核心观点 - Claude Code (CC) 在 AI 辅助编程领域展现出显著优势，尤其在迭代速度和全局项目理解上远超传统编辑器 AI [7][9][12] - 使用 CC 需适应 "vibe coding" 模式，减少人为干预可提升效率，但需平衡开发速度与思考空间 [8][9] - CC 擅长代码分析、架构设计和快速原型开发，但在精确重构和冷门语言支持上存在局限 [13][15] - 任务拆解和上下文管理是高效使用 CC 的关键技能，200k 上下文窗口限制需通过 subagent 和文档化应对 [24][26][29] - 行业呈现加速迭代趋势，AI 工具普及导致竞争加剧，传统手工开发模式面临挑战 [7][8] 产品迭代 - CC 一个半月内推出自定义命令、Hooks、Subagent 等新功能，更新频率远超传统软件开发周期 [7] - Anthropic 通过垂直整合实现"软硬件一体"优化，形成类似苹果生态的竞争优势 [16] - 行业整体迭代速度惊人，几天完成产品成为可能，但导致竞争白热化 [7][8] 技术对比 - 命令行工具相比编辑器 AI 具有全局视野优势，避免文件级局限和同步问题 [9][10] - CC 模型质量和 token 用量优势带来质变，其他工具如 Codex/Gemini 暂未形成威胁 [5][11][16] - Opus 模型效果显著优于 Sonnet，但成本高 5 倍，需根据任务复杂度选择 [49][50] 使用策略 - Plan Mode 适合已有架构项目，"先干起来"模式更适合探索性开发 [17][18] - 小步迭代优于一次性生成，可保持代码可控性和质量 [23][26] - 需建立编译-测试-提交的标准化流程，TDD 可显著提升生成代码质量 [39][41] 效率工具 - 重复 prompt 应转化为 Command，如 /test-and-fix /review 等标准化指令 [31][34] - MCP 扩展可补充领域知识，如 Apple 文档、JIRA 集成等特定场景支持 [35][36][38] - 语音输入配合 AI 转译可提升交互效率，实现多语言无缝切换 [43][47] 行业趋势 - AI 辅助开发正在改变编程本质，形成新的"vibe coding"思维模式 [55] - 算力限制和用户激增导致服务质量波动，weekly 限制反映基础设施瓶颈 [53][54] - 开发者需在效率提升与工作生活平衡间寻找新 equilibrium [8][55]