文章摘要：Claude Code 框架战争

开发者如何通过结构、编排和标准，从AI编码中获得更大价值。

核心思想：与其将Claude视为一个聊天框，不如将其视为一个开发框架。通过结构化的提示、规则和工作流，开发者可以将编码任务自动化，从而专注于项目管理、软件架构和产品设计等更高价值的角色。

决策菜单：构建你自己的Claude协作框架

设计你自己的Claude工作流时，需要在以下八个关键领域做出选择（点击展开查看详情）：

Claude需要一个单一、可追溯的任务来源。

  • Markdown待办清单：将任务保存在 `.md` 文件中。例如 Backlog.md。
  • 结构化文本：将产品规格说明转化为任务。例如 Agent OS。
  • Issues/Tickets：使用GitHub Issues或Jira管理任务，并与代码审查关联。例如 ccpm。
要点：任务必须存放在Claude可见且人类可追踪的地方。

用清晰的结构取代模糊的提示。

  • 命令库：预制斜杠命令 (如 /create-tasks, /review)。
  • 编码标准：明确技术栈、代码风格指南。
  • 完成的定义 (DoD)：将“完成”的标准编码为规则。
  • 验证钩子：在每次变更时强制执行 Lint 和测试。
  • Claude作为审查者：让Claude同时扮演开发者和代码审查者的角色。
要点：规则越清晰、可重复，Claude的工作成果就越好。

如果使用多个Claude实例，需赋予它们角色和协作计划。

  • 角色模拟：让AI扮演项目经理、架构师、开发者、测试员等角色。例如 MetaGPT。
  • 集群并行：多个智能体在结构化流程中同时工作。例如 Claude-Flow。
  • 代码库原生工件：将任务、日志和决策记录存储在代码库中以实现持久化记忆。例如 Roo Commander。
要点：良好的协调机制可以防止多个AI智能体互相干扰。

为AI创建高效、无冲突的工作区。

  • 终端编排：让Claude控制终端命令、面板和日志。例如 Symphony, Claude-Squad。
  • 并行工作树：使用Git Worktrees在多个分支上并行运行任务。例如 Crystal。
  • 并行容器：在隔离的容器中运行Claude以避免冲突。例如 ClaudeBox。
要点：通过并行处理任务且避免冲突来提高效率。

让Claude了解并能使用你的整个技术栈。

  • 模型上下文协议 (MCP)：通过MCP服务器连接外部资源，如浏览器、数据库、测试工具等。例如 SuperClaude。
  • 自定义工具库：构建内置的shell脚本和命令。例如 Symphony。
  • 测试与验证钩子：在声明工作完成前，自动运行测试框架 (如 Vitest, Jest)。
要点：工具化使Claude从“聪明的自动补全”转变为能够自检工作并与系统交互的“积极队友”。

根据需求，让Claude扮演软件生命周期中的不同角色。

  • 项目经理 (PM)：将产品规格转化为任务列表。例如 ccpm。
  • 架构师：在编码前设计系统结构和接口。
  • 实施者：在设定的规范内编写代码。
  • 测试员：通过MCP服务器运行单元或UI测试。
  • 审查者：审计PR的质量、可读性和风险。
要点：在软件开发生命周期的每一步都利用AI的优势。

代码如何进入你的代码库？

  • 小批量Diffs：AI处理单个ticket，生成小PR并接受人工审查。例如 ai-ticket。
  • 实验性部署：将AI生成的代码部署在功能开关之后。
  • 全应用脚手架：根据高级提示，由AI构建和部署整个应用。例如 Claudable。
要点：根据场景选择交付规模——生产环境用安全迭代，原型开发用脚手架。

Claude会遗忘，但框架能帮助它记忆。

  • 文档与日志：保持项目文档、架构笔记和日志的更新。例如 Claude Conductor。
  • 持久化记忆与检查：定期回顾近期工作、运行项目健康检查并存储决策。例如 Claude-Flow。
要点：没有记忆，AI会重复犯错；拥有记忆，AI才能持续进步。

行动蓝图：如何组合使用

你不必一次性实现所有功能。可以像点餐一样，根据需求选择组合：

最终启示：给AI提供越多的结构，你得到的回报就越多。AI并非在取代开发者，而是在转变他们的角色——从代码编写者转变为规范的塑造者、设计的审查者和架构的定义者。

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