Claude Code使用技巧

1. 规划的力量：谋定而后动，善用“计划模式”

对于任何复杂的任务，最重要的一步就是先制定计划。这就像给 AI 一张清晰的地图，能最大程度地避免它“走偏”。

怎么做？

• 开启计划模式：在开始一项复杂任务时，先进入“计划模式”（比如在 Claude Code 中按两次 Shift + Tab），让 AI 根据你的大纲来执行。
• 指令要清晰具体：你的计划越详细，AI 的表现就越好。一个好的计划应该包含：
  • 输入文件：明确告诉它你的原始数据在哪，例如：data/raw/sample1.fastq.gz。
  • 输出路径：指定结果（图、表、中间文件）要保存在哪里，例如：results/plots/qc_violin.png。
  • 脚本位置：说明要在哪个脚本里添加或修改代码，例如：请在 scripts/preprocessing.R 中添加一个新函数。
  • 指定工具包：点名要用哪些具体的库或软件，例如：用 R 语言的 DESeq2 包 或 用 Python 的 pandas 库。
  • 参考资料：附上相关的官方文档、教程链接。这是确保 AI 遵循最新最佳实践的关键。

一个好计划的例子：

Add function in code/2.preprocess_matrix/3.custom_qc.py to remove low quality cells based on MAD. Refer to https://www.sc-best-practices.org/preprocessing_visualization/quality_control.html#filtering-low-quality-cells (use tavily to extract). Use tavily and context7 for best practice. Integrate to snakemake workflow.

当你把任务拆解得这么清楚时，AI 就能精准地理解并执行，大大减少出错的概率。

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2. 掌握几个基本快捷键，事半功倍

熟悉并使用快捷键能让你的工作流程更顺畅。

• Ctrl + C (连按两次)：退出Claude Code。
• Esc 按一次：打断Claude Code目前正在进行的任务，修改需求。
• Esc (连按两次)：清空输入框。想换个思路重新提问？用它能快速清空当前输入，非常方便。
• ?：查看所有快捷键。

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3. 注意“上下文”限制，保持对话清爽

AI 的记忆力是有限的，这个“短期记忆”窗口被称为“上下文”或“Token 限制”。

• 留意使用提示：当对话变得很长，接近Token上限时，通常会有提示。这时 AI 可能会忘记对话开头的内容，导致回答跑偏或重复。
• 一事一议，开新会话：当一个任务完成后（比如质控脚本写完了），为下一个任务开启一个全新的对话（比如差异表达分析）。这能确保 AI 的“注意力”完全集中在当前问题上，表现会更好。

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4. 主动引导 AI 上网搜索最新信息

生物信息学技术日新月异，各种分析工具和最佳实践也在不断更新。AI 的知识库可能不是最新的，所以你需要主动引导它去查找最新信息。

• 什么时候需要搜索：当你遇到一个棘手的 Bug，或者不确定某个分析步骤的最佳做法时，就在你的问题后面加上一句指令 Use tavily and context7 to search，让它去网上搜索。

• 怎么说：简单直接就好，比如：

  “I’m getting a DimensionMismatchError with a Seurat object. Use tavily and context7 to search for recent solutions and best practices for this error with Seurat v5.”

这样，AI 就不再仅仅依赖自己的“库存知识”，而变成了一个能利用最新信息的“研究助理”。

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5. 利用 context7 获取准确的函数库文档

像 context7 这样的工具可以直接为 AI 提供特定软件包的最新官方文档，这远比依赖 AI 自身的记忆要可靠。

• 检查你的工具包：在使用前，可以看看 context7 是否收录了你常用的生信软件包（如 Seurat, DESeq2, GATK 等）。
• 如果缺失，手动添加：如果你依赖的某个包没有被收录，不妨自己动手把它添加进去Context7 - Up-to-date documentation for LLMs and AI code editors。这不仅方便了自己，也为整个社区做出了贡献，一劳永逸。