并行多开，像管理团队一样管理 AI
同时开 3 到 5 个 git worktree，每个跑一个独立的 Claude 会话，互不干扰。你可以设置快捷键（比如 za、zb、zc）一键切换工作区，甚至专门留一个 worktree 只用来看日志、跑查询。这个思路说白了就是——你不会只雇一个人干所有的活，AI 也一样。
复杂任务先进计划模式
这条看起来简单，但真的是血泪教训。遇到复杂任务，一定要先进计划模式（Plan Mode），把精力花在打磨计划上。计划到位了，Claude 基本能一次性搞定。一旦感觉方向跑偏，别硬推，立刻切回计划模式重新来。硬推只会浪费更多上下文窗口和时间。
让 CLAUDE.md 成为你的"团队规范"
每次纠正 Claude 的错误，顺手加一句"把这条更新到 CLAUDE.md，下次别再犯"。Claude 特别擅长给自己写规则，时间一长，出错率会明显下降。这个设计确实聪明——相当于你在训练一个越来越懂你的助手，而且这些"训练成果"是持久化的。
把重复操作封装成技能和斜杠命令
重复的事情就封装成自定义技能或斜杠命令，用 Git 管理，跨项目复用。比如搞一个 /techdebt 命令，每次会话结束跑一下，自动清理重复代码。这比每次手动操作高效太多了。
让 Claude 自己修 Bug
这条有点颠覆认知。比如接入了 Slack MCP 之后，直接把 Bug 讨论帖丢给 Claude，说一句"fix"就行。分布式系统出问题？让它看 docker logs，不用管它怎么排查——它的排查能力比你想象的强。核心转变是：你从"写代码的人"变成了"下指令的人"。
提示词可以更有创意
几个实用的提示词思路：
- 让 Claude 当考官："先考考我这些改动理解对不对，我过了再提 PR"
- 让它自证："证明给我看这个能用"，让它对比 main 和功能分支的差异
- 推翻重来：修复完问题觉得一般，就说"根据你现在掌握的所有信息，推翻重来，给我个更优雅的方案"
最后这条我个人特别喜欢，因为第一次修复往往只是"能跑"，而最优方案需要 Claude 在充分理解上下文后重新思考。
选一个好的终端环境
推荐 Ghostty，渲染和颜色支持都不错。可以用 /statusline 定制状态栏，显示上下文用量和当前分支；给终端标签上色命名，一个标签对应一个任务。另外强烈建议试试语音输入——说话比打字快 3 倍，提示词会写得更详细。macOS 上按两下 fn 就能用系统自带的语音输入。
善用子代理（Subagents）
想让 Claude 更快完成任务，请求后面加一句"use subagents"。把独立的小任务丢给子代理处理，主代理的上下文就能保持干净。还可以用钩子（hooks）把权限请求转给更强的模型去判断是否安全并自动批准，进一步减少人工干预。
用 Claude 做数据分析
让 Claude 用 bq 命令行直接查 BigQuery，实时拉数据做分析。创始人说他半年没手写过一行 SQL 了。其实任何有命令行或 API 的数据库都能这么玩——Postgres、MySQL、MongoDB，都可以让 Claude 直接操作。团队还会在代码库里提交现成的查询技能，让所有人都能复用。
靠 Claude 学习新东西
在配置里开启"解释型"输出风格，让它讲清楚每个改动背后的原因。还可以让它生成 HTML 幻灯片讲解陌生代码，或者画 ASCII 图解释协议和架构。甚至可以搭一个间隔重复学习的技能——你说出自己的理解，Claude 会追问，帮你查漏补缺。这已经不只是编程工具了，而是一个个人导师。
这 10 条技巧虽然是针对 Claude Code 分享的，但核心思路在 Cursor 等 AI 编程工具里同样适用：把 AI 当成真正的队友，让它干更多、记更多、持续迭代。如果你还只是用 AI 补全代码和问问题，不妨从"维护一个规则文件"和"封装重复操作"这两条开始，门槛最低，效果最明显。