凡人小北 (@frxiaobei) “Anthropic 这篇关于 Claude Code 在大型代码库的最佳实践，几个能直接抄作业的点： ·” — TopicDigg
凡人小北
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加入 September 2024
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Anthropic 这篇关于 Claude Code 在大型代码库的最佳实践，几个能直接抄作业的点：
· CLAUDE. md 要分层。根目录那份只放整体架构和关键的坑，每个子目录再放各自的局部约定，Claude 进哪个目录就加载哪一份。
· 让 Claude 从子目录启动，不要从仓库根启动。它会自动往上回溯加载所有说明文件，反而上下文更准。
· 测试和 lint 命令按子目录切分。别让它改了支付服务就把整个仓库的测试全跑一遍，又慢又把上下文塞满无关报错。
· 装 LSP（语言服务器协议，比如 Python 有 pyright，TypeScript 有 tsser）。Claude 默认是 grep 字符串找代码，同名函数一搜几千个。LSP 能让它按符号本身定位，一步直达定义。具体接法是装一个 code intelligence 插件 + 对应语言的 language server 二进制文件，Claude Code 文档里有现成的。
· 每 3-6 个月审一次配置，新模型发布后再审一次。当初为旧模型写的规则，可能会反过来束缚新模型。
以及一个组织层面的提醒：哪怕不专门成立 AI 工具团队，至少要指定一个人负责管 Claude Code 的配置、权限、插件、CLAUDE. md 规范，不然大家各搞各的，好经验传不出来。
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What are best practices for running Claude Code at scale?
New blog post on what we've learned from teams running it across multi-million-line monorepos, decades-old legacy systems, and distributed microservices:
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