我的Claude Code设置
我几个月来一直沉迷于Claude代码。
我安装了我能找到的每一个MCP服务器。克隆了25多个仓库。构建了自定义代理、技能和自动化钩子。我用ccusage严格跟踪了我的令牌使用情况，并尝试了并行代理、群体协调和自主工作流程。
经过所有这些实验后，我准备分享真正有效的东西——以及哪些只是噪音。
没有营销噱头。只是从真实日常使用中的诚实评估。
1、当前Claude代码架构概览
这是我当前的Claude代码架构：
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│ MY CLAUDE CODE ARCHITECTURE │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ OBSERVABILITY LAYER │ │
│ │ ccusage (cost) │ Phoenix (traces) │ claude-historian │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ORCHESTRATION LAYER │ │
│ │ Claude Squad (parallel) │ Claude Flow (swarms) │ OpenManus │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ⭐ CLAUDE CODE (CORE) ⭐ │ │
│ │ Skills (44) │ Agents (130+) │ Hooks │ CLAUDE.md │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MCP SERVERS (70+ tools) │ │
│ │ GitHub (26) │ Playwright (20) │ Memory (9) │ Filesystem │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
让我分解每一层的作用，更重要的是，是否值得你花时间。
2、真实生产力层级
经过几个月的日常使用后，我根据实际生产力影响对所有内容进行了分级——而不是炒作。
🏆 第一级：改变游戏规则（今天就安装这些）
这五项立即改变了我的工作流程。
- Claude Code: 终端中的核心AI编码工具。为什么: 它比手动编码快10倍。
- GitHub MCP: 处理PR、问题和代码搜索。为什么: 我再也不需要离开终端处理GitHub任务。
- claude-historian-mcp: 过去对话的搜索功能。为什么: “我是如何修复那个Redis错误的？”会立刻得到答案。
- ccusage: 令牌成本跟踪。为什么: 消除了账单惊喜。
- CLAUDE.md: 项目上下文文件。为什么: 这使得Claude真正理解你的特定代码库规范。
设置时间: 总共15分钟。影响: 立即见效。
🥈 第二级：显著提升
- Claude Squad: 通过
tmux运行并行代理。影响: 同时构建3-5个功能。 - Playwright MCP: 浏览器自动化。影响: 在不离开聊天的情况下测试和抓取网页应用。
- 自定义技能: 可重复使用的流程，如
/commit、/review、/test。影响: 一个命令处理复杂的链条。 - Memory MCP: 持久化记忆。影响: 长期项目上下文在会话之间保持不变。
🥉 第三级：锦上添花
- Claude Flow: 群体协调。诚实看法: 很酷，但对大多数日常任务来说过于复杂。
- OpenManus: 自主代理。诚实看法: 仍在学习如何有效使用；潜力巨大。
- Phoenix: LLM可观测性。诚实看法: 对深度调试有用，但日常驾驶不需要。
⚠️ 第四级：炒作区
这里是我学到的对于大多数开发者来说不值得花费设置时间的东西：
- 10多个MCP服务器: 会减慢启动时间并增加巨大的令牌开销。
- 复杂的群体拓扑结构: 简单的并行执行通常就足够了。
- 每一个Python代理框架: 娱乐探索，但它们不是生产力工具（目前）。
- 自动接受一切: 你仍然需要人工监督。
3、我实际上正在运行的内容
让我展示一下我的/context命令的真实数据：
Context Usage: 193k/200k tokens (97%)
├── System prompt: 3.0k tokens (1.5%)
├── System tools: 29.0k tokens (14.5%)
├── MCP tools: 49.1k tokens (24.6%)
├── Custom agents: 8.0k tokens (4.0%)
└── Messages: 59.0k tokens (29.5%)
MCP服务器: 6个已连接
- GitHub: (26个工具) — ⭐⭐⭐⭐⭐ 必备
- Claude Historian: (8个工具) — ⭐⭐⭐⭐⭐ 必备
- Playwright: (20个工具) — ⭐⭐⭐⭐ 高价值
- Filesystem: (14个工具) — ⭐⭐⭐ 中等
- Memory: (9个工具) — ⭐⭐⭐ 中等
- Sequential Thinking: (1个工具) — ⭐⭐⭐ 中等
自定义代理: 130+
我为从代码质量（silent-failure-hunter, type-design-analyzer）到语言（rust-engineer, golang-pro）和基础设施（kubernetes-specialist, terraform-engineer）的一切都有专门的代理。
技能: 64个总共有
我的日常驱动程序很简单:
/commit— 智能git提交/review— 深度代码审查/test— 运行和修复测试/refactor— 智能重构/implement— 功能实现
4、30分钟设置指南
这里是复制我的设置的方法。我按影响排序——先做前几个，你会立即看到结果。
步骤1：安装Claude Code（2分钟）
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude --version
claude # 第一次运行 —— 认证
步骤2：必备的MCP服务器（5分钟）
# GitHub —— 必备
claude mcp add github -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github
# Claude Historian - 必备
claude mcp add claude-historian-mcp -- npx claude-historian-mcp
# Playwright - 高价值
claude mcp add playwright -- npx @playwright/mcp@latest
npx playwright install chromium
# Memory - 锦上添花
claude mcp add memory -- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
# 验证
claude mcp list
步骤3：成本跟踪（2分钟）
npm install -g ccusage
ccusage daily # 检查使用情况
ccusage blocks --live # 实时监控
步骤4：并行代理（5分钟）
# 安装Claude Squad
brew install claude-squad
ln -sf "$(brew --prefix)/bin/claude-squad" "$(brew --prefix)/bin/cs"
brew install tmux
# 启动（在git仓库内）
cs
# 按' n '新建代理
# Ctrl+b, d 退出
步骤5：创建CLAUDE.md（10分钟）
这是秘密武器。在你的项目根目录中创建一个CLAUDE.md文件：
# 项目: 我的应用
## 快速上下文
- 语言: TypeScript
- 框架: Next.js 14
- 包管理器: pnpm
## 规范
- 使用带有钩子的功能组件
- 更喜欢命名导出
- 在提交之前运行测试
## 常用命令
- pnpm dev - 启动开发
- pnpm test - 运行测试
- pnpm build - 生产构建
## 不要
- 永远不要提交.env文件
- 不要在TypeScript中使用“any”
小技巧: 保持在200行以内。Claude会自动读取并将其作为权威指导。
5、真正重要的专业提示
上下文管理
- 在任务之间使用
/clear: 防止上下文污染。 - 在达到70%时运行
/compact: 避免因自动压缩逻辑而丢失上下文。 - 保持对话专注: 每次会话只处理一个功能。
每天都会用到的快捷键
- Escape: 停止Claude（不是Ctrl+C！）
- Escape × 2: 跳转到之前的消息
- Shift+Tab × 2: 进入计划模式
- Ctrl+V: 粘贴图片（在Mac上不是Cmd+V！）
思考模式
- “think”: 简单的问题
- “think hard”: 多步骤问题
- “think harder”: 复杂的架构
- “ultrathink”: 关键决策
来自Anthropic的官方最佳实践
- 首先要求一个计划: “提出一个包含小差异和测试的三步计划。”
- 保持差异小: 尽可能在200行以下。
- 给出精确反馈: “第145行有一个竞争条件。” 比“修复这个bug”更有效。
- 前置上下文: 把所有内容放在
CLAUDE.md前面。
6、真实的成本优化技巧
经常使用/clear，用/context监控，并移除未使用的MCP服务器（每个工具定义都会增加每次提示的令牌开销）。
7、结束语
经过几个月的实验后，真正重要的事情是：
基本要素: Claude Code本身，一个好的CLAUDE.md文件，GitHub MCP，ccusage用于成本意识，claude-historian-mcp用于记忆，以及Claude Squad用于并行性。
噪音: 拥有所有已知的MCP服务器，复杂的代理框架和复杂的群体拓扑结构。
真正的生产力提升来自于不离开终端，立即找到旧解决方案，并让Claude真正理解你的项目。
快速入门检查清单
□ npm install -g @anthropic-ai/claude-code
□ claude mcp add github -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github
□ claude mcp add claude-historian-mcp -- npx claude-historian-mcp
□ npm install -g ccusage
□ brew install claude-squad tmux
□ 在你的项目中创建 CLAUDE.md
□ 运行: claude mcp list (验证服务器连接)
总时间: 30分钟。影响: 10倍生产力。
原文链接：I Spent Months Building the Ultimate Claude Code Setup. Here’s What Actually Works.
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