Claude高阶玩法泄露！Reddit高赞帖：别只会对AI说“帮我修这个 bug”，老手都在配置现成指令库！网友：指挥 原创

编辑 | 伊风

大多数人还在输入一句“帮我修这个 bug”，然后疑惑为什么 Claude 回答得四不像、效率低得离谱。

而另一些“老手”已经用上了 slash command，把一个原本要手动操作 45 分钟的流程，缩短到 2 分钟内自动完成。

这个残忍的差距展示，出自Reddit上的一条高赞热帖，标题非常直接：《不懂 Claude Code 和懂的人，差距不是一星半点！》

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故事的起点是作者在自己团队里的一个观察：

“这几个月我一直在观察我们团队使用 Claude Code 的情况，然后发现了一个奇怪的现象。

两个开发者，经验差不多、任务也类似，但一个总能在几小时内交付新功能，另一个却常常还在调 bug。”

起初，他以为这是运气，或是个人技术细节的差异。但后来他惊觉：

真正拉开差距的，是他们对“指令库”的掌握程度。

那这个“指令库”到底是什么？

它真的能让程序员的效率成倍暴涨吗？又是怎么做到的？

（文末整理了评论区分享的若干个GitHub上的“指令库”，大家可以上手试玩）

1.Claude Code指令库，从“提问 AI”到“指挥 AI”

为了搞清楚 AI 编程生产力为何差距如此悬殊，作者在 Discord 和 GitHub 上潜水研究了一段时间，结果发现了一个令人震惊的事实：

有一批高阶玩家，正在“地下”悄悄共享自己的 CLAUDE.md 模板和 slash commands（斜杠指令）。

所谓斜杠指令，是 Claude Code 独有的一种交互方式：

每一个以 /check、/fix、/refactor 等开头的命令，背后都可以绑定一份 .md 文件。这些文件就像“说明书”，用来明确地告诉 Claude：

• 要如何执行任务，不能只是泛泛理解
• 要如何调配多个 agent 并行工作
• 要在什么条件下才算“任务完成”，比如“所有测试通过，全部绿色”

这些 .md 文件，不是 碎片化的prompt，而是标准化的流程设计文件。你可以把它理解为——Claude Code Agent 的 SOP（标准操作流程）。

作者提到，这些真正掌握指令库的人，已经不再是“写 prompt 的人”，而是“设计工作流的人”，他们像收集卡牌一样囤积各种工作流：

• 自动调试并修复整套代码库的 command 模板
• 把 Claude 变成特定框架专家的 CLAUDE.md 文件
• 能激发 Claude “隐藏模式”的 prompt 技巧合集

2.Claude.md 指令文件长什么样？来看真实案例

上文的介绍还比较抽象。好在，评论区不少大佬都分享了自己正在使用的 Claude Code 指令库。

以下面的这个开源库为例，就是一位高阶用户为 Claude Code 搭建的指令体系：

📁 commands/ 目录里是各种任务的具体指令（如 /check、/fix）

 📁 hooks/ 用于配置运行时上下文触发

 📄 CLAUDE.md 则定义了全局的运行逻辑和行为约定

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地址：​​https://github.com/Veraticus/nix-config/tree/main/home-manager/claude-code​​

我们以 commands/ 中的 check.md 文件为例，来看看 Claude 是如何通过“指令库”，完成一整套自动化的代码检查与修复工作的：

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以下为指令文件的内容翻译：

🚨 关键要求：修复所有错误！

 这不是报告问题的任务 —— 这是一个修复任务！ 

当你运行 /check 指令时，你必须：

• 识别 所有错误、警告和问题
• 修复每一个问题 —— 不能只报告出来

使用多个 Agent 并行处理问题：

1. 启动一个 agent 来修复代码风格（lint）问题
2. 启动另一个 agent 修复测试失败
3. 为不同的文件/模块再生成更多 agent
4. 并明确说明：“我将生成多个 agent 并行处理这些问题”

• 不能停止，直到满足以下条件：

1. 所有 linter 工具通过，零警告
2. 所有测试通过
3. 构建成功
4. 所有检查项呈现绿色状态（EVERYTHING is GREEN）

可以看出，这个指令库不仅“懂 AI”，更重要的是它非常“懂开发者的痛点”——把那些最折磨人的流程（测试、构建、重复 debug）封装进了一套自动化的执行策略中，让 Claude 不再是“帮你找问题”，而是负责彻底解决问题。

3.AI编程这么卷了！目前只有 Claude 独有该功能？

目前来看，这套通过 .md 文件驱动 Slash 命令的机制，是 Claude Code 的独家创新。

其他主流的 AI 编程工具，比如 Copilot、 Cursor，还停留在“prompt + 上下文”的阶段。它们可以帮你写代码、补全函数，但尚未支持“命令级指令 + agent 编排”的系统化设计。

评论区一位网友问道：Gemini目前有没有支持类似的机制？

另一位热心网友回得很真实：现在没有，但迟早会有。 大厂嘛，彼此抄一波对方的好点子是常规操作。

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话虽直接，却也实诚。但在“别人都来抄”之前，Claude 已经抢先一步，在开发者心中种下了一道真正的护城河：指令库。

正如原贴作者所说：

一旦 Claude Code 向所有人开放，最大的竞争优势，将是那些强大而私密的指令集。

4.写在最后：新开发者，也需要不断进化

原帖中有这样一段话，让人印象深刻：

 那些建立指令库的人，不一定是更优秀的程序员，

 他们只是更早明白了：Claude Code 继承了本地 bash 环境，可以通过 MCP（多工具控制协议）调用复杂工具链。 

这就像打游戏：有人找到了秘籍，而其他人还在最高难度下硬刚。

帖主还引用了一句广为流传的 AI 编程“金句”：

传统编程技能里 90% 正在被商品化，剩下那 10%，价值会放大一千倍。

而这“最后的 10%”，已经无关代码本身，而是：

• 你是否能设计一个分布式系统，
• 是否理解如何架构 AI 工作流，
• 是否能写出指挥多个Agent工作的指令集。

因此，他断言：我们可能正在见证一个“新开发者阶层”的诞生。

懂得 orchestrate AI 的人，和只会 prompt AI 的人，未来的生产力差距将会越来越大。

不过，评论区也不乏冷静的声音，有人提醒：AI 时代更需要打磨好基本功。

一位经验丰富的开发者这样写道：

他们之所以能写出优秀的 Claude 指令文件，是因为他们理解软件工程的核心理念。

 能指导 Claude 去做什么，来自经验积累、试错过程和动手实践，这不是“设门槛”，而是一个坎坷漫长、泥泞不堪的学习路径，最终只是减少了一点点冒名顶替综合征（imposter syndrome）——这就是软件工程。 

最后，他很真诚地说，

 我自己从 Python 1.8 时代就开始学编程了，但坦白说，我每天都还在学习。

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你更认同哪一种观点？

你觉得帖主分享的 Claude 黑科技对你有启发吗？或者你也想分享AI编程工具的实用技巧、独家用法，欢迎在评论区聊聊~

评论区中被提名的开源指令库：

1.https://github.com/Veraticus/nix-config/tree/main/home-manager/claude-code

2.https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code

3.https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers

4.https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers

参考链接：https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1lquetd/the_claude_code_divide_those_who_know_vs_those/

本文转载自51CTO技术栈，作者：伊风