Claude Code入门：性能、如何使用及最佳实践

人工智能正在给技术带来巨大的变革，每一代模型都会带来性能的提升、调整和改进。Anthropics Claude 3.7 Sonnet 是其最新的开发成果之一，它是一种复杂的人工智能模型，可为自身的创造性、分析性和编码任务的变化做好准备。它提供了新的改进版 Claude Code，并配有专为自动化和编程过程设计的强大工具。本文重点介绍了这些创新和其他许多功能、基准，以及如何有效地使用 Claude Code 与开发人员进行编码。

什么是Claude Code?

Source: Claude Code

Claude Code 由 Anthropic 推出，无疑是代理编码领域的一个里程碑。它旨在实现编码活动的自动化流程，并为 Claude 3.7 Sonnet 的混合推理功能锦上添花。通过与 Visual Studio Code（VS Code）和 GitHub Copilot 集成，该工具致力于为开发人员提供真正无摩擦的体验。它可以帮助生成和调试模板代码，并为改进代码库提出一些详细建议。

最显著的特点可能与该软件的强制操作性质有关，因此它能够按照预先制定的标准自主执行任务。对于希望提高工作效率、缩短繁琐操作时间的开发人员来说，这一点尤为重要。Claude Code 旨在让管理大型代码库、训练机器学习模型或创建网络应用程序变得更容易。

性能基准

根据用户评论和初步测试，Claude 3.7 Sonnet 和 Claude Code 的性能比许多其他工具更快、更准确。根据 Anthropic 的文档和一些社区评估，该模型对复杂的编码任务有很深的把握，包括

• 在多种编程语言中生成简洁、优化的代码。
• 用最少的输入识别和纠正问题。
• 根据上下文提出建议，提高代码的质量和可维护性。

AI Coder 与其前身和其他 AI 编码工具相比，在响应冗长而复杂的提示时，代码生成的速度和质量都有了很大提升。通过将即时响应生成与完整的逐步推理相结合，它可以帮助开发人员理解编码建议的依据。与集成开发环境（IDE）的集成带来了更流畅、无摩擦的编码体验。

Claude Code 在 Claude 3.7 中采用了混合推理功能来构建复杂的编码操作并自主提供代码。从代码生成到部署，该设计可无缝集成到 CI/CD 管道中。因此，无论对于初创企业还是大型项目，它都是一款功能强大的工具。

如何访问Claude Code？

开发人员可以访问与 GitHub Copilot 和 VS Code 集成的 Claude Code。设置该工具的确轻而易举：

1. 安装插件：在集成开发环境市场（如 VS Code 扩展市场）中查找 Claude Code 扩展。
2. 授权：将你的 Anthropic 账户与扩展链接起来。
3. 自定义：在工具中设置首选项，以满足您的需求。
4. 开始工作：它将帮助你实现代码建议、调试和快速自动化。

您可以在终端轻松运行 Claude Code：

1. 安装Claude Code

打开终端，运行安装命令。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

2. 导航到项目

使用 cd 命令进入项目目录。

cd your-project-directory

3. 启动Claude Code

在终端运行 claude 命令，启动人工智能编码器。

4. 验证

使用您的控制台账户完成一次性 OAuth 流程。确保在 console.anthropic.com 上有激活的账单。

同时，Anthropic 还在其官方网站和 GitHub 库中提供了详细的文档，供希望从 Claude Code 中提取所有信息的用户参考。

Claude Code初体验

为了说明 Claude Code 的功能，让我们举一个简单的例子。假设您正在使用 Python 和 FastAPI 构建一个 REST API。只需描述您的需求，该工具就能实现：

提示词:

“Generate a simple REST API using FastAPI in Python. Include an endpoint at ‘/hello’ that returns a greeting message as JSON.”OR“Create a FastAPI application with a GET endpoint at ‘/hello’ that returns {‘message’: ‘Hello from Claude Code!’}. Also, provide instructions for running the server with uvicorn.”

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/hello")
async def say_hello():
return {"message": "Hello from Claude Code!"}
# Run the server using: uvicorn main:app --reload

这个简单的示例展示了如何快速生成功能强大的 API 端点。克劳德代码还能提供提高代码效率的建议，例如添加输入验证或优化 API 响应。

更高级的使用案例

除了简单的应用程序接口，Claude Code 还能在更复杂的场景中大显身手。例如，如果您正在进行机器学习项目，您可以利用它的功能生成模型训练脚本或自动执行数据预处理任务。

提示词:

“Generate a Python code to train a RandomForestClassifier using the Iris dataset with sklearn. Include data splitting, model training, and accuracy evaluation.”OR“Create a machine learning script in Python using sklearn’s RandomForestClassifier. The script should load the Iris dataset, split it into training and testing sets, train the model, make predictions, and display the accuracy score.”

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load dataset
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and train model
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions and evaluate
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

该代码片段演示了 Claude Code 如何通过提供即用脚本和性能优化建议来加速机器学习工作流程。

专业技巧和最佳实践

1. 简化测试用例生成：现在，您可以通过简单的提示自动创建单元测试、集成测试或端到端方案，从而大幅减少人工工作量并提高运行的可扩展性。
2. 遗留代码优化：使用 Claude Code 可有效翻新遗留代码，使替代方案现代化，并提高性能和安全性–这有利于优化系统等效性和利益相关者的一致性。
3. 自动审查代码：使用 Claude Code 进行代码审查，它可以指出、标记和建议最佳实践，并说明如何改进代码–一般来说，代码审查是为了实现更简洁的开发。为了在开发过程中促进更好的协作和可见性，可以考虑采用这一解决方案。
4. 自动生成文档： 在 Claude Code 下，API 的文档编写变得非常方便，代码中的注释会自动集成到文档中，并可通过文档库同步轻松纳入 Swagger 或 Postman 等工具。

专家意见和现实世界的见解

是的……有一段时间，Anthropic、OpenAI 和 DeepSeek 势均力敌，直到昨天，Anthropic 才领先，而且遥遥领先。凭借这种新能力，Anthropic 做出了一个我认为很多人都没有想到的举动，或者至少我肯定没有想到——他们发布了一款新的独立产品，Claude Code就是围绕它构建的。……Morgan Linton（cofounder + cto @boldmetrics）

The hybrid reasoning and agentic coding tools set a new standard in AI-driven workflows, making this release a valuable asset for developers, researchers, and businesses alike. With ongoing improvements and user feedback, Claude Sonnet 3.7 is likely to continue shaping the AI landscape in the years ahead.……Joaquin Diaz（Founder & CEO @ Everbak.co）

示例提示词

"Create a Snake game for the Apple Watch where the speed of the snake is controlled by the user's heart rate. The more stressed the user is, the faster the snake moves."

我们自己的测试还显示，Claude Code 只需极少的输入就能快速生成创意原型。通过输入具体的项目提示，该工具不仅能生成代码，还能生成结构和设计建议，大大加快了开发进程。

小结

随着 Claude 3.7 Sonnet 和 Claude Code 的发布，人工智能驱动的开发工具有了长足的进步。Anthropic 开发的解决方案不仅提高了编码效率，还通过融合代理自动化和混合推理改善了开发人员的体验。随着人工智能的进一步发展，像 Claude Code 这样的工具很可能会成为各类开发人员的必备资源。如果你是一名开发人员，正试图提高代码的生产力，那么现在正是研究 AI coder 可提供什么的理想时机。有关人工智能尖端技术及其对科技领域影响的更多信息，请继续关注闪电博博客人工智能栏目。