Claude Code 的強大之處遠超你的想像

當我開始使用 Claude Code 時，我把它當作一個聊天工具來用。

我會提出需求，它會回應，然後就這樣結束。

雖然這樣也能用，但隨著時間推移，我開始發現我並沒有完全發揮它的潛力。

我不斷重複相同的提示詞，執行同樣的指令。我並不確定該如何充分利用它。

所以我停了下來，問了自己一個問題：

Claude Code 內部到底是怎麼運作的？

我開始閱讀文件、進行實驗和測試。

而我發現的是：

它並不是靠魔法。它是由一個個具體的元件建構而成，每個元件都有明確的角色。當你理解了它們，其他一切就都說得通了。

→ 如果你總是在重複相同的指令，就把它們變成一個技能。

→ 如果它在處理長時間任務時迷失方向，就委派給一個子 Agent。

→ 如果有你重複操作的手動步驟，就用鉤子來自動化它們。

理解基本元件，你才會知道該用什麼、何時用、以及為什麼用。

現在，我擁有超過 100 個技能、能自動化過去耗費我數小時的流程，還有能執行程式碼審查和研究我感興趣主題的 agent。

我寫這篇文章是為了與你分享我所學到的一切。

讓我們開始吧。

Agent 迴圈：Claude Code 的核心

Claude Code 是一個 agent。

你給它一個目標，它會持續運作直到達成目標。

它與聊天不同。在聊天中，你問 「如何為我的應用程式加入身分驗證？」，它會解釋步驟。

但你必須自己前往專案、修改程式碼，並測試是否可行。

工作由你來做。

有了 Claude Code，你告訴它 「為我的應用程式加入身分驗證」，它就會處理一切。

它會讀取程式碼、選擇函式庫、撰寫變更，並在完成時通知你。

它有一個目標：加入身分驗證。

它會持續運作直到達成目標。

但它是如何知道每一步之後要做什麼？它如何知道某件事是否成功？它需要某個東西來協調這些決策。

那就是迴圈。

一個不斷重複的循環。

Claude Code 執行一個動作、觀察結果、決定下一步要做什麼，然後重新開始。它會一直持續直到目標達成。

如果某件事失敗了，它會回頭、修正，然後繼續。

這個迴圈有 3 個階段：

收集上下文 → 了解它必須做什麼。讀取檔案、分析程式碼、探索專案結構。

採取行動 → 執行變更。編輯檔案、執行指令、安裝依賴項。

驗證結果 → 檢查它做的事是否有效。執行測試、檢查錯誤、如果出錯則修正。

這個迴圈會根據你的要求而調整。

一個簡單的問題可能只需要收集上下文。修復一個錯誤可能需要完整經歷所有三個階段好幾次。

Claude Code 會根據從上一步學到的資訊，來決定每一步需要什麼。而你也是這個迴圈的一部分。

你可以隨時中斷它來重新引導方向、補充上下文，或要求它嘗試另一種方法。

這就是 Claude Code 的核心。

接下來的一切，都是為了讓這個迴圈更強大。

工具：Claude Code 如何在世界中行動

一個大型語言模型（LLM），就設計上來說，只能處理文字。

它接收文字並產生文字。它無法存取你的檔案系統，不能執行指令，也不知道你的專案裡有什麼。

它是孤立的。

那麼，Claude Code 要如何開啟或修改一個檔案？

它使用工具。

工具是 Claude Code 可以呼叫的函式，用來與真實世界互動。

你可以把它想像成手機應用程式。手機本身什麼都不能做：是應用程式賦予它特定能力：拍照、傳送訊息、導航。

工具對 Claude Code 來說也是一樣的。

每次它使用一個工具，就會向系統發送一個包含其需求的請求。系統會執行它並回傳結果。

Claude Code 使用那個結果來決定下一步要做什麼。

1你的請求
2    ↓
3Claude Code 決定使用哪個工具
4    ↓
5┌─────────────────────────────────┐
6│  讀取 · 編輯 · 寫入 · Bash      │
7│  Grep · Glob · WebFetch · WebSearch │
8└─────────────────────────────────┘
9    ↓
10系統執行該工具
11    ↓
12結果回傳給 Claude Code
13    ↓
14完成了嗎？ → 否 → 使用另一個工具
15             是 → 回應

Claude Code 內建了針對最常見操作的原生工具：

讀取 / 編輯 / 寫入 → 讀取、修改和建立檔案。最常用的工具。每次 Claude Code 「理解你的程式碼」或「做出變更」時，都是在使用這三個工具。

Bash → 完整存取終端機。如果你能從命令列做的，Claude Code 也能做：安裝依賴項、執行測試、提交程式碼。

Grep 和 Glob → 在專案內搜尋。Glob 依名稱或模式尋找檔案。Grep 在檔案中搜尋特定內容。

WebFetch 和 WebSearch → 網際網路存取。查閱文件、讀取 API、調查它從未見過的錯誤。

回到登入按鈕錯誤的例子。

當 Claude Code 處理那個問題時，它會同時使用多個工具：

→ 它使用 Glob 來尋找元件檔案

→ 它使用 Read 來讀取程式碼並了解發生什麼事

→ 它使用 Edit 來修正錯誤

→ 它使用 Bash 來執行測試並驗證修正成功

這一切都不需要你介入。這就是聊天與 agent 的差別。

上下文與記憶：Claude Code 記住什麼

Claude Code 運作、執行動作、取得結果，並決定下一步。

但是，它要如何知道自己在進程中做過什麼？

這都要歸功於上下文。

上下文是 Claude Code 在當下可用的資訊。每次它執行動作，結果都會累積在上下文中。

不只是你最初的提示詞，還包括它發現的一切：它開啟過的檔案、它在程式碼中發現的東西、它執行的動作以及它們的結果。

這就是為什麼它可以串聯步驟、自我修正，並獨自完成任務。

這個上下文有 2 個問題。

1. 容量有限。 如果會話時間很長，上下文會被填滿，Claude Code 就會開始忘記之前發生的事。稍後你會看到 SubAgent 如何解決這個問題。

2. 每次開啟新的對話就會被清空。 Claude Code 不知道你在哪個專案中、你的團隊如何運作，或是你們已經做過哪些決定。如果你不告訴它，它會推測或詢問你。

記憶體解決了第二個問題。

它是一個 Markdown 檔案系統，你可以在其中儲存 Claude Code 需要知道的一切：你的技術棧、團隊慣例、專案的結構方式。

Claude Code 在每次會話開始時讀取這些檔案，並在你輸入第一行文字之前，將這些資訊注入到上下文中。

沒有記憶：你告訴它「新增一個建立使用者的端點」，Claude Code 會問你：「你用什麼框架？你設定好資料庫了嗎？路由是怎麼結構的？」

有記憶：你告訴它同樣的事，它已經知道你使用 Express 搭配 Prisma，路由放在 /src/routes 下，錯誤由一個集中的中介軟體處理。它會直接開始工作，無需提問。

Claude Code 有 2 個記憶系統：

→ CLAUDE.md - 你撰寫的 Markdown 檔案，包含 Claude Code 需要知道的一切。它們可以存在於不同層級：

→ ~/.claude/CLAUDE.md - 適用於你所有的專案。你個人的偏好放在這裡：你希望它如何撰寫程式碼、你總是使用的慣例。指令必須具體：「使用 2 個空格縮排」比「格式化程式碼」更清楚。

→ /your-project/CLAUDE.md - 專屬於該儲存庫。架構、團隊慣例和重要指令放在這裡。當你開始一個新專案時，執行 /init，Claude Code 會自動產生它。保持在 200 行以內：如果變得太長，Claude Code 會開始忽略指令。而且如果你把它提交到儲存庫，整個團隊就能共享相同的上下文。

→ .claude/rules/ - 模組化規則，會根據檔案類型啟用。當專案成長且你不想把所有東西都放在單一檔案中時很有用。

自動記憶 - Claude Code 自行建立的記憶。當你工作時，它會自己記下筆記：它偵測到的模式、你做的修正、你們一起做的決定。它會儲存在

~/.claude/projects/<project>/memory/ 中，並在每次會話開始時載入。

經常檢閱它：Claude Code 可能在你不注意時儲存了不良的實作方式。

提示：你可以執行 /memory 來查看和編輯 Claude Code 記住的所有內容。

鉤子與技能：掌握控制權

1. 鉤子

Claude Code 可以自主運作。

它執行動作、做出決定、向前推進。

但這種自主性有一個比較少被提及的面向：Claude Code 會執行它在每一步認為正確的事情。

如果出了問題，或是它做了你不希望發生的事，事情就已經發生了。

你要如何控制它？使用鉤子。

一個鉤子是一個指令，會在循環中的特定時間點自動執行。在 Claude Code 使用工具之前、在它使用工具之後、當會話結束時。

你可以定義在每個時刻發生什麼事。

關鍵在於鉤子是確定性的。

它們不依賴 Claude Code 「記得」去做某件事。它們總是被執行，沒有例外。

四個主要的鉤子是：

PreToolUse - 在 Claude Code 使用工具之前執行。這是唯一可以阻止動作的鉤子。範例：封鎖任何試圖修改 .env 檔案的指令。

PostToolUse - 在 Claude Code 使用工具之後執行。範例：每次 Claude Code 編輯檔案時自動執行 Prettier。

Notification - 當 Claude Code 需要你的注意時執行。範例：當 Claude Code 完成一個長時間任務時，在你的 Mac 上收到通知。

Stop - 當 Claude Code 完成回應時執行。範例：當 agent 完成工作時自動推送到 staging 環境。

它們在 .claude/settings.json 中設定：

1{
2  "hooks": {
3    "PostToolUse": [
4      {
5        "matcher": "Edit|Write",
6        "hooks": [
7          {
8            "type": "command",
9            "command": "npx prettier --write $file_path"
10          }
11        ]
12      }
13    ]
14  }
15}

這個鉤子會在每次 Claude Code 編輯或建立檔案時自動執行 Prettier。

不需要你要求。不需要 Claude Code 記得去做。

沒有鉤子：Claude Code 編輯一個檔案，程式碼保持未格式化狀態，你在下一次提交時才發現。

有鉤子：Claude Code 編輯一個檔案，PostToolUse 自動觸發，Prettier 格式化該檔案，程式碼永遠保持整潔。

鉤子讓你能夠在 agent 的循環中增加保證會發生的行為。不是建議，不是模型可以忽略的指令。而是始終會被執行的規則。

2. 技能

還有另一個問題：一致性。

你要求它做同樣的任務兩次，卻得到不同的結果。每次開啟新的對話，Claude Code 都是從頭開始，不知道你上次是怎麼做的。

要如何解決？使用技能。

一個技能是一個 Markdown 檔案，你可以在其中向 Claude Code 解釋一個任務的確切流程：要檢查什麼、按什麼順序、使用什麼格式、要忽略什麼。

每次那個任務出現時，Claude Code 就會遵循那些指令。

沒有技能：你要求它記錄一個 API，它會產生一些內容，但每次格式都不同。有時包含範例，有時沒有。

有技能：你要求它記錄一個 API，它會遵循你定義的確切流程。永遠有相同的步驟、相同的格式、相同的標準。每次都是一樣的。

要建立一個技能，你需要定義一個具有以下結構的資料夾：

1my-skill/
2├── SKILL.md          # 主要指令（必要）
3├── template.md       # Claude 會完成的模板
4├── examples/
5│   └── sample.md    # 預期輸出的範例
6└── scripts/
7    └── validate.sh  # Claude 可以執行的腳本

唯一必要的檔案是 SKILL.md。其餘的都是選用的，你可以根據任務需求來添加。

SKILL.md 有 2 個部分：

Frontmatter - 一個包含名稱和說明的 YAML 區塊。名稱是用來手動呼叫它的指令。說明是 Claude Code 用來決定何時自動啟用它的依據。

主體 - 以 Markdown 撰寫的指令。工作流程、標準、輸出格式。

1---
2name: api-docs
3description: 記錄 API 端點。當使用者要求記錄 API
4             或提及 "swagger" 或 "端點" 時使用。
5---
6
7## 流程
81. 識別所有端點
92. 針對每個端點：方法、路徑、參數、預期回應
103. 包含一個請求和回應範例
114. 以摘要表格結尾

一旦建立完成，你可以用兩種方式呼叫它。

直接在聊天中輸入 /api-docs，或者直接用自然語言要求 Claude Code。

如果描述符合你的要求，它會自行啟用。

你可以為任何你重複執行且有明確流程的任務建立技能：API 文件、更新日誌、會議摘要、程式碼遷移。

SubAgent：當問題擴大時進行委派

我們已經看到上下文容量有限。

會話時間越長，它就會被填得越滿。當它被填滿時，Claude Code 就會開始遺失關於之前發生過的資訊。

想像你要求它審查整個專案的安全性問題。它讀取數十個檔案、分析程式碼、產生一份詳細報告。

這一切會迅速填滿上下文。

而在它執行這個任務的同時，你的主要對話是被封鎖的。

要如何解決？ 使用 SubAgent。

一個 SubAgent 是 Claude Code 的一個獨立實例，它有自己的上下文。

主要 agent 將一個任務委派給它，SubAgent 獨立執行，完成時會回傳一份包含結果的摘要。

主要 agent 的上下文不會被整個過程填滿，只會包含結論。

1主要 Agent
2    ↓
3"審查專案的安全性問題"
4    ↓
5┌─────────────────────────────┐
6│    SubAgent：security-reviewer    │
7│                             │
8│  讀取專案檔案               │
9│  分析程式碼                 │
10│  偵測漏洞                   │
11│  產生報告                   │
12└─────────────────────────────┘
13    ↓
14將摘要回傳給主要 agent
15    ↓
16主要 agent 繼續執行迴圈

不僅如此。

SubAgent 還可以並行執行。

無需依序分析程式碼的三個部分，Claude Code 可以同時將這三個任務都委派出去。

過去需要幾分鐘的事情，現在可能只需要幾秒鐘。

1主要 Agent
2    ↓
3將工作分割成獨立的任務
4    ↓
5┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐
6│  SubAgent 1  │  │  SubAgent 2  │  │  SubAgent 3  │
7│              │  │              │  │              │
8│ 審查驗證     │  │ 審查資料庫   │  │ 審查外部     │
9│              │  │              │  │ API          │
10└──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘
11        ↓                 ↓                 ↓
12        主要 agent 收到三個摘要
13                          ↓
14                繼續執行迴圈

Claude Code 有 3 個會自動使用的原生 SubAgent：

→ 探索 - 一個快速、唯讀的 agent，專門用於搜尋和分析專案。結果會留在 SubAgent 的上下文中，而不是你的。

→ 計畫 - 在規劃模式中啟用。在向你呈現計畫之前，Claude Code 會將專案調查委派給這個 agent。

→ 通用型 - 用於需要同時進行探索和修改的複雜任務。

你也可以建立自己的 SubAgent。

SubAgent 以帶有 YAML frontmatter 的 Markdown 檔案定義，並儲存在 .claude/agents/ 中。

1---
2name: security-reviewer
3description: 審查程式碼是否有安全漏洞。
4             當使用者要求進行安全審查時使用。
5tools: Read, Grep, Glob
6---
7
8你是一位安全專家。分析程式碼以找出：
9- SQL 注入
10- 敏感資料暴露
11- 驗證漏洞
12
13最後以一份按嚴重程度排序的發現摘要結尾。

請注意，在 frontmatter 中，我們將工具限制為 Read、Grep 和 Glob。

這個 agent 可以分析，但絕不能修改任何東西。

當你需要精細控制每個 agent 能做的事時，這種工具限制是關鍵。

一旦建立完成，Claude Code 會透過描述自動偵測它，並在任務相符時呼叫它。或者你也可以明確地呼叫它：「使用 security-reviewer agent 來審查這個 PR。」

何時該使用 SubAgent，何時不該？

在任務很長且會產生大量輸出時、當你可以將工作分割成可以並行執行的獨立部分時，或者當你需要一個具有有限工具集的專業 agent 時，使用 SubAgent 是合理的。

對於不會填滿上下文的短任務來說，則不值得這麼做。 協調 SubAgent 會增加複雜性，如果主要 agent 能在兩分鐘內解決任務，就沒有必要這樣做。

MCP：將 Agent 與外部世界連結

工具賦予 Claude Code 在你的機器上行動的能力。

但有一個限制：所有發生的事，都發生在機器內部。

它無法在 GitHub 上開啟 PR、查詢生產資料庫，或在 Jira 中建立工單。要做到這些，你以前必須離開 agent，然後手動完成。

要如何解決？ 使用 MCP。

MCP（模型上下文協定） 是一個開放協定，定義了 Claude Code 如何與外部服務連線。

它採用客戶端-伺服器架構運作：Claude Code 是客戶端，而每個外部服務都有自己的 MCP 伺服器，該伺服器會公開它能做的事情。

當你連接一個 MCP 伺服器時，Claude Code 會收到一份可用工具的清單，包含其名稱和說明。

從那時起，它使用這些工具的方式就跟使用原生工具一模一樣。唯一的區別是，動作發生在外部服務中，而不是在你的機器上。

1Claude Code
2    ↓
3決定使用 GitHub MCP 伺服器的一個工具
4    ↓
5┌─────────────────────────────┐
6│      GitHub MCP 伺服器      │
7│                             │
8│   開啟 PR                   │
9│   指派審查者                │
10│   回傳確認                  │
11└─────────────────────────────┘
12    ↓
13Claude Code 收到結果並繼續

沒有 MCP：你告訴它「我完成變更了，開啟 PR」，但 Claude Code 無法做到。你必須前往 GitHub、填寫表單、指派審查者，然後自己合併。

有 MCP：你告訴它同樣的事，Claude Code 就會開啟 PR、撰寫描述、指派審查者，並在準備好時通知你。這一切都不需要你離開 agent。

一些你今天可以連接的 MCP 伺服器：

→ GitHub - PR、審查、議題

→ Postgres / Supabase - 查詢和修改資料庫

→ Slack - 訊息和頻道

→ Jira - 工單和專案

針對本機環境的原生工具。針對外部世界的 MCP。

所有部分如何協同運作

Claude Code 是一個 agent：一個接收目標並在自主迴圈中運作直到達成目標的系統。

你在這篇文章中看到的每一個部分，都是為了讓那個迴圈更強大而存在。但理解它們的最佳方式是觀察它們如何相互互動。

案例 1：審查並合併一個 PR

你要求 Claude Code：「審查 PR #42，如果一切正常就合併它。」

→ 它使用 GitHub MCP 來讀取修改過的檔案並了解變更

→ 它將安全性分析委派給一個專門的 SubAgent，以免填滿主要上下文

→ 一個鉤子在本地執行測試並驗證所有測試都通過

→ 如果測試通過，它使用 GitHub MCP 執行合併，你無需碰觸介面

你只寫了一行。Claude Code 協調了四個系統。

案例 2：記錄一個 API 並通知團隊

你要求 Claude Code：「記錄新的端點並讓團隊知道。」

→ 它啟動一個文件技能，該技能定義了確切的格式：要包含什麼、如何組織結構、要加入哪些範例

→ 它使用工具來讀取程式碼並提取端點

→ 一個鉤子在儲存輸出前先格式化它

→ 它使用 Slack MCP 將摘要傳送到團隊頻道

每次你這麼做，結果都會一樣。沒有變化，不需要你解釋任何東西。

一切圍繞著迴圈運轉。

記憶讓每次會話開始時資訊充足。工具用於行動。鉤子用於控制。技能用於標準化。SubAgent 用於擴展。MCP 用於與外部世界連結。

當你理解了這一點，你就理解了 Claude Code。

而且不只是 Claude Code：Cursor、Copilot 以及你從現在開始使用的任何 agent，都建立在相同的基礎上。

名稱會變，介面會變，但迴圈是一樣的。

AI 正在快速進步。

每週都有新東西。但基礎不會那麼頻繁地改變。把這些基礎搞清楚，將能讓你更快地適應，並從未來的發展中獲得更多。

不要只是為了提問而使用 Claude Code。留意它底層發生的事。機會就在那裡。

一些今天就可以開始的起點：

→ 檢閱你的自動記憶，並改善 Claude Code 儲存的內容

→ 如果你的專案還沒有 CLAUDE.md，就建立一個

→ 連接 GitHub MCP

→ 為那些會填滿上下文的任務建立一個 SubAgent

→ 設定一個在每次變更後執行測試的鉤子

就這樣，明天見。

Marcus