AI编程助手

文章分享了提升Claude Code使用效率的10倍最佳实践。核心思想包括理解和管理上下文窗口，让AI进行自我检查，规划先行，使用具体明确的指令，利用CLAUDE.md文件，并行多会话，使用子代理，创建定制技能，信任AI修复错误，以及通过挑战AI来优化结果。

这篇指南详细介绍了如何高效利用OpenAI Codex AI编码助手。内容涵盖了从提供清晰任务上下文和制定计划，到使用AGENTS.md进行指导、配置Codex、通过测试和审查提高可靠性、利用MCPs集成外部系统、创建可复用技能以及自动化稳定工作流等多个方面，旨在帮助用户充分发挥Codex在各种开发环境中的潜力。

这篇文章提供了50条关于Claude Code的最佳实践和使用技巧，涵盖了从命令行别名设置、效率提升快捷键、上下文管理、AI自我修正机制、插件和代理使用，到高级的自动化Hook和多会话协作等多个方面，旨在帮助用户更高效、更深入地利用Claude Code进行日常开发工作。

文章指出AI编程流中的一个致命盲点：使用同一个AI工具进行代码生成与审核，会导致AI无法识别自身的逻辑错误和盲区。作者介绍了Qodo如何通过多智能体架构、模型多样性以及深度上下文感知来解决这一问题，从而提高代码审查的精准度和召回率。

本文介绍如何为 Claude Code 构建一个有效的智能体堆栈，以提升在复杂仓库中的一致性和可靠性。作者建议从创建 CLAUDE.md 文件开始，设定项目规则；然后添加研究、质量检查、发布说明三项技能；再将工作拆分为研究员、构建者、审核者三个子智能体；并设置预提交检查等Hook。接着，按需接入 MCP 工具，明确权限边界。最后，通过一个完整工作流示例展示如何将研究、编辑、测试、审核、总结整合起来。文章强调遵循循序渐进的原则，避免一开始就追求过度自动化，而是根据实际暴露的短板逐步改进堆栈。