Claude Code 深度学习手册

主题

会话逐轮精修（一个一个真做） ​

这是早期手工精修的几个会话。全部 104 个会话的逐条处理已在 逐条处理（按项目） 完成，本页保留为精选会话的深度精读。

从你 75 个实质会话里挑有真东西的，逐轮"原话 → 点评 → 该怎么说"。纯 trivial（只有"你好"）的跳过——那是无用功。本页持续累加；配套总览见 改进清单、深度复盘、全量审查。

会话 #1 · figma/原型 → 前端静态页 ​

项目kejizhuantifuwu　会话f729011a　15 轮　任务：把 figma 设计稿和原型页还原成 Vue 静态页。

这次你做得好的（具体，值得保持） ​

  • 第1轮直接给 figma URL——Claude 立刻 get_design_context/get_screenshot 拉设计、写了 design.md 当规格。这正是大佬做法（给参照物，不靠形容词）。
  • 第7轮给原型 URL「https://kejizhuantifwu... 按 UI 样式和原型页写静态页，数据写 mock 可以吗」——有锚、有明确范围、还主动问 mock 策略。范例级。
  • 第4–5轮的 figma 缓存主意「figmcp 获取的内容全部存起来，额度有限别重复请求」——非常好的成本意识，Claude 据此建了本地 figma 缓存（metadata/variables/design-context）。这是你自己想出来的高级用法。
  • 第9轮让它自验「用 chrome 测试调整，直到完全还原设计感」——Claude 用 chrome-devtools 截图/hover/点击对照。给了它可自验证的闭环，教科书做法。

逐轮精修（只列有问题的轮） ​

第2 ＝ 第3轮（同一句重复发）：「再审查一遍，考虑所有的细节，确保考虑了所有边界情况，完全约束好了，更新约束文件，样式要遵守设计文档」

  • 问题：① 两轮一字不差重复发了一次（白跑一轮）；② "确保所有边界/完全约束好"是仪式化模糊，没说审什么维度、按什么算"约束好"。
  • 该怎么说：「对照 design.md 逐条核 App.vue：① 主色/字号/间距是否等于 figma variables？② 暗色模式？③ 响应式断点？把不一致的列出来并修，写进 AGENTS.md 的样式约束」。给维度、给来源、给落点。
  • 顺手：发完一句先等它跑，别重复发——重复只会让它把同一件事做两遍。

第4 ＝ 第5轮（又重复）：figma 缓存那条。主意好，但也重复发了。第5轮才补「你帮我设计一下怎么比较好」——其实应该第一次就把"让你设计方案"带上。

第8 ＝ 第9轮（再重复）：「侧边栏细节没处理好」

  • 问题："细节没处理好"太空；且又重复。
  • 该怎么说：「侧边栏对照 figma：展开宽 240px、收起 64px、hover 背景 #xxx——现在收起后图标错位。用 chrome 截图对比 figma 截图，列差异再改」。把"没处理好"换成可量的差异。

第11 ＝ 12 ＝ 13轮（同一句发了三次）：「现在左侧菜单悬浮色不对，还有收起的样式完全不对啊」

  • 问题：连发三次 ≈ 你之前那个"还是不行"循环的设计版。"悬浮色不对"它不知道对的是什么色。
  • 该怎么说：一次给准——「左侧菜单 hover 背景应为 figma 里的 #1677ff14（现在是灰的）；收起态应只剩图标居中、宽 64px（现在文字没隐藏）。改完 hover 截图给我对比」。给目标值，它一轮就能改对，不用你催三遍。

第15轮（这条很好，留作正面范例）：「为什么收起图标还要变大、展开变小，figma 是这样设计的吗」——指着具体行为质疑、并要求和 figma 对齐。这就是该有的颗粒度，比"样式不对"强十倍。

这次的一条总结 ​

你给锚（figma/原型 URL）和让它自验（chrome）都做得很好——这俩是大佬核心动作，你已经在用。这次真正的损耗是两点：① 同一句话反复发（2/3、4/5、11/12/13，至少白跑 3 轮）——发完等它跑；② 审美反馈用"不对/没处理好/确保所有边界" 而不给目标值——把"不对"换成"应为 #xxx / 64px"，它一轮改对，省掉你催 3 遍。

会话 #2 · 给四个智能体加"角标"渲染与交互 ​

项目qinghua-frontend　会话223da62e　26 轮　任务：把"学科知识问答"的引用切片角标，推广到另外三个智能体。本次 Read 93 次、serena 0 次，并且反复"确保没有任何问题"问了 4 遍——典型的信任循环。

你做得好的 ​

  • 第4轮「三个智能体会在正文输出 $[<uuid>]$ 标记」——主动把数据格式告诉它，这是关键上下文，赞。
  • 第21轮直接贴了模型真实输出（带未渲染的 uuid）——给真实证据而不是描述，这正是官方"用证据说话"。
  • 第2轮「先理解我的需求，分析是否可以实现」——让它先分析再动手，方向对。

逐轮精修 ​

第1轮：「学科知识问答对切片 id 是怎么处理的，帮我看一下」

  • 为什么不好 / 模型为什么理解差：「帮我看一下」没说要"看到什么"（数据流？哪个函数？多深？），模型只能猜，于是 Read 整个 KnowledgeQA.vue + grep 去凑——这一句开了"Read 93 次"的头。它也不知道用 serena（你没要求），默认就读整文件。
  • 该怎么说（大佬话术）：「用 serena找 KnowledgeQA 里处理切片 id（citation / uuid）的符号和调用链，给我数据流：SSE 返回 → 解析 → 渲染角标，列出涉及的文件和关键行。先别改。」 （依据：best-practices「指明范围+用符号检索代替读整文件」。）

第3轮：「给出最优的方案然后修改，改完之后审查一遍」

  • 为什么模型理解差：「最优方案」没有评判标准（按什么算最优？复用？性能？改动最小？），「审查一遍」没有维度——两个都是模型无法度量的目标，只能给个"看起来合理"的版本。
  • 该怎么说：「先只给方案、别改代码：三个智能体如何复用 KnowledgeQA 的角标逻辑，列出要新建/修改的文件、复用点、风险、以及怎么验证。我确认后再动手。」 （依据：best-practices 的 Explore→Plan→Implement；先看计划再放行。）

第4 ＝ 第5轮（同一句重复）：「$[<uuid>]$ 标记，还有什么疑问吗」

  • 为什么不好：内容是好的，但①重复发了一次（白跑）；②「还有什么疑问吗」是开放式邀请，模型通常回"没有"然后就开干，等于没起到对齐作用。
  • 该怎么说：第一次就把约束给全 + 给它"叫停"的具体条件：「正文 citation 格式是 $[<uuid>]$，按它解析。如果有歧义点（比如嵌套、转义）先列出来等我，否则直接按方案做。」

第12 ＝ 13轮：「我需要你仔细确认，把经过真实论证的真实 bug给出来」「把真实的问题修复一下吧」

  • 为什么模型理解差：你连说"真实 bug / 真实问题"，其实是在表达"我不信你上一轮说的"——但模型不知道"怎么才算真实"，没有验证标准，只能再扫一遍给你一份同样没把握的清单。"真实"是情绪词，不是可执行标准。
  • 该怎么说：「每个 bug 给我三样：复现步骤 + 触发代码的文件:行 + 为什么是 bug（对照预期行为）。只报你能复现的；修完跑对应测试证明它好了。」 （依据：best-practices 对抗式 review——看 diff + 验收标准 + 给证据。）

第14 ＝ 15、17 ＝ 18、22 ＝ 23、25 ＝ 26轮：「仔细审查确保所有智能体都接好了」「确保没有任何问题」「你确定代码层面没有任何问题了」（同类反复 + 重复发）

  • 为什么模型理解差 / 你为什么不安心：「确保没有任何问题」没有终点也没有标准——模型无法证明"零问题"，只能再扫一遍说"应该没问题了"，于是你不信、再问，问了 4 遍还是不踏实。这就是信任循环的根源：你没给可勾的验收项，它就给不了可信的证据。
  • 该怎么说：把"确保没问题"换成逐项自证：「逐个智能体（KnowledgeQA / ResearchRadar / ResearchInherit / LectureRecommend）核对角标，每个给『通过 / 不通过 + 证据』：① $[uuid]$ 是否解析；② 是否渲染成角标；③ 点击是否跳转；④ 流式输出中动画是否正常。只报不通过的，附测试或 chrome 截图。」

这次最大的一条 ​

你反复"确保没有任何问题"问了 4 遍仍不安心，根因不是模型不行，是你没给验收标准——"没有任何问题"对模型是无法证明的空目标。把它换成 3–5 条可勾清单 + 要证据，模型一次给齐、你一次安心。另外这次 Read 93 次 serena 0，全程"读整文件"，用 serena 至少省一半。

会话 #3 · 从"学缓存"到建整个学习站（本站的起源） ​

项目kejizhuantifuwu　会话6c486790　36+ 轮　任务：起初只是想搞懂缓存前缀匹配，最后滚成了这个 VitePress 学习站。本次最大问题：目标（做成什么）一路膨胀、从没在开局定死，导致中途三次大返工。

你做得好的 ​

  • 第1、3轮：先问概念、再追问 TTL 边界——学习路径清晰。
  • 第30轮：「基于我真实在用的mcp、skill」——要求结合真实环境，对（这也是本站个性化的由来）。
  • 多次要求「根据官方、真实数据、真实依据」——对准确性的高要求是好的，只是表达方式可优化（见下）。

逐轮精修 ​

第5 ＝ 7 ＝ 9轮（"给真实数据"发了三次、层层加码）：「我需要你根据官方，给出真实的数据」→「…命中多少不命中多少」→「…结合我真实使用历史，现在太模糊了」

  • 为什么模型理解差：你要"真实数据"，但没说数据从哪取（它该读 ~/.claude/stats-cache.json？还是 projects/*.jsonl 的 usage？），"根据官方"也没给页面 URL——模型只能 ToolSearch 瞎找、给不出你要的，于是你越说越急、连发三次。
  • 该怎么说（一次给全数据源）：「每条结论标注官方出处 URL；缓存命中数据请从我本机 ~/.claude/stats-cache.json 和 ~/.claude/projects/*/*.jsonl 的 usage 字段实算，不要用记忆估。」 （依据：best-practices「给具体上下文、指明数据/文件来源」。）

第10 ＝ 11、13 ＝ 14 ＝ 15、16 ＝ 17、20 ＝ 23、30 ＝ 31轮（大量"写进去吧/加进 html"重复发）

  • 为什么不好：碎、反应式，且同句重复。每点想到一个就发一句"写进去"，模型在不断小改同一文件，缓存反复失效、上下文越堆越满。
  • 该怎么说：攒成一批一次给：「把这几点一起补进去：① TTL 是什么 ② token 是什么（给真实例子）③ Workflow/Agent/subagent/team 区别。都要官方出处 + 真实例子。」

第29轮（目标第一次爆炸）：「直接起项目吧，我后面要部署到服务器…一个 html 肯定不行了，重新规划一下吧」

  • 为什么不好 / 对结果的影响：交付物形态从"一个 html"突然变成"可部署的站"——前面所有围绕单 html 的工作要推翻重来。模型没法预知你最终要部署，只能按你当时说的"一个 html"做。
  • 该怎么说（开局就把形态定死）：「我要一个可部署到服务器的 Claude Code 学习站（VitePress）：按官方文档每个功能一页 + 我的真实用法，数据要能交互。先给我目录结构 + 技术选型方案，我确认后再建。」 （依据：best-practices「先 Explore/Plan 再实现」；office-hours 先定 SPEC。）

第34 ＝ 35 ＝ 36轮（"方向跑偏了"连发三次）：「我觉得你方向跑偏了，我的意思每个详细流程交互不能是 md 的吧，因为这样没有交互了，我要让客户完全真实完整的体验」

  • 为什么模型理解差：你心里的目标是"可交互的真实演示"（像那个缓存 html），但你之前说"每个模块写详细"，模型把"详细"理解成"写详尽的 md 文档"，方向自然偏。关键约束"要交互、不要纯文字"你到第 34 轮才说清——而且一急又连发三次。
  • 该怎么说（开局给形态 + 反例 + 先看小样）：「不要纯文字 md。我要像 prompt缓存-学习.html 那种可交互演示：配置了 X → 能看到效果 Y。先给 2 个模块的交互原型让我看风格，对了再铺开全部。」 （依据：best-practices「给参照物（指向已有的好例子）+ 小步验证再放大」。）

这次最大的一条 ​

交付物的"形态 + 范围 + 验收"没在开局定死，导致目标三次跳变（一个 html → 全部模块 → 可部署站 → 要交互不要 md），每次跳变都是一次大返工，还伴随"方向跑偏了"连发三次的挫败。这种边界模糊的探索性大活，正是该先用 plan mode / /office-hours 把"做成什么样"敲定、并先看一个小样再铺开的场景。你对"真实/官方"的高标准很好，只要把"数据从哪取、做成什么形态"一次说清，就不会反复返工。

已完成 #1 figma 设计 · #2 角标推广 · #3 学习站起源。下一批（继续逐个补）：0dca3a38/c735c92e（mine-GEO「审查进度/部署了吗」——模糊审计 + 让它"看服务器"）、3def3f16（带 image.png 报图谱 bug——给截图是好习惯，看怎么更进一步）、b61bf0c1（少有的用了 serena 的会话——正面范例）、85df8593（角标点击 bug，Read 80）。