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Claude教程：上下文工程终极指南，让AI读懂你的项目 | AIGC.Bar
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引言：你的AI编程助手为何总是“答非所问”？
你是否也曾花费数小时，与像Claude Code这样的AI编程工具反复沟通，试图让它生成一段符合项目架构的代码，结果却收获了一堆无法运行或逻辑混乱的片段？你可能会抱怨：“这些革命性的AI工具，为何连基本的项目逻辑都搞不懂？”
其实，问题往往不在于AI模型本身，而在于我们提供的信息——即“上下文”——过于贫乏。传统的提示工程（Prompt Engineering）就像给AI递一张模糊的便利贴，期望它能心领神会。而上下文工程（Context Engineering）则是一次彻底的范式革命，它相当于为AI编写了一份详尽的剧本，包含了所有必需的背景知识、代码规范、示例模式和验证机制。
本文将深入解读并扩展“上下文工程”这一前沿理念，为你提供一份详尽的Claude使用指南，展示如何通过系统化的方法，让AI真正成为你项目中的得力干将。对于正在探索Claude国内如何使用的开发者来说，掌握这套方法论，将彻底改变你与AI的协作方式。
从提示工程到上下文工程：一次根本性的思维转变
我们必须认识到一个核心事实：绝大多数AI编程的失败，并非模型能力不足，而是上下文缺失导致的。当AI获得完整的项目上下文时，代码一次性生成成功率可以从不足10%飙升至90%以上！
- 传统提示工程：你告诉AI“做什么”。这是一种单向、离散的指令，AI缺乏对项目全局的理解。
- 上下文工程：你不仅告诉AI“做什么”，更重要的是告诉它“怎么做”，以及“为什么这么做”。它为AI提供了项目的“世界观”，包括代码风格、架构约束、最佳实践等。
正如该领域的先行者所言：“Context Engineering is 10x better than prompt engineering and 100x better than vibe coding.” （上下文工程比提示工程好10倍，比凭感觉编程好100倍）。这种转变，意味着我们不再将AI视为一个简单的问答机器，而是将其培养成一个深度理解项目背景的系统化协作者。
解构上下文工程：PRP与核心项目架构
要实现高效的上下文工程，并非天马行空，而是依赖于一套精心设计的结构化模板和工作流。一个优秀的实践项目为我们展示了其核心架构：
* 全局指挥中心：
CLAUDE.md
这个文件是整个项目的“宪法”，是提供给Claude的最高准则。它定义了全局开发规范，例如：
* 代码风格：遵循PEP8规范，使用相对导入。
* 模块化要求：任何代码文件不得超过500行，超出部分必须拆分为独立的模块。
* 测试标准：所有新功能必须附带单元测试。
这个文件的存在，确保了AI生成的每一行代码都符合你的项目标准，而不是通用的、与项目格格不入的模板代码。* 需求起点：
INITIAL.md 模板
这是所有工作的起点，它通过一个结构化的四段式模板来捕获功能需求，确保信息完整无遗漏：
1. FEATURE：具体、清晰的功能描述，杜绝“构建一个API”这类模糊不清的需求。
2. EXAMPLES：引用代码库中已有的、可供模仿的优秀代码模式。
3. DOCUMENTATION：列出所有相关的API文档、设计文档或外部库的链接。
4. OTHER CONSIDERATIONS：记录已知的技术难点、潜在的坑点或需要特别注意的事项。* 实现蓝图工厂：
PRPs 目录
PRP（Product Requirements Prompt）是这套方法论中最核心的创新。它远超传统的产品需求文档（PRD）。当AI接收到INITIAL.md后，它会生成一份详细的PRP，这份PRP融合了：
* 代码库分析：AI会主动在你的项目中搜索相似功能，学习现有代码模式。
* 外部研究：AI会根据你提供的文档链接，研究相关API和最佳实践。
* 实现策略：生成详细的技术方案、函数签名和伪代码。
* 验证机制：定义可执行的测试命令，用于后续的自动化验证。上下文工程工作流：两步实现自动化编程
掌握了核心架构后，实际的执行流程被简化为两个自动化步骤，这正是其强大之处。
第一步：生成PRP (
/generate-prp 命令)
当你运行此命令并指定INITIAL.md文件后，AI便启动了一个系统化的研究过程。它不再是盲目猜测，而是像一位资深工程师一样进行“尽职调查”。它会分析你的代码库，识别出你的编码习惯和项目约定，然后结合外部文档，最终生成一份包含完整上下文、深思熟虑的实现蓝图（PRP）。第二步：执行PRP (
/execute-prp 命令)
这是见证奇迹的时刻。运行此命令后，AI会进入一个五步迭代的闭环流程：
1. 加载上下文：完全载入PRP中定义的所有信息。
2. 制定计划：将任务分解为具体的、可执行的步骤。
3. 执行实现：逐一编写代码。
4. 验证测试：运行PRP中定义的可执行测试命令。
5. 迭代优化：如果验证失败，AI会自动分析错误日志，自我修复代码，然后重新运行验证，直到所有检查全部通过。这种“生成-验证-修复”的闭环能力，是传统AI编程工具望尘莫及的，它将代码质量提升到了一个全新的高度。
实战演练：如何在你自己的项目中使用
理论终须实践。要在你自己的项目中应用这套强大的方法论，可以遵循以下步骤。特别是对于国内用户，选择一个稳定流畅的平台至关重要。
1. 准备阶段：构建上下文基础
首先，你需要为你的项目定制
CLAUDE.md文件，明确你的团队或个人的开发规范。接着，精心挑选并放置一些高质量的代码片段到examples目录中。这些示例是AI学习你代码风格的“教科书”，其质量直接决定了最终输出的质量。2. 实施与执行
在编写
INITIAL.md时，务必做到具体、详尽。不要只写“建一个用户认证功能”，而要写“使用FastAPI和JWT构建用户注册与登录API，密码需使用bcrypt哈希，并集成Pydantic进行数据验证”。然后，依次运行/generate-prp和/execute-prp命令，将剩下的工作交给AI。3. 国内用户实践
对于许多在寻找Claude国内使用方案的用户来说，一个稳定、无障碍的访问平台是应用上述方法的前提。推荐使用如 Claude镜像站
https://claude.aigc.bar 这样的服务，它提供了便捷的访问途径，让你能无缝体验Claude官方中文版的强大功能，并顺利地将上下文工程应用到实际工作中。通过这套流程，有实践者成功让Claude Code结合一个名为PocketFlow的极简Agent框架，在无人干预的情况下，自动构建了一个专业的商业合同审查AI助手。AI不仅生成了超过600行的完整代码，还能进行多数投票共识推理，并识别出合同中具体的法律风险，展现了惊人的专业能力。这完美验证了上下文工程的巨大价值。
结论：不只是工具，更是方法论
上下文工程为我们揭示了与AI协作的未来。它告诉我们，要释放AI的真正潜力，关键在于建立一个系统化、可重复、可积累的上下文共享机制。
- 系统化的上下文管理：将零散的提示转化为结构化的项目知识库。
- 自我验证的代码生成：通过闭环验证与修复，确保代码质量达到生产标准。
- 知识的积累与复用：每一次成功的实现都会沉淀为新的模式和示例，让你的AI环境越来越“懂你”。
如果你还在为AI生成代码的低效和不可靠而烦恼，强烈建议你亲自尝试这套方法论。访问Claude官网或通过可靠的Claude镜像站，开始构建你的第一个上下文工程项目。这不仅是一份Claude教程，更是一次通往未来高效人机协同开发的思维升级。
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