@PrajwalTomar_: Claude 没有出问题。是你的 CLAUDE.md 有问题。大多数人认为 Claude Code 出错是因为模型不好。错。……

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摘要

一条推文指出,Claude Code 的糟糕行为源于错误的 CLAUDE.md 配置,而非模型缺陷,并分享了让智能体像资深工程师一样行事的规则。

Claude 没有出问题。 是你的 CLAUDE.md 有问题。 大多数人认为 Claude Code 出错是因为模型不好。错。他们的 CLAUDE.md 很糟糕。 Reddit 上一个帖子刚刚分享了让 Claude Code 像资深工程师一样行事的规则: → 不要做任何假设 → 暴露不确定性 → 及早提出澄清性问题 → 只写最少必要的代码 → 避免推测性抽象 → 只编辑任务所需的内容 → 编码前定义成功标准 → 在说“完成”之前验证结果 → 每行修改都必须与请求相关 这是大多数随性编码者所欠缺的。 CLAUDE.md 不是用来堆放随意偏好的地方。 它是你编码智能体的操作系统。 糟糕的 CLAUDE.md = 混乱的实习生。 优秀的 CLAUDE.md = 有章法的资深工程师。
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缓存时间: 2026/05/16 15:21

Claude 并没有出问题。

出问题的是你的 CLAUDE.md。

多数人认为 Claude Code 犯错误是因为模型太差。错了。问题出在你的 CLAUDE.md 上。

Reddit 上有个帖子分享了一套规则,能让 Claude Code 真正像资深工程师一样工作:

→ 不做任何假设
→ 主动暴露不确定性
→ 尽早提出澄清问题
→ 只写最少量的代码
→ 避免推测性抽象
→ 只修改任务要求的范围
→ 编码前先定义成功标准
→ 验证结果后再确认“完成”
→ 每一行改动都必须与需求相关

这正是大多数“氛围编码者”所缺失的。

CLAUDE.md 不是用来随意堆砌个人偏好的地方。

它是你编码代理的操作系统。

糟糕的 CLAUDE.md = 混乱的实习生。

好的 CLAUDE.md = 有章法的资深工程师。

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本文指出,大多数 CLAUDE.md 文件都是“倒着写”的,里面堆满了过往失败的规则,而非精简的前瞻性上下文。文章主张只保留少量核心内容:当前目标、身份设定以及那些隐蔽但依然活跃的故障模式。

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The article discusses how Addy Osmani argues that the performance difference between AI coding agents like Claude Code, Cursor, and Cline stems from their 'Harness'—the layer of prompts, tools, and constraints around the model—rather than the underlying model itself. It details best practices for harness engineering, including hooks, sandboxing, and context management, to bridge the gap between model capability and actual agent performance.