Claude Code via CCR 深度使用：最佳实践

用 Claude Code 助力项目开发：团队的编程实践分享

团队最近积极利用 Claude Code 进行项目开发，逐步积累了一些编程实践的好习惯。今天借此机会与大家分享我们的经验，希望能抛砖引玉，欢迎大家在评论区交流！

1. 打好基础：完善需求设计

在项目启动之初，我们会充分讨论项目的总体设计和详细设计，形成清晰的、模块化的需求设计文档（PRD）。只有在 PRD 明确后，才会让 AI 进行编码。这一步确保了开发方向的准确性，避免后续返工。

2. 严谨审查：人工与 AI 工具双重 Code Review

编码完成后，我们会进行人工和 AI 工具的双重 Code Review。

• 人工 Review：确保 AI 严格遵循 PRD 要求，准确实现功能，减少“幻觉”问题。
• AI 工具 Review：利用 AI 工具（如用 Claude Code 编码，Gemini 进行 Review）快速对比 PRD 检查代码完整性。如果发现实现有偏差，我们会先更新 PRD，再由 AI 重新实现功能。这个过程可能需要多次迭代，确保代码质量。

3. 提升稳定性：AI 助力单元测试

代码初步稳定后，我们会用 AI 工具生成大量的单元测试（Unit Tests），确保边界条件和分支覆盖率达到要求。AI 在生成测试用例方面效率极高，业界标准建议分支覆盖率达到 75% 以上。我们会严格遵循这一标准，确保代码健壮性。

4. 规范提交：代码风格与 Commit Message 检查

在代码合并前，我们会对 Commit Message 格式和代码风格进行检查。AI 可以生成自动化脚本（如 build.sh --lint 和 build.sh --lint --fix），快速完成格式检查和修复。这一环节让代码库保持整洁统一，减少后期维护成本。

5. 自动化流程：CI/CD 与每日构建

我们搭建了完全自动化的 CI/CD 流程，包括每日构建、自动化格式检查和单元测试运行。一旦发现错误，系统会立即向团队群发邮件通知。
想起 200X 年在第一家公司的日子，每次自动化构建或测试失败，邮件标题都是“Tinderbox is on Fire”。收到邮件后，大家都会立刻放下手头工作，全力“灭火”。这种紧张感至今记忆犹新！

6. 额外实践：AI 辅助文档生成

除了上述流程，我们还尝试让 AI 自动生成项目文档。例如，基于代码和 PRD，AI 可以生成接口文档或使用手册初稿，减少手动撰写的负担。这不仅提升了效率，还让文档保持与代码同步。

7. 持续优化：定期复盘与工具更新

我们会定期复盘开发流程，评估 AI 工具的表现，尝试引入更高效的工具或插件。比如，最近我们开始探索 AI 在性能分析中的应用，帮助识别代码瓶颈，进一步提升项目质量。

欢迎交流：你的 Agentic Coding 实践

以上是我们团队的一些实践经验，大家还有哪些有趣或高效的 Agentic Coding 编程实践？欢迎在评论区留言交流。