我的 Claude Code 日常工作流
把 AI 编码从「碰运气」变成「可复现」——一套我每天都在用的提示、审阅与提交流程。
很多人用 AI 写代码像抽卡：运气好一把过，运气差越改越乱。差别不在模型，在流程。这是我每天都在跑的一套。
三条铁律
- 先给上下文，再提需求：贴关键文件、约定、报错，再说要做什么。
- 小步快跑：一次只让它改一件事，改完就审。
- 让它自测：要求跑测试/类型检查，把验证还给机器。
我的标准开场白
背景：这是一个 Next.js + TypeScript 项目，用 pnpm。
约定：不可变数据、小文件、所有外部输入都要校验。
任务：给文章列表加按分类筛选，URL 用 ?category= 同步。
完成后：跑 pnpm build 确认通过，并告诉我改了哪些文件。审阅永远不能省
AI 给的 diff 一定要读。我关注三点：
- 有没有偷偷改了不该改的地方
- 错误处理是不是被简化掉了
- 有没有引入硬编码或重复逻辑
- const data = await res.json()
+ if (!res.ok) throw new Error(`请求失败: ${res.status}`)
+ const data = await res.json()提交即发布
我的内容站接了 Vercel，所以工作流的最后一步永远是：
本地校验
pnpm check # 校验内容 frontmatter
pnpm build # 确认构建通过提交并推送
git add .
git commit -m "feat: 文章分类筛选"
git push # Vercel 自动构建并上线把"验证"固化进流程，AI 编码就从碰运气变成了可复现的工程。
Claude Code工作流效率