扒光了这个黑客松冠军的 GitHub 仓库，我才发现自己根本不会用 Claude Code

最近很多人在后台问我 Claude Code 的使用技巧。说实话，大部分人的用法都太业余了。

如果你只是把 Claude Code 当作一个"加强版 Copilot"或者一个"会写代码的聊天窗口"，那你连它 10% 的功力都没发挥出来。你是在用一把瑞士军刀切菜。

这两天，我在 GitHub 上挖到了一个非常有意思的仓库：everything-claude-code。

起初我以为这只是又一个普通的 Prompt 集合，直到我看到了作者的背景——Affaan Mustafa，Anthropic x Forum Ventures 黑客松的获胜者。

这就很有意思了。

这意味着这个仓库里的东西，不是坐在键盘侠臆想出来的"理论最佳实践"，而是真刀真枪在赛场上拼杀出来的。它是经过了从构思（Idea）到最小可行性产品（MVP）的完整开发周期打磨，经过了高强度实战验证的"生产环境就绪"版本。

今天我们就来拆解一下，这位冠军是如何通过工程化手段，把 Claude 变成一支"硅谷级"开发团队的。

告别"玩具心态"，拥抱"实战工程化"

很多人的 CLAUDE.md（Claude 的项目级配置文件）写得像裹脚布一样长，试图在一个文件里告诉 AI 所有的架构、规范和逻辑。

结果呢？Context 污染严重，AI 顾头不顾腚，改了 Bug A，引入了 Bug B。

这个黑客松冠军的思路完全不同。他深知在复杂的 MVP 开发中，混乱是最大的敌人。所以这个仓库最核心的理念就是 Specialized Agents（专业分工）。

他没有把所有指令塞给一个模型，而是定义了不同的"角色"文件：

• • Planner (agents/planner.md)：只负责需求分析和制定计划，绝不写代码。它的产出是 Plan，不是 Code。
• • Architect (agents/architect.md)：负责系统设计和技术选型，决定用什么库，怎么分层。
• • Code Reviewer (agents/code-reviewer.md)：专门负责挑刺，检查代码风格和潜在隐患。
• • Security Reviewer：专门盯着你的 Key 有没有硬编码，输入有没有做验证。

这不就是我们现实开发团队的配置吗？

通过这种物理隔离，Claude 在执行任务时，会根据当前的"帽子"加载不同的上下文。当你需要做架构决策时，它不会被具体的代码细节干扰；当你写代码时，它又有明确的架构蓝图作为约束。

这就是软件工程里的"单一职责原则"（SRP），在 AI Agent 领域的完美应用。

冠军的纪律：TDD（测试驱动）不再是口号

为什么很多 AI 辅助开发的项目最后都变成了"屎山"？因为 AI 写的代码往往看起来很美，但一跑就崩。

Affaan 在比赛中能赢，靠的不是写得快，而是写得稳。

这个仓库里有一个非常硬核的配置：强制 TDD 流程。

它在 skills/ 目录下定义了一套严格的红-绿-重构循环（Red-Green-Refactor Loop）。在 Claude 写任何业务代码之前，它必须先写一个失败的测试用例。

• • Rules (rules/testing.md)：明确规定测试覆盖率必须大于 80%。
• • Workflow：AI 被配置为"如果不先写测试，就不允许写实现代码"。

这解决了一个巨大的痛点：用机器的纪律性，去弥补人类的惰性。 通过强制 TDD，你实际上是给 AI 装了一个"自我纠错机制"。

聪明的"上下文预算"（Context Budgeting）

这是我认为该仓库最体现"老手"经验的地方。

现在的 LLM 虽然上下文窗口越来越大，但 Token 是要钱的，而且上下文越长，模型的"注意力"就越分散，智商会显著下降。在争分夺秒的黑客松里，你不能让 AI 变笨。

这个仓库引入了 Context Budgeting 的概念。它通过精细化的 hooks 和规则，严格控制加载到当前会话中的文件和工具数量。

它不会一股脑把整个项目结构喂给 Claude，而是像操作系统的虚拟内存一样，按需换页。这不仅省钱，更重要的是保持了模型在处理复杂逻辑时的"清醒度"。

写在最后

everything-claude-code 这个仓库给我们的启示，绝不仅仅是那几个 .md 配置文件。

它告诉我们：AI 时代的编程，核心竞争力不再是"写代码"本身，而是"设计系统"和"制定规则"。

这位黑客松冠军向我们展示了，当你把工程经验（代码规范、TDD、安全审计）抽象成规则，注入到 AI 的大脑里时，它能爆发多大的威力。

如果你还在手动一个个敲 Prompt 让他改 Bug，赶紧去 Clone 这个仓库看看吧。别做那个拿着金饭碗要饭的人。

GitHub 地址：


https://cc.guapihub.net/link/eccg

更多高阶 AI 编程技巧与工作流：

https://cc.guapihub.net