为什么AI能提高十倍生产力(特指claude code)

闲聊灌水
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这个话题争议很大, 我之前用过很多ai编程工具,包括 vscode的copilot, cursor, trae,但是效果也就那样 . 也是觉得ai就那样, 直到我开始用claude code,绝对领先其他产品几个级别.

吹得多不如实际使用.任何对我说法有质疑的充十块钱用api代理就能体验(不打广告,自己在L站搜索claude code,代理商很多)

但是使用他也要遵循一定的工作流,我目前是这样
1 先提出自己的需求, 从使用者的角度把使用流程讲清楚(这里的工作量基本节省不了)
2 让claude code(后面简称cc)根据我的描述帮我生成模块设计,协议设计,数据库设计.然后自己进行审查,叫 claude code继续调整.直到自己满意为止(注意不要怕啰唆,要他把细节都讲清楚)
3 然后叫cc按照设计生成一个开发计划在 @plan 下,我再次进行审查,循环调整(特别要注意的是不要一次性制定一个太大的开发计划)
4 然后叫cc启动多个subagent(这就突破了上下文限制)按照计划开始开发
5 注意如果有需要告诉cc的注意事项, 需要创建CLAUDE.md(比如nim开发,要告诉他用nim check检查语法, 需要用某个第三方库也是,特别是一些小众的操作,比如用xmake啥的)
6 编译测试,没问题及时提交到git(不要信任ai工具的回滚功能)
7 通过上面这个循环迭代的开发过程,我已经实际开发了两三个项目了,原本几个月的工作量一周左右就完成了(不是那种简单crud的项目)

不一定要完全遵照我的流程,我的流程的核心是先规划并且把计划明确写下来, 审核细节没问题后再逐步推进开发.

这里再列举几点使用ai辅助开发的典型误区
1 直接给ai一个含糊的需求:你给真人一个这种需求也会被骂
2 给ai一个非常大的需求:这也是现阶段ai的不足,太大的需求很容易偏离,需要借助git,提前计划等思路保证没有偏离
3 使用aider/vscode copilot等错误工具:我只能说是浪费时间
4 ai给出错误的代码就放弃了:很有可能是你的问题,因为对于一些小众需求,ai训练量不足,比如nim开发中使用一些第三方库,基本都会写错.解决办法就是你给他提供文档或者库的源码,他自己去翻
5 没有使用claude sonnet 4: 其他模型比如gemini 2.5 pro,他也可以接入claude code.但是只要有一定使用经验,就知道,他存在很大问题,经常会胡编乱造

欢迎按照我的工作流实际体验, 没效果再回帖,我们不口嗨

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我记得 Amazon 的 Kiro 就是这样子，将工作的规格（spec）通过 Prompt 确定下来，然后严格按照流程执行，取得了很好的效果。

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对的, 让ai在开始开发前先根据需求自动制定一个todo,已经是共识了

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很好的经验分享。10倍这个东西毕竟是个主观的估计，因此具体能够提升几倍开发效率的感受肯定是因人而异。大家在本帖讨论就不要去抠10倍这个词了。

另外楼主说用 claude-code 开发 nim。这个语言感觉很小众吧，有生产级的项目用 nim 吗？楼主提到一周开发了好几个月工作量的项目都是 nim 项目吗？

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一直想实践一下 sub agent 和 kiro 这套流程，只是最近一直没时间折腾

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一个网络系统,涉及多个组件.
其中一个模块需要放在各种不同架构上跑, 只有这一个模块用nim开发的, 用nim开发是因为他配置zig交叉编译非常方便,我在windows上可以直接交叉编译到几乎任意架构(当然c/c++也可以跟zig配合交叉编译,xmake支持得也很好,但是c++编译出来比较大,都是1M以上. c的话标准库太弱了, 得用很多第三方库, nim标准库很强大, 可以先转成c,再编译,编译出来体积都是1M以下)

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用 zig 的工具链来编译 nim？ 那为啥不直接用 zig？zig 不支持 windows 吗？

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这个模块还有个要求, 不能用多线程,必须写单线程异步架构. 而zig的异步还不成熟, nim标准库的async很成熟了,用起来也很简单

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感谢分享。基于楼内的信息，再多问一些问题？

楼主开发网络系统的多个组件，这次组件是从零开始开发，还是在已有的代码库上修改？如果是已有的代码库，各个组件之间的独立性是否较强？问这个问题的主要想法是，假如要改的是代码库中和其他地方紧密耦合的位置，cc 在改代码的时候能否做到比其他 AI 软件做到更好的代码复用，更紧密的结合已有的代码库？

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1 基本算是从零开发的(不过设计算是考虑了之前系统的不足), 开发这个项目的原因就是之前那个系统设计有问题, 不能承载大量流量, 这次从设计上就把几个组件隔离开了, 能支持任意数量的节点
2 组件协作的地方就要靠协议来约束, 你看我上面给的流程第二步, 专门提到要设计协议, 就是为了保证各组件正常协作, 这一步挺关键的.
3 “更紧密的结合已有代码库,” 这个问题就比较类似我上面提到的, 要求cc使用我指定的nim第三方库, 你把要求写进 CLAUDE.md 这个文档里面, 他每次交互都会带上里面的内容, 就能做到代码复用

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subagent非常关键, 属于杀手锏功能. 因为默认情况下, 各个大模型的上下文都非常有限. 就算是gemini2.5pro号称有1M, 也用不了多久, 很快就会提示你上下文要满了.
有了subagent, 你只需要提供必要的信息给他, 让他去工作, 把最后的结论带回来就行, 反正只要能让subagent去干的事情, 都让他去.

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今天在测试AI编程，做了claude-code和qwen-code(gemini-cli换皮）的对比

后端模型都用的kimi-k2

claude-code的界面交互做的比qwen-code好很多，但最终结果却不如qwen-code. 感觉这两个客户端对提示词的处理策略差别很大，claude-code 可能是claude模型调用实在是太贵了，花了很多心思在尽量减少toklen的使用，可能会丢失一些关键信息. qwen-code(genimi-cli)没有做特别处理，反而结果更靠谱

claude-code会显示用了多少钱，这应该是根据claude的定价算出来的，跟kimi-k2的价格大概差了10倍可能还不止, 记得有一次显示$5, kimi实际花费应该在1-2元人民币

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第三方库如果没有源码, 比如像c/c++二进制库加头文件还有pdf或chm文档, 这种AI能处理吗?

另外, 这样会占用很多输入token或者上下文token吗?

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一直不太明白, 像chat型AI的上下文(输入token)数量比较直观, 对于这种辅助编程的AI, 输入token是工程全部的代码和文档吗? 会不会超出上下文token限制?

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建议后端模型用claude 4 sonnet. 单纯对比工具没啥意义(其他模型差太多了)

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可以, 你告诉ai需要链接哪些库, 头文件在哪就行

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肯定不是全部代码和文档, 装不下, 他会根据你的需求去读指定的部分

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不想折腾翻墙的事情，k2已经能够满足我的要求了

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不需要翻墙, 有api代理商