行业趋势与范式转移 - AI编程工具正经历从代码辅助到智能体（Agents）的范式转移，Claude Code 2.0的发布被视为一个关键的“抽象层级”提升，开发者从审查代码行转向验证行为 [3][17] - 行业早期项目如AutoGPT虽引爆市场（GitHub最快达到10万星标），但实用性有限，标志着探索阶段 [5][6][7] - 2024年9月Cursor Composer的发布是一个重要节点，使生成式AI接管了资深用户90%的代码编写工作，标志着工具成熟度达到新高度 [14] 核心产品对比与迁移动因 - 资深用户从Cursor（全球前0.01%用户）全面迁移至Claude Code 2.0，核心原因在于其“异步优先”的工作流迫使开发者提升抽象层级，摆脱低维度的代码审查 [20] - Claude Code 2.0的模型（Opus 4.5+）针对自身环境进行了RLHF优化，在文件搜索、工具使用等层面表现更佳，形成主场优势 [21][22] - 相较于Cursor，Claude Code 2.0在成本效率与可定制性上更具优势，其开放的架构允许深度DIY和组合，而非封闭黑盒 [23] - Cursor在追求像素级完美前端细节或学习编程的场景下仍有价值，但Claude Code 2.0在追求产出效率的“抽象极大主义者”眼中是更优选择 [24] 生产力工具链配置 - 高效工作流推荐组合使用多种工具：Claude Code（Opus 4.5）负责规划与核心代码生成，Cursor（GPT 5.2/Sonnet 4.5）用于UI打磨，ChatGPT作为第二意见顾问，并搭配极速终端和语音输入工具 [25] - 用户提供了自动化配置命令（/setup-claude-code 和 /setup-repo），可像面试官一样了解需求并自动完成全局及项目级配置，降低上手门槛 [25][26] 核心使用原则与高级技巧 - 上下文管理：Claude Code有200k令牌的上下文限制，需保持会话专注，并善用/compact和/transfer-context命令管理容量，上下文使用率达75%时需特别注意 [28] - 规划优先：在规划上每投入1分钟可节省后续3分钟，应利用工具的规划模式及/interview-me-planmd命令让AI深度介入需求梳理 [30] - 实现闭环自动化：重复性任务应通过命令、智能体或更新配置实现自动化，完成闭环被强调为提升效率的核心 [32] - 行为验证取代代码审查：开发者需转向验证接口、UI和API行为，对于大型重构，可预先让AI构建全面的接口测试作为安全网 [34] - 系统化调试：推荐使用专用的/debug命令进行系统化调试，遵循“事不过三”原则，必要时可组建“模型委员会”让多个AI模型并行会诊 [36][37][38][39] 领域特定应用策略 - 前端开发：截图是高效提示的神器，Claude能直接理解，并推荐安装特定最佳实践技能及管理linter规则 [44] - 后端开发：建议使用ORM作为架构上下文，并准备现实的种子数据以供AI自我验证 [46] - AI研究：可配置Claude访问带A100的虚拟机，使其能自主运行实验、分析日志，实现高度自动化 [47] - 进阶应用：包括使用Ralph管理大型项目、通过脚本实现手机编程、利用各种Hooks、Subagents及MCP（模型上下文协议），以及使用无头模式进行后台代码审查等 [47] 项目配置与持续迭代 - CLAUDE.md文件是项目的核心灵魂，应通过/setup-repo生成并持续更新，为AI提供明确的目录结构、依赖模式和非标准选择，以获取更精准的代码输出 [49] - 行业变化迅速，但规划的杠杆效应、快速验证能力、实现闭环自动化以及保持深度思考的主动性被视为永恒的成功原则 [49]