如何在高复杂度的工程环境中，既保持极高的编码吞吐量，又不牺牲代码质量与系统安全性？
并行：同时运行 5-10 个实例，利用多端流转消灭等待。 模型：坚持使用 Opus 4.5 (Thinking)，用更少的纠偏换取更高的最终速度。
维护 CLAUDE.md 作为团队外脑。通过 PR 不断沉淀规则，让 AI 越用越懂团队。
始终以 Plan Mode (Shift+Tab) 启动。确认架构方案无误后，再转入自动执行模式。
使用 Slash Commands 固化高频操作（如提交 PR），利用 Hooks 自动格式化代码。
使用 Subagents（如 code-simplifier）处理特定任务，将长流程拆解为专人专事。
通过 /permissions 预设白名单，在保障安全的前提下，避免 AI 被频繁打断。
集成 MCP Tools。让 Claude 直接读取 Slack、BigQuery 和 Sentry 日志。
“给 Claude 一种自我验证的方法（如运行测试或检查 UI）。如果建立了这个反馈闭环，最终结果的质量将提升 2-3 倍。”