Claude
底层技术全景图
基础层：Memory（记忆系统）
基础层也可以称为是 Claude Code 的长期记忆系统，它的核心文件是 CLAUDE.md
四大核心组件
Commands（斜杠命令）、Skills（技能）、SubAgents（子代理）、Hooks（钩子）四个核心组件.
Tools 是行动原语。它回答的是能做什么。读文件、改代码、执行 Bash 命令……这些是操作层面的能力，类似人的双手。
SubAgents 是执行分工。它回答的是谁来做。当任务复杂到需要独立上下文时，子代理承担专职职责，类似团队中的同事。
Hooks 是流程规则。它回答的是什么时候检查。它们在关键节点自动触发质量校验或合规约束，类似企业中的质检流程。
而 Skills 回答的，是另外一个非常关键的问题：“怎么做，以及何时做”，它不是工具，也不是分工机制。它是一种可操作知识结构
Skills（技能）
Skills 是一种可被语义触发的能力包，它包含领域知识、执行步骤、输出规范与约束条件，并在需要时渐进式加载到主 Agent 的认知空间中。
从工程角度，Skill 内容分为两类，参考型和任务型。参考型 Skill 影响“怎么做”，任务型 Skill 决定“做什么”。前者是语义环境，后者是具体行动。
从团队协作的视角来看，这里是一些最佳实践。
- 任务型 Skill 放在项目级 .claude/skills/（git 追踪，团队共享）
- 个人习惯性命令放在 ~/.claude/skills/（跨项目可用）
- 为每个 Skill 写清晰的 description 和 argument-hint
> /help
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Claude Code v2.0.76 general commands custom-commands (tab to cycle)
Claude understands your codebase, makes edits with your permission, and executes commands — right from your terminal.
Shortcuts
! for bash mode double tap esc to clear input ctrl + _ to undo
/ for commands shift + tab to auto-accept edits ctrl + z to suspend
@ for file paths ctrl + o for verbose output ctrl + v to paste images
& for background ctrl + t to show todos opt + p to switch model
shift + ⏎ for newline ctrl + s to stash prompt
Skill 设计的四种模式
1 模板驱动模式
模板驱动模式核心是用模板强约束输出结构，让结果稳定、可对比、可自动解析。适用于报告生成、文档输出等需要格式一致性的场景。
2 脚本增强模式
脚本增强模式的核心是把计算、匹配、数据转换等确定性逻辑交给脚本执行，而不是让 Claude 推理完成。适用于公式计算、正则匹配、指标统计等场景。
3 知识分层模式
是按使用频率组织知识，高频内联，中低频按需加载。适用于规则多、领域复杂的 Skill
4 分层策略
总是加载（SKILL.md 内联）
← 80% 的请求只需要这些
← 控制在 500 行以内
触发时加载（Quick Reference）
← 用户问到特定方向时加载
← 契约式引用："When user asks about X → load Y"
按需加载（reference/ + examples/）
← Claude 判断需要时才读取
← 文件名要有描述性
Sub-Agents（子代理）
Sub-Agents（子代理）的核心思想是：一个复杂任务可以拆解给多个专职角色。 创建子代理是有成本的——需要设计、维护、调试。
不该创建子代理的场景一次性任务：直接在主对话中完成即可。简单的 prompt 模板：直接用 Skill 文件，不需要独立上下文和工具隔离。自动化触发动作：用 Hook，不需要 AI 分析判断
hooks
Hooks 是 AI 助手的中间件——拦截、监控、增强每一次交互。
# 17 种 Hook 事件
/hooks
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Hooks
5 hooks
❯ 1. PreToolUse - Before tool execution
2. PostToolUse - After tool execution
3. PostToolUseFailure - After tool execution fails
4. Notification - When notifications are sent
↓ 5. UserPromptSubmit - When the user submits a prompt
分为三大阵营。
控制点——能阻止的事件（PreToolUse、UserPromptSubmit、Stop、SubagentStop）：你可以通过它们改变 Claude 的执行路径——拦截危险操作、拒绝不合理的输入、强制 Claude 继续修复。它们是 Hooks 系统的肌肉。
接管点——替代默认行为的事件（PermissionRequest）：它不是简单地阻止，而是接管了原本由用户手动处理的权限弹窗——你的脚本可以自动批准或拒绝权限请求，替代人类的决策。它是 Hooks 系统的自动驾驶。
观察点——不能阻止的事件（SessionStart、PostToolUse、PostToolUseFailure、Notification、SubagentStart、PreCompact、SessionEnd）：你只能在这些时刻做记录、做反馈、做后处理，但不能改变已经发生的事情。它们是 Hooks 系统的眼睛。
hooks ← 第一层：顶层容器
├── PreToolUse ← 第二层：事件类型（什么时候触发）
│ └── [第一组规则]
│ ├── matcher: "Bash" ← 第三层：匹配器（针对哪个工具）
│ └── hooks: [...] ← 第三层：Hook 列表（执行什么）
│ └── type: "command"
│ └── command: "..."
└── PostToolUse
└── [第二组规则]
├── matcher: "Write"
└── hooks: [...]
第一层选择“什么时候”——在工具执行前还是执行后？第二层选择“针对谁”——是所有工具还是特定工具？第三层选择“做什么”——执行脚本、调用 LLM、还是启动子代理
四种 Hook 执行类型
- Command 类型——执行 Shell 脚本
- Prompt 类型——LLM 评估
- Agent 类型——子代理评估
- HTTP 类型——它不在本地执行逻辑，而是把事件数据以 POST 请求发送到远程 HTTP 端点
集成层：连接外部世界上面这四大核心组件之上，是集成层，负责链接外部世界。
集成层包含 Headless（无头模式）和 MCP（Model Context Protocol）两大技术。
Plugins：打包容器
当你开发了一套好用的 Commands、Skills、Hooks 组合，想要分享给团队或社区时，就需要 Plugins
模型选择
| 模型 | 行为 | 备注 |
|---|---|---|
| sonnet | 使用最新的 Sonnet 模型（当前为 Sonnet 4.5）用于日常编码任务 | 内容 |
| opus | 使用最新的 Opus 模型（当前为 Opus 4.6）用于复杂推理任务 | 内容 |
| haiku | 使用快速高效的 Haiku 模型用于简单任务 | 内容 |
场景一: 代码审查
sonnet 代码审查需要较强的分析能力 ✅
haiku 可能漏掉细微的安全问题 ❌
opus 对于审查任务来说成本太高 ❌
AI 编程工具
常见 AI 编程工具 CLI:
- Codex CLI
- Claude Code
- Gemini CLI
常见工作流
https://code.claude.com/docs/en/common-workflows
1. 图片处理
mac 使用 ctrl+v 粘贴 (不是 cmd+v)
2. 引用文件或则目录
@文件路径
3. 恢复会话
> /resume
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Resume Session
╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ⌕ Search… │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
❯ 我这个图片是在干嘛
22 minutes ago · 2 messages · -
@/tmp/nacos.yaml 读取配置
1 week ago · 14 messages · -
4. mcp
{
"mcpServers": {
"github": {
"type": "http",
"url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${GITHUB_TOKEN}"
}
},
"kubernetes": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"kubernetes-mcp-server@v0.0.57"
]
}
}
}
> /mcp
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Manage MCP servers
5 servers
❯ 1. argocd-mcp ✔ connected · Enter to view details
2. gitlab ✔ connected · Enter to view details
3. kubernetes ✔ connected · Enter to view details
4. mcp-server-nacos ◯ disabled · Enter to view details
5. plugin:gitlab:gitlab ◯ disabled · Enter to view details
│ Kubernetes MCP Server │
│ │
│ Status: ✔ connected │
│ Command: npx │
│ Args: -y kubernetes-mcp-server@v0.0.57 │
│ Config location: /Users/python/.claude.json │
│ Capabilities: tools · prompts │
│ Tools: 23 tools │
│ │
│ ❯ 1. View tools │
│ 2. Reconnect │
│ 3. Disable
5 Headless模式
将AI能力集成到脚本与CI
# 场景：快速根据获取一个Git Commit Message建议
claude -p "Stage我的修改，然后生成一条符合Conventional Commit规范的Message" --allowedTools "Bash,Read" --permission-mode acceptEdits
# 使用cat将文件内容通过管道传递给claude
cat nginx-error.log | claude -p "请分析这份Nginx错误日志，总结出最主要的错误类型和可能的原因。"
# 实时观察AI的思考过程
claude -p "使用go-code-security-reviewer subagent 审查@internal/converter/converter.go，检查是否有安全漏洞" --output-format stream-json --verbose
6 WebFetch
默认集成了 WebFetch 命令，就是指定 URL 读取网页内容，这个理论上就是一个本地执行的 curl 命令，没有云端成本，不需要云端协作。 但是有个问题：（一）CC 在访问地址之前，会先调用 anthropic.com 的一个风控接口，判断这个网络地址是否有安全风险。 （二）政策原因，anthropic.com 会拒绝所有来自中国大陆、香港的请求，风控接口返回 404 或者其他。 （三）风控不通过，WebFetch 失败。
❯ 帮我查看 https://mp.weixin.qq.com/s/x9wUAM6QI1Ogv2B0biawbg 这个链接的内容
⏺ Fetch(https://mp.weixin.qq.com/s/x9wUAM6QI1Ogv2B0biawbg)
⎿ Error: Unable to verify if domain mp.weixin.qq.com is safe to fetch. This may be due to network restrictions or enterprise security policies blocking claude.ai.
在 ~/.claude/settings.json 中添加如下配置，禁用 WebFetch 工具前置的风控检查
{
"skipWebFetchPreflight":true,
}
详见解决方式: https://linux.do/t/topic/1148954
规范驱动开发（Spec-Driven Development, SDD）
核心产物—— spec.md、plan.md 和 tasks.md
AI Agent 扮演了多个“编译器”的角色：
- 需求编译器：将你用自然语言描述的模糊想法，“编译”成一份结构化的、无歧义的需求规范（spec.md）。
- 方案编译器：将需求规范与你的技术约束（如使用 Go 语言）相结合，“编译”成一份详尽的技术实现蓝图（plan.md）。
- 任务编译器：将技术蓝图，“编译”成一份带依赖关系的、原子化的任务指令集（tasks.md）。
- 代码编译器（生成器）：最终，它根据任务指令集，生成最终的可执行代码。
