04 用 Claude Code 规划功能

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章节主旨

把「用 Claude Code 做一件事」拆成一个可复利的循环:规划 → 落地 → 编译经验 → 回写 CLAUDE.md,并区分项目内的本地循环与跨项目的全局循环,同时用复合概率论证为什么全局回写这一步必须留给人工。

规划功能不是一次性动作,而是一个把失败经验沉淀进 CLAUDE.md 的循环——每转一圈都把这一轮的教训压缩回写,下一轮更快。(→ 详解1)
跨项目复现的失败模式要升到全局,用 /insights 汇编后喂进 global CLAUDE.md——单项目看不出的坏习惯,几百次运行后成趋势才显形。(→ 详解2)
AI 步骤越多、成功率越复合衰减,全局配置这一步最该花人工时间——0.9³=73%,越靠上游越要人把关。(→ 详解3)

这里「feature」是宽泛意义的任何任务——读邮件、早报摘要、建站,不限于 vibe coding 的代码项目。作者把 Claude Code 当业务助理用,所有活儿都走同一个规划循环。

流程是四步:先规划一个功能,Claude 去落地(instantiate),过程中必然一部分失败、一部分成功,累积出一长串教训;落地后把这些教训编译成高信息密度、不占太多 token 的东西,再用它更新当前项目的 CLAUDE.md。

关键在复利:回写后下一次规划已自带上一轮所有失败的免疫力。第一次开发某功能设为耗时 X,第二次这一圈可能降到 0.9X(搜索空间砍掉 10%),第三次 0.8X,越来越快,直到接近不用 Claude 时的手感。

这就是管理项目级 system prompt 的本地工作流:每规划一件事就跑一圈,自然把项目的 CLAUDE.md 磨得越来越好。

本地循环跑上几百次后,项目级 CLAUDE.md 已经很好。此时切到全局工作流:不在单项目层面,而在跨项目层面汇编 Claude 持续尝试、又持续卡壳的共性问题。

作者演示可以调 /insights(或自己跑同等逻辑)来做这件事。它会发现类似「不只这一个项目、几乎每个项目里 Claude 都爱钻不必要的牛角尖、宁可自己瞎造也不去查文档」这类跨项目趋势——单看一个项目看不出,跑三四次后趋势才明显。

把这些趋势灌进 global(全局偏好/约定文件),就等于给未来每个项目预装了这些教训。本地循环和全局循环合起来像一个无限符号:先在项目内绕小圈,再回到全局绕大圈,反复迭代。

作者强调全局这步要人工复核,理由是复合概率。Claude 是 agent,AI 步骤越多,概率越叠乘,整体做对的可能性越低。

举例:一个 Claude 独立完成任务成功率 90%,串三个 Claude 就是 0.9³,不是 90% 而是 73%。所以链路里没有 human-in-the-loop 的步骤越多,最终判断正确的概率越低。

而 global CLAUDE.md 是会应用到未来每一个项目的全局约定,影响面最大。正因如此,如果有一处最值得花人工时间,就是这里:人工审完再挑几条高 ROI 要点(高信息密度版)写进全局,然后可再迭代几圈,才回到本地循环。这是全章唯一明确要求「人来做」的节点。

本地循环的四个环节是什么?复利效应从哪来? 答案:规划 → 落地(instantiate)→ 编译 learnings → 回写项目 CLAUDE.md。复利来自每轮把失败教训压缩回写,下一轮自带免疫力,耗时从 X→0.9X→0.8X 递减。见详解1 14:40
为什么全局回写这一步作者坚持要人工审,而不是全交给 AI? 答案:复合概率。90% 成功率的 Claude 串三次是 0.9³=73%,AI 步骤越多整体正确率越低;而 global CLAUDE.md 会作用于未来每个项目,影响最大,所以最该在此花人工时间。见详解3 16:51
本地循环和全局循环各解决什么层面的问题? 答案:本地循环打磨单个项目的 CLAUDE.md;全局循环用 /insights 汇编跨项目复现的坏习惯,喂进 global CLAUDE.md。两者像无限符号反复迭代。见详解2 15:44