如何高效使用 Claude Code：策划与执行分离的 AI 开发新范式

引言：Claude Code 的崛起与挑战

随着 Anthropic 发布了 Claude Code（一款强大的 CLI 代理工具），AI 编程进入了一个新的阶段。它不仅能编写代码，还能运行终端命令、执行测试并处理复杂的仓库级任务。然而，许多开发者在使用过程中发现，如果直接让 AI 代理“接管”整个任务，往往会导致 Token 浪费、进入逻辑死循环或生成偏差。本文将深入探讨一种更高效的策略：策划与执行的分离（Separation of Planning and Execution）。

核心理念：架构师（Architect）与执行者（Executor）

这种工作流的核心在于将开发任务拆分为两个独立的阶段：

• 策划阶段（Planning）： 由人类开发者配合高级 LLM（如 Claude 3.5 Sonnet）担任“架构师”。在这个阶段，重点是明确需求、设计系统架构、确定技术选型和编写详细的任务清单（Checklist）。
• 执行阶段（Execution）： 由 Claude Code 担任“执行者”。它负责根据既定的计划，在本地环境中执行具体的编码、调试和文件操作任务。

为什么要分离策划与执行？

在传统的 AI 辅助开发中，我们往往倾向于直接在对话框中描述需求并期待结果。但在使用 Claude Code 这种具备自主权的 Agent 时，这种做法存在以下弊端：

• Context 漂移： Agent 在执行过程中可能会因为遇到小错误而偏离最初的大方向。
• Token 成本： 直接让 Agent 边想边做会产生大量的交互，消耗昂贵的 API 费用。
• 可控性差： 如果不预先定义好路径，Agent 可能会修改不相关的代码文件。

实战工作流：三步走策略

1. 在 Claude.ai 中生成详细计划

在启动 claude-code 之前，先在 Web 端或 IDE 中使用 Claude 3.5 Sonnet 进行深度沟通。将你的项目上下文（Context）和目标输入，要求它生成一份详细的 Implementation Plan。这份计划应包含：

• 需要修改的具体模块和文件路径。
• 新增功能的逻辑流程图或伪代码。
• 执行过程中的风险点。

2. 利用 Claude Code 进行精准执行

一旦计划确定，在终端启动 Claude Code。此时，你的指令不应是模糊的“实现某某功能”，而是“参考以下计划执行第一步”。通过 /compact 命令保持上下文整洁，并实时监督它的操作。由于计划已经过人类审核，Claude Code 的执行速度和准确率会大幅提升。

3. 反馈循环与验证

每完成一个计划中的里程碑，利用 Claude Code 运行测试用例（如 npm test 或 pytest）。如果出现预期外的错误，返回“策划阶段”调整计划，而不是让 Agent 在错误的路径上盲目尝试。

技术总结与最佳实践

通过这种“策划与执行分离”的模式，开发者可以充分发挥 Claude 3.5 Sonnet 的推理能力和 Claude Code 的自动化能力。以下是几个关键 Tip：

• 保持 Prompt 清晰： 在执行阶段，给 Claude Code 的 Prompt 应该是指令性的。
• 利用 Context 窗口： 定期清理不再需要的冗余信息，防止 Agent 混乱。
• 人类审核： 永远不要跳过对 Claude Code 生成的 Diff 的审查（Review）。