现在的开发者圈子里，Claude 4.5 Sonnet 几乎已经成为了公认的“编程之王”。很多人都在用它写代码、修 Bug，但你有没有发现，同样是使用 CC（Claude Code），大神用起来像是雇了一个 P7 级别的架构师，而你用起来有时却像是在带一个刚毕业的实习生？

其实，这并不是模型的问题，而是打开方式的问题。

在深度使用了 Claude 进行全栈开发后，我总结了几个大多数人容易忽略，但能决定代码质量的关键点。看看这几点，你都用对了吗？

1. 别只给代码片段，要给“上下文地图”

很多时候，我们习惯直接把报错的那 20 行代码扔给 Claude，然后问：“这里哪里错了？”

这时候 Claude 只能靠猜。它不知道你的项目结构，不知道你的 utils 库里有什么现成的方法，也不知道你的全局配置是什么。

正确的做法：提供上下文（Context）。

如果你在用 Cursor 或其他集成插件，记得把相关联的文件（Related Files）都 Tag 进去。如果你是直接对话，尝试构建一个简易的“文件树”告诉它：

“我的项目是 Next.js + Tailwind 结构，目前文件结构如下，请基于此帮我修改 Header.tsx...”

给它上帝视角，它才能写出不破坏现有架构的代码。

2. 善用 XML 标签隔离内容

这一点是 Anthropic 官方 Prompt 指南里反复强调，但极少有人坚持做的。

当你的 Prompt 既包含指令，又包含代码，还包含参考文档时，Claude 偶尔会混淆。使用 XML 标签可以大幅提升它的理解准确率。

试试这样写：

Plaintext

markdown

体验AI代码助手

代码解读

复制代码

请阅读 标签中的代码规范，然后修复 中的逻辑错误。 1. 所有的变量必须使用驼峰命名 2. 禁止使用 any 类型 ...你的代码...

这种结构化的输入，能让 Claude 瞬间明白哪部分是**“要遵守的” ，哪部分是“要处理的”**。

3. “先思考，再动手” (Chain of Thought)

对于复杂的重构任务，直接让它“生成代码”往往会得到一堆似是而非的半成品。

你要学会压制它的“表现欲”。

在要求它写代码之前，强制它先输出一段伪代码或设计思路：

“你是一位资深后端工程师。在写代码之前，请先列出你打算如何重构这个模块的步骤，并解释为什么这么做。确认无误后，再生成代码。”

这个过程不仅能让你检查它的逻辑是否跑偏，更重要的是，让模型在生成代码前有更多的 token 去进行逻辑推理，最终产出的代码 Bug 率会显著降低。

4. 明确的“否定提示”比“肯定提示”更重要

告诉 Claude “要做什么”很重要，但告诉它 “绝对不要做什么” 往往能救命。

特别是在处理旧项目时，Claude 倾向于使用最新的库或语法，这可能会导致版本冲突。

• “不要使用 React 18 的新特性，当前项目是 React 16。”
• “不要引入新的 npm 包，只使用原生的 fetch。”
• “不要删除原有的注释。”

把这些约束加在 System Prompt 或者对话开头，能帮你省下大量的 Debug 时间。

5. 让它写测试，而不是只写实现

这是检验你是否精通 CC 的分水岭。

普通用户让 AI 写功能；高手让 AI 写**“能通过测试的功能”**。

在生成复杂逻辑时，尝试这个 Prompt：

“请先为这个功能写一个 Jest 单元测试用例，覆盖边缘情况。然后再根据测试用例编写实现代码，确保测试通过。”

这不仅符合 TDD（测试驱动开发）的理念，更关键的是，它利用了 LLM 的自我一致性——它写了测试，就会倾向于写出能通过该测试的代码。

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最后的一点心得

工具再好，也要环境给力。

在使用 Claude 的过程中，最断节奏的莫过于聊到关键时刻出现了 Network Error，或者响应延迟极高，直接打断了“心流”状态。很多人觉得是模型变笨了，其实很多时候是连接不稳导致的数据传输丢包或截断。

为了保持丝滑的编程体验，一个稳定、低延迟的访问通道是必不可少的。如果你最近也经常遇到连接超时或者访问受限的问题，不妨试试我目前自用的这个渠道，一直都很稳，随用随连，没怎么掉过链子：

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代码写得顺不顺，一半看 Prompt，一半看网速。希望这些技巧能帮你在 AI 编程的路上少走弯路！

作者：消防大队VUE支队
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来源：稀土掘金
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