Claude Code 开发工作流：一套可复用的实战框架

先说结论：Claude Code 的工作流核心不是提示词，而是”可控交付”——每一步都能验收、每一步都能回退。

我用 Claude Code 做了几个完整项目（包括开源的 Orion 通知网关、ZhiForge 自动化工具），总结了一套经过验证的工作流程。

这篇是九阳神功系列的”速查版”——如果你没时间看完整系列，照这篇做就够用。

核心理念：AI 是施工队，你是总工+质检员

Claude Code 写代码很快，但最大的坑不是”不会写”，而是：

  • 写得太快
  • 改得太多
  • 炸了没后路
  • 炸完你不知道它到底改了哪些文件

所以工作流的第一要务是：给自己装刹车系统。

第一步：Git 刹车系统（必备）

详见：vibe-coding 九阳神功之夯：Git 基础操作

每次让 Claude Code 动手前，先确保这套流程：

1）AI 改完先看它改了什么

git status
git diff

关键是看两件事：

  • 它改了哪些文件（有没有越界）
  • 改动范围是否合理

2）小步提交，多打存档

git add .
git commit -m "feat: xxx"

3）大改之前先开分支

git switch -c feature/xxx

写崩了？回主线 + 删分支：

git switch main
git branch -D feature/xxx

主线干干净净，心态也干干净净。

第二步：项目规矩文件（让 AI 有章可循）

Claude Code 会读取项目根目录的规矩文件。我建议至少准备：

CLAUDE.md（或 .CLAUDE.md）

# 项目说明

## 技术栈
- 后端：FastAPI + SQLAlchemy
- 前端：Next.js
- 部署：Docker Compose

## 目录结构
- backend/：后端代码
- frontend/：前端代码
- docker/：Docker 配置

## 开发规范
- 提交前必须 git diff 检查
- 每个功能开分支开发
- 接口变更必须更新文档

这不是形式主义，是给 AI 画边界。

第三步：任务清单驱动（tasks.md）

不要让 Claude Code 自由发挥。给它一个 tasks.md：

## TODO

- [ ] 实现 /api/users 接口
- [ ] 添加用户注册表单
- [ ] 配置 Docker Compose

## 完成

- [x] 初始化项目结构
- [x] 配置数据库连接

每次对话开始，让它先看 tasks.md，按清单推进。

第四步：可审计协作（agents_chat/）

详见：AI 辅助完成的开源工程范本——Orion 项目背后的 vibe coding 实践

这是我从 Orion 项目总结的经验：把每次协作过程记录下来。

目录结构：

agents_chat/
└── 2026/
    └── 01/
        └── 31/
            └── 2026-01-31T14-30-00Z-add-user-api.md

每条记录包含：

---
date: 2026-01-31
models: [claude-opus-4-5]
tags: [backend, api]
---

## 需求
实现用户注册接口

## 做了什么
- 新增 backend/api/users.py
- 更新 backend/main.py 路由

## 验收
curl -X POST http://localhost:8080/api/users -d '{"name":"test"}'

## TODO
- 添加参数校验

这样做的好处：过程可追溯、可学习、可复盘。

第五步：验收驱动（最关键）

AI 说”应该可以”不算，必须给命令/证据。

每次让 Claude Code 做完一个功能，立刻验收：

# 验收后端
curl http://localhost:8080/api/hello

# 验收前端
# 浏览器打开 http://localhost:8080

# 验收数据库
docker compose exec db mysql -u root -p

# 验收容器状态
docker compose ps

养成习惯：不验收，不提交；不提交，不下一步。

我的标准工作流（每天都用）

1. 打开项目，git status 看状态
2. 看 tasks.md，确定今天要做什么
3. 开分支：git switch -c feature/xxx
4. 让 Claude Code 开始干活
5. 每改一块：git diff → 确认 → git commit
6. 完成后验收（curl/浏览器/日志）
7. 验收通过：合并回 main，更新 tasks.md
8. 写 agents_chat 日志（可选但推荐）

进阶：多模型交叉验证

Claude Code 可能会幻觉。我的做法是：

  • 让 Claude 先写
  • 用 GPT-4 或 Gemini 审一遍
  • 特别是涉及安全、性能的代码

专治”AI 自信满满但其实错了”的情况。

工具推荐

  • Git：刹车系统，必装
  • Docker Desktop：一键起环境
  • Chrome MCP：自动化测试（让 Claude Code 操作浏览器验收）

技术栈选择：

  • 后端推荐 FastAPI（简单、文档好）
  • 前端推荐 Next.js（生态成熟）
  • 部署推荐 Docker Compose（一键启动）

相关文章

这篇是”速查版”，完整内容见九阳神功系列：

总结

Claude Code 工作流的核心就三句话：

  1. 先装刹车（Git）：随时能看改动、随时能回退
  2. 画好边界（规矩文件）：让 AI 知道能干什么、不能干什么
  3. 验收驱动：不是”能跑”就行，是”能证明跑对了”才行

有了这套工作流，Claude Code 就从”不定时炸弹”变成”可控的效率倍增器”。

关于老拐瘦

中年争取不油不丧积极向上的码农一名

咖啡，摄影，骑行，音乐

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