:2 个周末(共 16 小时编码时间)
  • AI 贡献:约 85% 的代码由 Claude Code 编写

Day 1:架构设计与核心功能

上午(9:00-12:00):规划与设置

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# 1. 初始化项目
npx create-next-app@latest ai-image-gen --typescript --tailwind

# 2. 创建 CLAUDE.md
cat > CLAUDE.md << 'EOF'
# 项目:AI 图像生成器 SaaS

## 架构
- app/:Next.js 14 App Router
- components/:React 组件(使用 Server Components 优先)
- lib/:工具函数和 API 客户端
- types/:TypeScript 类型定义

## 技术约束
- 使用 Server Components 优化性能
- API routes 用 /api/ 路径
- 环境变量用 .env.local 管理
- 图片存储用 Cloudflare R2
EOF

# 3. 启动 Claude Code
claude .

与 Claude 的对话(规划阶段)

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> 我需要构建一个 AI 图像生成器,用户输入文本提示词,
> 调用 Replicate API 生成图片,然后显示画廊。
  需要:
  1. 用户认证(Clerk)
  2. 信用卡支付(Stripe)
  3. 图片历史记录(Supabase)
  4. 生成进度显示

Claude 生成的计划:
1. 设置 Clerk 认证(30 分钟)
2. 创建主页 UI(带输入框和画廊)
3. 实现 Replicate API 集成
4. 添加 Stripe 支付流程
5. 设置 Supabase 存储图片 URL
6. 实现生成进度 WebSocket

下午(13:00-18:00):执行计划

Claude 自动执行:

  • 安装依赖(@clerk/nextjs, replicate, stripe, @supabase/supabase-js)
  • 创建组件结构
  • 实现核心逻辑

Day 2:支付与优化

上午:Stripe Checkout 集成 下午:性能优化、错误处理、Vercel 部署

成果统计

指标 数值
总代码行数 ~2,400 行
人工编写 ~360 行(15%)
Claude 编写 ~2,040 行(85%)
开发时间 16 小时
传统预估时间 80+ 小时
性能提升 5x

人类在做什么?

Addy Osmani 的时间分配:

  1. 需求细化(30%):明确想要什么功能
  2. 代码审查(40%):检查 Claude 生成的代码质量
  3. 测试(20%):验证功能是否正常
  4. 架构决策(10%):选择技术栈和设计方案

核心洞察:“我不是在写代码,我是在设计和审查。”

2026 年新特性前瞻

基于社区讨论和官方路线图,2026 年可能的新特性:

  1. 更强的多文件编辑能力
  2. 与 IDE 更深度集成(VS Code、Cursor)
  3. 自定义 Agent 工具链
  4. 团队协作功能

结语

当 AI 写 90% 的代码时,我们作为工程师的价值反而提升了——因为我们从"编码者"变成了"架构师"、“思考者"和"决策者”。

2026 年的编程范式,不是"人与 AI 的竞争",而是"人 + AI的协同"。

下一步


参考资料

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