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软件工程开发如何在 Claude Code 上实现

最近在折腾 Claude Code 的时候，发现这玩意儿确实能够系统性地解决软件开发中的问题。不是那种玩具级别的代码助手，而是真正能够从需求分析到代码部署全流程覆盖的工具。今天就来聊聊如何通过自定义命令把整个软件工程流程跑通。

核心思路：从文档驱动到代码实现

整个工作流的核心逻辑很简单：先把需求搞清楚，再写代码，最后验证。但实际操作中，大部分团队都是直接上手写代码，需求文档要么没有，要么写完就束之高阁。Claude Code 通过自定义命令可以强制执行这个流程。

主要工作流程

需求分析(/ask) → 代码实现(/code) → 测试用例(/test) → 代码审查(/review) → 优化调整(/optimize, /refactor) 

这不是什么新鲜概念，但关键在于每个环节都有明确的输入输出，而且可以自动化执行。

核心命令详解

/ask - 需求分析和架构设计

这个命令的作用是把模糊的业务需求转化为技术文档。不是简单的问答，而是系统性的架构分析。

实际使用场景：

/ask 设计一个支持千万级用户的电商平台的微服务架构 

输出会包含：

• 系统边界定义

• 技术栈选择理由

• 非功能性需求分析

• 潜在风险点识别

关键在于它会强制你思考那些平时容易忽略的问题，比如数据一致性、服务间通信、故障恢复等。输出的文档直接保存到docs目录，后续所有开发工作都以此为准。

/code - 从文档到代码实现

有了需求文档，/code命令会基于文档内容生成具体的代码实现。不是那种简单的代码片段，而是完整的、可运行的代码。

实际使用场景：

/code @/docs/points_system.md 基于技术方案文档生成代码 

请一定要开启 Plan 模式

工作机制：

• 读取docs目录下的需求文档

• 分析现有代码库结构

• 生成符合项目规范的代码

• 确保与现有系统的兼容性

这里有个细节很重要：它不会凭空生成代码，而是基于你的项目上下文。比如你用的是 Spring Boot ，它就会生成 Spring Boot 风格的代码；你用的是 Node.js ，它就会生成 Express 风格的代码。

/test - 测试用例生成

测试驱动开发（ TDD ）说了这么多年，真正执行的团队不多。主要原因是写测试用例太费时间，而且很多开发者不知道该测什么。

/test命令解决的就是这个问题：

• 基于需求文档自动生成测试用例

• 覆盖单元测试、集成测试、边界条件测试

• 生成可执行的测试代码，不是伪代码

实际使用场景：

/test @/docs/points_system.md 基于技术方案文档生成单元测试 

实际效果：如果你写了一个用户认证模块，它会自动生成：

• 正常登录流程测试

• 密码错误测试

• 账号锁定测试

• 并发登录测试

• SQL 注入防护测试

/review - 文档与代码一致性检查

这是整个流程中最关键的一环。很多项目的问题就在于代码和文档不一致，时间长了就没人知道系统到底是怎么设计的。

实际使用场景：

/review @/docs/points_system.md 基于技术方案文档检查代码是否符合 列出不符合内容以及二次优化方案 

/review命令会：

• 对比需求文档和实际代码

• 检查代码质量和安全问题

• 验证性能和可扩展性

• 识别架构偏离

如果发现问题，会明确指出哪里不符合预期，以及具体的修改建议。

/optimize 和 /refactor - 问题修复和优化

当/review发现问题后，就需要用这两个命令来修复：

实际使用场景：

/refactor @/docs/points_system.md 基于技术方案文档优化/重构代码 

/optimize 主要处理性能问题：

• 算法复杂度优化

• 资源使用优化

• 并发处理优化

• 缓存策略调整

/refactor 主要处理代码结构问题：

• 设计模式应用

• 代码复用性提升

• 可维护性改进

• 技术债务清理

实际开发案例

举个具体例子，开发一个用户认证系统：

第一步：需求分析

/ask 设计支持 JWT 的用户认证系统，包含登录、注册、密码重置功能 

输出文档包含：

• API 接口设计

• 数据库表结构

• 安全策略

• 错误处理机制

第二步：代码实现

/code 实现用户认证系统的后端 API 

生成完整的后端代码，包括：

• Controller 层接口

• Service 层业务逻辑

• Repository 层数据访问

• JWT 工具类

• 异常处理

第三步：测试用例

/test 用户认证功能的全面测试 

自动生成：

• 单元测试（每个方法）

• 集成测试（ API 接口）

• 安全测试（注入攻击防护）

• 性能测试（并发场景）

第四步：代码审查

/review 用户认证模块 

检查结果可能包括：

• 密码加密强度不够

• 缺少请求频率限制

• 错误信息泄露敏感信息

• 数据库查询可以优化

第五步：问题修复

/optimize 用户认证 API 性能优化 

针对 review 发现的问题进行修复和优化。

实际使用体验

用了一段时间后，发现几个明显的好处：

1. 强制规范化流程不能再随意跳过文档和测试环节，因为后续的命令都依赖前面的输出。

2. 提高代码质量自动化的 review 能发现很多人工容易忽略的问题，特别是安全和性能方面。

3. 减少返工前期把需求和架构想清楚，后面写代码就很少需要大改。

4. 知识沉淀每个项目都有完整的文档记录，新人接手或者后期维护都很方便。

当然也有一些限制：

1. 学习成本需要适应这种工作方式，习惯了直接写代码的开发者可能不太适应。

2. 命令设计复杂每个命令的提示词都很长，需要仔细调优才能达到理想效果。

3. 上下文依赖命令之间有强依赖关系，中间某个环节出问题会影响后续流程。

4. LLM 上下文限制每个命令执行时必须要使用/clear清理上下文，否则被 Claude code 自动压缩后质量降低非常多。

自定义 commands 提示词文档 https://claude.ai/public/artifacts/e2725e41-cca5-48e5-9c15-6eab92012e75