Claude Code 10 倍效率的底层逻辑

上周，我在社交媒体上看到一则分享：有人与 Claude Code 搏斗了整整 6 个小时，最终得出的结论是 AI 被严重高估了，其输出全是垃圾。这个案例引发了我的思考，问题究竟出在哪里？经过过去一年使用 AI 交付数十个系统的观察，我发现问题的根源通常不在于模型本身，而在于我们喂给它的“原料”。那些获得惊人成果的人与中途放弃的人之间，核心差距只有一个——输入的质量直接决定了输出的质量。如今的 AI 模型已经强大到令人难以置信，如果你得到的是废话，那么问题很可能出在你自己身上。

用功能思维取代产品思维

许多人在接触 Claude Code 时，第一反应就是输入“帮我做一个 XX 应用”。然而，Claude Code 并非全知全能，它无法理解你脑海中模糊的愿景，只能用大量的假设去填补空白，而这些假设往往是错误的。正确的做法是彻底摒弃这种“产品思维”，转而采用“功能思维”。你需要将宏伟的产品构想拆解成一个个具体、可执行的功能模块。

例如，你想构建一个智能日程工具。首先，你需要想清楚它由哪些核心部分组成：用户如何上传或输入内容？系统需要如何分析处理这些信息？界面应该如何清晰地展示选项？最后，如何触发相应的动作？然后，你需要一个模块一个模块地攻克。完成功能一之后，立即进行测试，确认其可用性。接着再开始功能二的开发。确保每个模块都经过验证并稳定运行后，再叠加下一个模块。这种方法就像是在坚实的地基上盖房子，而不是在一个摇摇欲坠的基础上进行徒劳的搭建。

让 Claude Code 采访你

与其单向地向 AI 下达模糊的指令，不如转换思路，让 Claude Code 扮演一个“采访者”的角色，通过持续提问来挖掘你的真实需求。我常用的提示词是这样的：“我想做某某东西，请像采访一样问我所有细节，包括技术决策、设计选择、边界情况，用提问工具持续追问，直到你完全理解我要什么。”这个过程起初可能会让你感到有些烦人，问题会一轮接一轮地抛来。

例如，上次我计划构建一个线索分发系统时，Claude Code 向我提出了一系列我从未深思过的问题：触发条件是表单提交还是 Webhook？需要从线索中提取哪些关键数据字段？线索评分的具体标准是什么？低于阈值的线索应该如何处理？通知是通过 Slack 发送还是邮件？系统对响应时间有什么具体要求？这些问题迫使我在动笔写第一行代码之前，就不得不直面所有潜在的模糊地带和边界情况。我曾经花费 45 分钟进行这种深入的采访式对话，结果却为我节省了后续 14 个小时的调试时间，因为绝大多数问题在设计阶段就已经被提前发现和解决了。

先慢后快，手动优先于自动

追求自动化是人的天性，每个人都希望设置好流程后就一劳永逸。但如果你从未手动完成过某件事，那么贸然追求自动化无异于自掘陷阱。原因很简单：你根本不清楚自己究竟在自动化什么。通过一步步手动构建的过程，你会亲身感知到工作的节奏，直观地看到哪个环节容易出错，并逐渐培养出对“优秀方案”和“勉强能用但实为垃圾”之间微妙差异的直觉。

跳过这个手动探索的阶段，你自动化出来的很可能就是一个存在根本缺陷的流程。届时，你将不得不浪费数天时间和大量 Token 去调试，才能意识到问题的所在。仔细观察那些在社交媒体上展示炫酷自动化工作流的人，你会发现他们无一例外都是先通过手动构建积累了足够的经验和深刻理解，才真正获得了进行高效自动化的资格。

管理你的上下文窗口

在使用 Claude Code 时，你可能会遇到这样的情况：会话开始时一切顺利，输出精准且符合预期；但一段时间后，输出质量开始下滑，Claude Code 似乎忘记了一小时前你告诉它的关键信息。这通常是上下文窗口过载的典型表现。一个有效的策略是，当你感觉已经用掉了大约一半的上下文窗口容量时，就果断开启一个新的会话。

但新会话如何继承之前的进度呢？答案在于文档。每完成一个功能模块，就立即将其记录下来；每一个重要的技术或产品决策，也都写入文档。当你开启新会话时，只需让 Claude Code 读取这份不断更新的项目文档，它就能无缝接续之前的工作，仿佛从未中断。

工具焦虑是伪命题

当前，技术社区里充斥着对各种工具的热烈讨论，例如 MCP 框架、各类插件、自定义配置文件等等。这些工具本身没有问题，但我可以断言，它们绝不是导致你产品做不出来的根本原因。真正的瓶颈在于你的计划。完美的工具配置加上糟糕的计划，最终产出的依然是垃圾；而一套基础的配置搭配上优秀、清晰的计划，却能产出真正有价值的东西。因此，请将你主要的精力投入到打磨“输入”端——即你的思考、规划和设计上，工具的选择和使用只是实现目标的次要手段。

品味才是真正的护城河

随着 AI 工具的普及，构建一个能运行的东西，其技术门槛已经几乎降为零。任何有网络连接的人都能使用两年前还不存在的强大工具。那么，为什么不是每个人都在源源不断地创造出成功的产品呢？核心的差距在于“品味”。

品味是一种综合能力：它意味着你知道该做什么，知道你的产品与市面上已有的五十个同类产品究竟有何不同，知道什么时候的感觉是“对了”，而什么时候的方案仅仅是技术上正确却毫无记忆点和吸引力。我曾见过有人开发了一款跑步应用，其独特之处在于能根据用户的实时情绪生成跑步路线。当你压力大、愤怒或平静时，应用会读取你的状态，并创造与之匹配的路径。实现这个机制本身并非高深的技术，可能有一千个人都能做到。但真正的区别在于，有人坐下来认真思考了：什么能让这个东西变得有趣？还有什么角度是未被探索过的？然后在产品设计的每一步，都做出了有意识、有品味的选择。

这就是品味，而 Claude Code 给不了你这个。AI 本质上是一个放大器，它会放大你所投入的一切。模糊的思考会导致模糊甚至错误的结果，而有意识的、经过深思熟虑的思考，才能催生出有意识、有灵魂的作品。几个月前就想明白这些底层逻辑的人，如今已经在享受技术红利。而今天想明白的人，一切也还来得及。

原文链接： 普通人用Claude Code实现10倍效率的底层逻辑