前言
上个月开始全职用 Claude Code 写项目，踩了不少坑，也摸索出一些好用的 prompt 技巧。今天分享 5 个我每天都在用的，亲测有效。
1. 先给上下文，再提需求
很多人上来就说"帮我写个登录功能"，Claude 只能猜你的技术栈。正确姿势：
我的项目是 Next.js 14 + TypeScript + Prisma + PostgreSQL
现在需要实现邮箱登录功能，要求：
- 用 NextAuth.js v5
- 支持邮箱+密码登录
- 登录后跳转 /dashboard
效果差距巨大。Claude 给出的代码直接能跑，不用反复改。
2. 让 AI 先分析再动手
遇到复杂任务，别让它直接写代码：
先分析一下这个需求，列出实现步骤和可能的坑，不要写代码。
等我确认方案后再开始。
这招能避免 AI 一头扎进去写了 500 行然后发现方向错了。
3. 用 base_url 统一管理 API 调用
我现在所有项目的 AI 调用都这样配：
import openai
client = openai.OpenAI(
base_url="https://api.ofox.ai/v1", # 国内直连，不折腾
api_key="sk-xxx"
)
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
好处是换模型只改一个参数，不用到处改代码。
4. 让 Claude 写测试用例
写完功能后，直接说：
给这个函数写单元测试，用 vitest，覆盖正常情况和边界情况。
至少 5 个测试用例。
Claude 写测试比写业务代码更靠谱，因为测试逻辑相对固定。我现在项目测试覆盖率从 30% 飙到 85%，全靠这招。
5. 迭代式 prompt，别一口吃成胖子
别想一个 prompt 搞定所有事。拆成小步骤：
- 先让它搭框架
- 确认框架没问题后填充逻辑
- 最后加错误处理和边界情况
每步确认后再进入下一步，效率反而更高。
总结
这 5 个技巧的核心就一句话：把 AI 当成一个很聪明但不了解你项目的新同事。给够上下文，确认方案，分步执行。
用好了真的能省很多时间，我现在一天能干以前两天的活。
