Workflow & Setup
传统的单线程开发模式限制了 AI 的潜能。工程师不应沦为等待模型输出字符的“看守者”，而应是编排多路智能并发协作的“指挥官”。等待即是最大的浪费。
通过极致的并行化消灭等待时间，坚持使用 Opus 模型的深度思考能力。用“慢模型”的精准度换取整体工程的“快交付”，构建零延迟的流式开发体验。
“给 Claude 一个验证结果的反馈闭环，
最终代码的质量将直接提升两到三倍。”
不要等待。在终端与网页端同时并发运行 15 个以上的会话。利用系统通知管理输入请求，随时在不同环境间“瞬移”切换，将所有的等待时间压缩至零。
始终坚持使用 Opus 4.5 思考模型。虽然推理速度较慢，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“快模型”更迅速。
团队维护唯一的 CLAUDE.md 并纳入 Git 管理。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，实现复利。
在编写 PR 前强制先进入 Plan Mode。与 AI 充分探讨直至方案完美，再切换至 Auto-accept 模式，实现代码生成的“一次成型”，避免反复修改。
将高频工作流封装为斜杠命令（如 /commit-push-pr）。通过预计算 Git 状态等信息减少不必要的对话轮次，让复杂操作如闪电般流畅，提升交互效率。
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，解放人力。
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（如构建测试），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，打破工具孤岛，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 Chrome 插件测试 UI）。建立“生成-测试-修复”的自动反馈闭环，是代码质量实现指数级跃升的关键。