--- author: AI超元域 date: '2026-01-05' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=Xm-n4m7IaZk speaker: AI超元域 tags: - prompt-engineering - developer-workflow - ai-coding - productivity-hacks - devops title: Claude Code创始人Boris的极简工作流：开箱即用与复利工程的威力 summary: Claude Code创始人Boris Ney分享了他出人意料的极简工作流。他强调Claude Code开箱即用的强大能力，并推崇“复利工程”理念，即微小优化带来指数级效率增长。分享内容涵盖iTerm2多终端管理、cloud.md全局配置、GitHub Actions自动化、Opus 4.5计划模式、自定义斜杠命令等实用技巧，展现了高效开发的不二法门。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-ml area: tech-engineering project: [] people: [] companies_orgs: - Cloud Code products_models: - Opus 4.5 - Cloud Code media_books: [] status: evergreen --- 前几天，**Cloud Code** 的创始人 **Boris Ney** 亲自分享了他使用 **Cloud Code** 的技巧和心得。今天，我们将解读 **Boris** 分享的这些技巧与工作流。 目前，**Cloud Code** 的生态已非常成熟，开源社区提供了各种现成的工作流插件、配置方案。但这次的分享尤为特别，因为这是 **Cloud Code** 创始人本人的使用经验，这让许多人好奇，开发这款工具的人究竟是如何使用它的。 **Boris** 的分享出乎意料地简单，他并未展示一套复杂或炫技的配置，而是强调 **Cloud Code** 开箱即用就已非常强大，因此他不对其进行过多定制。其分享内容甚至未提及 **Spec D 规格驱动开发** 或 **BE 等开发方案**。本期视频将结合实际项目，分析 **Boris** 分享的这些技巧，并进行演示。最终我们会发现，这些看似朴素的技巧，实则蕴含着“**复利工程**”（Compound Engineering: 微小优化带来指数级效率增长）的概念，即每一个小的优化都会在未来成倍放大效率。 ### 终端多开与高效切换 **Boris** 分享的一个技巧是，他会在终端中开启 1 到 5 个标签页（tabs）。我也按照他的方式进行了测试，通过快捷键可以快速地多开几个标签页。 可以看到，新开启的终端标签页会按顺序编号。我们可以直接使用快捷键加上序号，快速切换到对应的标签页。例如，使用 `Cmd + N + 3` 即可切换到第三个标签页。通过对开启的多个终端标签页进行编号，极大地方便了快速切换。 这里提供了 **iTerm2** 的官方链接，用户可以根据官方文档提供的详细配置方式进行个性化设置。**iTerm2** 这款终端命令行工具使用起来效果非常不错，且十分便捷。 ### 项目初始化与 cloud.md 配置 在开始演示前，我们先初始化一个 iOS 项目，然后结合 **Cloud Code** 的技巧来开发。我已使用 **Xcode** 成功创建了一个新的 iOS 项目。 接着，我们打开终端，使用 `cd` 命令切换到项目目录，然后启动 **Cloud Code**。在开发项目之前，我们先使用 `cloud init` 命令来初始化一个 `cloud.md` 文件。 成功创建 `cloud.md` 文件后，我们可以打开它进行查看。可以看到，`cloud.md` 文件包含了构建、运行命令，项目的结构，以及与架构相关的内容。接下来，我们将深入了解 **Cloud Code** 分享的 `cloud.md` 文件使用方式。 ### cloud.md：团队协作与全局配置 **Boris** 提到，他们的团队共享一个 `cloud.md` 文件，并将其提交到 Git。整个团队每周都会对这个文件进行多次更新。每当他们发现 **Cloud Code** 出现错误或不当之处，就会将其添加到 `cloud.md` 文件中，以确保 **Cloud Code** 下次不会再犯同样的错误。在进行代码审查（Pull Request）时，他通常会在同事的 PR 上 @ **Cloud Code**，要求将其某些内容作为 PR 的一部分添加到 `cloud.md` 文件。这一切都是通过 GitHub Actions 实现的。 刚才生成的 `cloud.md` 文件主要作用于当前项目。但用户也可以创建全局的 `cloud.md` 文件。我这里使用的是一个全局的 `cloud.md` 文件，通过 `ant gravity` 来打开。这个文件能够作用于所有项目，其中包含了上下文窗口的管理和默认的行为设置。 我们可以让 **ant gravity** 分析一下我使用的全局 `cloud.md` 文件起到的作用。分析结果显示，它主要包含以下几个方面： * **上下文窗口的管理**：克服 AI 模型上下文窗口的限制，明确指示 AI 不要担心 Token 用完而提前结束任务，而是持续工作，减少向用户确认的频率，鼓励 AI 动手写代码和修改。 * **执行效率优化**：提高任务执行的效率。 * **质量保证与防止幻觉**：确保代码质量，防止 AI 产生幻觉。 * **设计哲学与约束**：防止过度设计和代码膨胀。 * **工作环境的维护**：保持代码整洁。 通过这些配置，我使用的全局 `cloud.md` 文件能够更好地发挥 **Cloud Code** 的潜力。 ### GitHub Actions 与自定义命令 此次分享中提到了 **GitHub Actions**，并给出了安装命令。下面，我们需要初始化一个 GitHub 仓库。我直接使用了自定义的斜杠命令来完成 GitHub 仓库的初始化，只需提供 GitHub 仓库链接并运行即可。 **Boris** 在分享中提到，他会将一些常见的工作流制作成自定义的斜杠指令。通过将重复性工作抽象为自定义斜杠命令，我们可以避免每次都输入长提示词，只需使用斜杠命令即可完成操作。刚才，我已通过自定义斜杠命令完成了 GitHub 仓库的初始化。 创建自定义命令非常简单：我们可以新开一个终端，使用 `cloud new` 命令新建一个 `cloud.md` 文件，输入自定义内容并保存。然后重启 **Cloud Code**，即可通过斜杠命令调用刚才创建的自定义指令。 仓库初始化完成后，我们继续看 **Boris** 的分享。他提到，他们团队使用 **Cloud Code GitHub Actions** 来管理项目。在执行相关命令前，需要先将项目 push 到 GitHub。为了方便操作，我也创建了自定义的斜杠命令，如 `commit push pull_request`。执行这些命令即可将项目成功 push 到 GitHub 仓库。 接下来，我们运行命令来安装 **Cloud Code GitHub Actions**。这里会弹出设置界面，按照指引一步步操作即可完成设置。安装成功。 ### Opus 4.5 计划模式：自动化开发 接下来，我们继续查看 **Boris** 分享的更重要内容。他提到，他始终使用 **Opus 4.5** 模型，并采用了“计划模式”（Plan Mode），即连续按两次 `Shift + Tab`。 我们回到 **Cloud Code**，连续按两次 `Shift + Tab` 即可开启计划模式。然后，我们可以输入提示词来开发内容进行测试。我将让它开发一个原生的 iOS 背单词应用，并准备了一个简单的提示词。 在 **Cloud Code** 的计划模式下，直接粘贴提示词并运行。**Cloud Code** 将根据输入的提示词生成开发计划。这里我们选择了 **Opus 4.5** 模型，完全遵循 **Boris** 的技巧。 稍等片刻，**Cloud Code** 生成了开发计划。现在，我们可以让它执行这个计划。我选择第一项，让 **Cloud Code** 根据生成的开发计划全自动执行开发。它会创建开发任务并按计划执行。 开发完成后，我们可以使用我设置的自定义斜杠命令创建一个新分支，然后直接运行。这样，项目上就会创建一个新的分支。我们还可以使用自定义的 `commit` 命令进行提交。 之后，我们回到仓库查看创建的 PR（**拉取请求** - Pull Request: 代码合并请求）。我们还可以调出 **Cloud Code** 来审核代码。**Cloud Code** 正在工作，并生成了 PR 的评审。 ### Cloud Code 网页版与后台任务 **Boris** 还提到了 **Cloud Code** 的网页版。只需打开链接，即可进入 **Cloud Code** 网页版。在这里，我们可以点击下拉菜单，选择刚才开发的那个项目。 接下来，我们可以输入一个任务。我输入的提示词是：“重构这个项目的代码，以优化项目的性能，并确保它符合行业的最佳实践。”然后直接运行。这样，即使关闭 **Cloud Code** 网页版，这些任务也会在后台运行，无需我们监督。 这是 **Boris** 分享的在网页版 **Cloud Code** 中运行多个开发任务的方式，还可以从手机上查看运行状态或启动任务。 ### 智能助手、权限管理与长任务处理 他还提到了 **Cloud Code** 的 **Sub-agent**（**子代理** - Sub-agent: 自动化工作流组件）功能。在之前的视频中，我们曾详细演示过。官方文档提供了详细的配置方式和几个案例，例如用于代码审查的 **Sub-agent**。**Boris** 认为 **Sub-agent** 类似于斜杠命令，能够自动化处理大多数 PR 相关的整个工作流程。 继续解析分享内容，他提到了 **Cloud Code** 的代码格式化，例如使用 **Post to use**（这里可能指 `prettier` 或类似工具）来格式化 **Cloud Code** 生成的代码。**Cloud Code** 的格式化功能用途非常广泛，不限于给出的例子。 在另一条分享中，他提到不要让 **Cloud Code** 获取所有权限，而是可以使用 `permission` 命令来设置 **Cloud Code** 允许执行哪些命令。 我们可以通过斜杠命令加 `permission` 来查看和设置权限，可以看到允许执行的命令、需要询问的命令以及拒绝执行的命令。 关于运行时间非常长的任务，**Boris** 提到了使用 `top` 命令，以及上期视频演示的方法，这些对于处理长时间运行的任务效果都非常不错。 ### 关键洞察：反馈机制与效率提升 **Boris** 给出的总结是，想要充分发挥 **Cloud Code** 的效果，最重要的一点是让 **Cloud Code** 能够有办法验证它工作的成果。如果提供了这样的反馈机制，最终结果的质量将提升 2 到 3 倍。 他还提到，他使用了 **Cloud Code** 的 **Chrome** 扩展（`cloud.chrome`），这个扩展能够自动调用浏览器测试用户的界面，并不断迭代，直到代码运行正常且用户体验良好为止。这个 **cloud.chrome** 扩展插件，我在之前的视频中也演示过。在 **Cloud Code** 中输入 `mcp`，就可以看到 **cloud.chrome** 这个 **MCP**（可能是指 **Microservice Communication Protocol** 或类似的内部组件），它能全自动调用当前使用的 Chrome 浏览器。 通过 **Cloud Code** 创始人 **Boris** 分享的使用经验，我最大的感受是，他分享的方法和技巧并没有特别“眼前一亮”的地方。对于 **Cloud Code** 的资深用户来说，这些可能都是基础操作。但这恰恰证明了 **Cloud Code** 强大的可定制性，用户可以根据自己的需求进行深度定制。而且 **Cloud Code** 开箱即用，其默认设置足以应对许多开发任务。 总的来说，**Boris** 的分享非常有价值，尤其是对于刚接触 **Cloud Code** 的新手用户，确实非常有帮助。 本期视频就到这里，欢迎大家点赞、关注和转发，谢谢观看。