第 33 课：实战工作流模板与工程化底线

第六章：Claude Code 工程化工作流 | 第 33 课

课前思考

前 5 课我们分别讲了知识库、Spec Coding、Superpowers、Skills/MCP、Agent Teams。学完这些，你可能有一个困惑：

「每一个听起来都很好，但我做不同的事情时，到底该用哪个？」

这一课给你四个场景化的完整模板，以及一个不可妥协的工程化底线清单。

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一、场景模板

场景一：从零开始的新项目

第 1 步：规划结构
「功能包括 A、B、C。请推荐技术栈、设计目录结构、规划数据库表结构」

第 2 步：搭建骨架
「按规划创建项目目录、初始化配置、创建基础代码」

第 3 步：TDD 逐个实现
「用 TDD 方式实现功能 A，要求...」

第 4 步：每完成模块立即 commit
「功能验证通过，生成 commit message 并提交」

关键点：一开始就建好 CLAUDE.md，每完成模块就测试验证，及时更新文档。

场景二：成熟项目加新功能

第 1 步：了解项目
「需要加 X 功能。分析项目结构，找到相关代码，
看看类似功能（Y）是怎么实现的」

第 2 步：制定计划
「参考 Y 的实现方式，制定 X 的实现计划」

第 3 步：模仿现有风格
「保持相同代码风格和目录结构，逐步实现」

第 4 步：验证
「跑相关测试，确保没有引入回归 bug」

关键点：先理解再动手，保持代码风格一致。

场景三：Bug 修复

第 1 步：定位
「用户反馈 XXX。报错：TypeError at file.js:45。
分析原因、找相关代码、检查数据流」

第 2 步：根因分析
「这个变量从哪来？什么时候会是异常值？」

第 3 步：修复
「加防御性检查、加错误提示、确保不影响关联功能」

第 4 步：预防
「项目中还有没有类似问题？一并修复」

场景四：大规模重构

第 1 步：确定目标
「分析重复代码，提重构方案，评估风险」

第 2 步：安全网
「先写测试，确保重构后功能不变」

第 3 步：逐步执行
「先提取公共函数 → 测试 → 优化数据结构 → 测试 → 更新调用处」

第 4 步：验证
「跑全部测试、检查代码质量、更新相关文档」

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二、不同任务 → 不同工具

任务类型	核心工具	关键流程
新项目搭建	CLAUDE.md + Vibe Coding	先建知识库，快速迭代
生产功能开发	Spec Coding + Superpowers	PRD → Spec → TDD → Review
Bug 修复	systematic-debugging	四阶段根因分析
代码重构	writing-plans + TDD	先写测试 → 逐步重构
批量迁移	Ralph Wiggum	定义验收标准 → 过夜运行
多模块协作	Agent Teams	拆分任务 → 并行 → 集成
日常开发	Skills	封装重复流程

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三、工程化的四个底线

不管你用什么模式、什么工具，这四条不可妥协：

底线一：代码必须经过人工审查

AI 生成的代码可能：

• 逻辑看似正确但边界情况漏了
• 安全漏洞（SQL 注入、XSS）
• 不符合项目的隐性规范

规矩：AI 写 → 你读 → 你确认 → 合入。

底线二：关键代码必须有测试

不是所有代码都需要测试。但以下代码必须有：

• 涉及用户认证和权限的
• 涉及支付和财务数据的
• 核心业务逻辑
• 被多个模块依赖的公共函数

规矩：上面四类代码，缺测试不合入。

底线三：安全代码不用长时运行

以下内容禁止让 Ralph Loop 自动运行：

• 认证和授权逻辑
• 加密和密钥管理
• 涉及用户隐私数据的处理
• 支付相关代码

规矩：安全相关的，人必须在每一次迭代中审查。

底线四：敏感信息不入代码库

□ .env 文件加入 .gitignore
□ API Key、Token、密码不硬编码
□ 敏感配置通过环境变量注入
□ .env.example 可以提交（不含真实值）
□ 日志中不打印密码、token、身份证号

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四、团队协作规范

如果你的团队都在用 AI 辅助开发：

1. 共享 CLAUDE.md 和 .claude/rules/ —— Git 同步，团队统一标准
2. 共享 .claude/skills/ —— 统一技能标准，新人开箱即用
3. 统一 Commit 规范 —— Conventional Commits（feat: fix: refactor:）
4. PR 审查重点 —— 重点检查 AI 代码的安全性和边界处理
5. 定期回顾 —— 每月回顾 Skills、MCP、工作流的有效性，持续优化

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五、总结：七个核心原则

学完整个第六章，记住这七个原则：

1. 项目知识文档化：让隐性知识显性化，写入 CLAUDE.md
2. 规范驱动开发：先写 Spec 再写代码，Vibe 做原型，Spec 做产品
3. 流程纪律工具化：不靠自觉，用 Superpowers 强制流程
4. 可复用能力封装：重复两次就写进 CLAUDE.md，重复三次就做成 Skill
5. 能力边界清晰化：Skills 管「怎么做」，MCP 管「能用什么」
6. 长任务自动化：有明确标准的用 Ralph，需人类判断的保持交互
7. 成本与安全是底线：Token 即成本，安全不可妥协

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课后练习

1. 根据你的项目选择一个场景模板，完整走一遍流程
2. 对照「四个底线」检查你最近用 AI 做的项目，找出至少一处需要改进的地方
3. 制定一份你团队下周可以开始执行的 AI 协作规范（至少 3 条具体规则）