传统的单线程开发限制了效率，而过度的人工微调与上下文切换，往往比让模型“自主思考”更耗时。
以极致的多线程并行打破算力瓶颈，用“慢思考”模型构建自动化验证闭环，实现零等待的流式开发。
“给 Claude 一个验证结果的反馈闭环，最终代码的质量将提升两到三倍。”
不要等待。同时在终端与网页端运行 10-15 个 Claude 实例。利用系统通知管理输入请求，随时在不同会话间无缝“瞬移”，将等待时间压缩至零。
始终坚持使用 Opus 4.5。尽管推理较慢，但其卓越的工具使用与逻辑能力能大幅减少人工纠偏成本，最终交付结果反而比使用“快模型”更迅速。
团队维护唯一的 CLAUDE.md 并纳入 Git。在代码审查发现 AI 错误时，通过标签即时更新该文档，让团队的所有 AI 实例不再重蹈覆辙。
编写 PR 前先进入 Plan Mode（计划模式）。与 AI 充分探讨直至方案完美，再切换至自动接受模式，实现代码生成的“一次成型”。
将高频工作流封装为斜杠命令（如 /commit-push-pr）。通过预计算状态减少不必要的对话轮次，让复杂的 Git 操作如闪电般流畅。
部署专用子代理以处理特定任务。如 code-simplifier 用于收尾代码清理，verify-app 用于端到端测试，让流程自动化更加彻底。
不要粗暴地跳过权限检查。使用 /permissions 预先批准常用的安全命令，在保障环境安全的前提下，最大程度消除确认弹窗的干扰。
利用 MCP 协议连接 Slack、BigQuery 或 Sentry。让 Claude 能够自主查询日志、分析数据并汇报进度，成为全能的技术伙伴。
核心秘籍：为 AI 提供具体的验证手段（如浏览器测试插件）。建立“生成-测试-修复”的自动反馈闭环，是代码质量跃升的关键。