如何让AI真正理解你的代码规范
作者： Giuseppe Trisciuoglio
1. 项目上下文管理（CLAUDE.md）
手动完善CLAUDE.md，加入团队特定规范：
- Lombok使用约定（如优先用
@Data、@Builder） - Google代码风格（2空格缩进）
- DDD架构模式说明
- 自定义异常处理模式
- 测试规范（Given-When-Then模式、80%覆盖率要求）
效果： 让AI从”新手”变成了解团队规范的”初级开发者”
2. 文档模块化策略
大型项目避免单一巨型文档，按领域拆分：
| 文档名称 | 用途 |
|---|---|
CLAUDE_AWS.md | 云服务配置规范 |
CLAUDE_TESTING.md | 测试策略和模式 |
CLAUDE_API.md | REST接口设计规范 |
使用技巧
- 使用
/memory命令动态更新会话上下文
3. 灵活切换AI模型
配置方式
- 环境变量或
~/.claude/settings.json
模型选择策略
graph TD A[任务类型] --> B[Haiku] A --> C[Sonnet 4] A --> D[Opus 4] B --> E[简单任务<br/>格式化、生成getter/setter<br/>响应快成本低] C --> F[日常开发主力<br/>性能成本平衡] D --> G[复杂重构<br/>分布式系统分析<br/>Max计划专属]
实战技巧
- 会话中用
/model命令快速切换
4. 高质量Prompt示例
❌ 差劲示例
创建一个管理用户的服务
✅ 优秀示例
分析现有UserService的模式，创建ProfileService并遵循相同约定。
要求：
🔹 集成AWS Cognito认证
🔹 继承BaseService处理错误
🔹 使用Spring Cache + Redis实现缓存
🔹 测试遵循项目的Given-When-Then模式
5. 高效开发循环
graph LR A[AI头脑风暴定义需求] --> B[Claude生成初始代码] B --> C[人工审查和调整] C --> D[自动生成单元测试] D --> E[生成提交信息] E --> A
新功能开发流程：
- AI头脑风暴定义需求
- Claude生成初始代码
- 人工审查和调整
- 自动生成单元测试（Claude最擅长的领域）
- 使用commitlint规范自动生成提交信息
6. 会话管理
最佳实践
- 每30-40分钟使用
/clear重置上下文 - 原因： 保持AI响应速度，避免上下文混乱导致的错误
7. 自定义Slash命令
配置位置
- 在
~/.claude/commands创建专属命令文件（如dto.md）
示例：输入 /user:dto User 自动生成：
- UserDTO（包含Jakarta验证注解）
- UserMapper（使用MapStruct）
- 完整的单元测试
价值： 像拥有完全了解团队标准的初级开发者
8. 工具权限配置
{
"allow": [
"Bash(cat:*)", // 安全的只读命令
"Bash(ls:*)",
"Bash(find:*)",
"Bash(git:log,status,diff)", // 仅查询Git状态
"Bash(mvn:clean,compile,test)" // 构建验证
]
}策略
- 读取操作完全开放
- 写入操作保持手动控制
9. 量化收益
| 指标 | 提升幅度 | 说明 |
|---|---|---|
| 标准任务效率 | ~400% | 一天工作量→几小时完成 |
| 角色转变 | - | 从编写样板代码→专注架构设计和业务逻辑 |
| 代码审查升级 | - | 从找语法错误→评估架构决策 |
10. 最佳应用场景
✅ 推荐场景
- 单元测试生成： 自动覆盖边界情况，甚至发现潜在bug
- 标准架构的新功能： REST端点、Service层、Repository
- 日志分析调试： 结合上下文快速定位问题
❌ 限制场景
- 复杂架构限制： Kafka+CQRS+gRPC组合时效果有限
11. 入门要点
graph TD A[入门要点] --> B[认真阅读官方文档] A --> C[提示词要具体化] A --> D[前期投入回报高] B --> E["发掘隐藏功能<br/>影响巨大"] C --> F["'优化查询'→<br/>'优化查询：users表1000万记录，<br/>索引在email和created_at字段，<br/>90%查询过滤active状态'"] D --> G["每小时优化配置=<br/>节省数天手动修正"]
核心建议
- 认真阅读官方文档，发掘隐藏功能（影响巨大）
- 提示词要具体化：
- ❌ “优化查询”
- ✅ “优化查询：users表1000万记录，索引在email和created_at字段，90%查询过滤active状态”
- 前期投入回报高： 每小时优化配置=节省数天手动修正
本文档基于Giuseppe Trisciuoglio的实践经验整理，旨在帮助Java/AWS架构师更好地使用Claude Code进行开发工作。