Claude Code最佳实践汇总，助力打造高效、可控且可持续的AI辅助开发体系：
• 线程管理：频繁启动新线程（/clear），避免上下文混淆，确保Claude专注执行当前任务，提升响应准确度和稳定性。
• 精准提示设计：详尽描述上下文和隐含假设，包含项目约定、边缘情况及示例，最大化Claude理解力与执行力。
• 子代理使用：利用Claude Code的MCP服务器及Task工具，分角色并行处理复杂问题，保持主线程简洁，提升多维度分析能力。
• 规划与思考引导：启用规划模式，主动要求Claude进行“超思考”，防止走捷径，获得更严谨和全面的方案。
• 配合代码注释（AIDEV-*锚点注释）：在代码中添加专门格式注释，作为AI与开发者间的沟通桥梁，防止误操作和认知偏差。
• 严守安全边界：禁止Claude触碰测试文件、数据库迁移、安全关键代码及API合约，避免引发严重风险。
• 测试策略：由人类编写测试，AI辅助生成业务逻辑和测试规划，保证测试质量和业务意图的准确表达。
• Git工作流优化：利用git worktrees隔离AI实验环境，规范AI辅助提交信息，保持版本历史清晰可追溯。
• 透明协作文化：严格标记AI生成代码，建立团队AI使用规范，鼓励责任与监督，避免盲目信任。
• 上下文与Token管理：提供完整且相关的上下文提示，避免因信息不足反复迭代，节省token成本提升效率。
• 结合语音输入与图像支持：提高提示效率与表达丰富度，拓展交互方式，提升使用体验。
• 逐步迭代而非一次性完成：分阶段进行代码生成与审查，强化反馈闭环，减少错误积累。
以上实践基于真实生产环境验证，已显著提升开发效率与代码质量。Claude Code不只是工具，更是开发者能力的倍增器，关键在于合理规划与严谨执行。
