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拿到Claude Code的第一反应，多数人都是直接上手问几个问题试试水，等真把它当生产力工具用的时候，才意识到问题没那么简单。我在跑了几个项目之后发现，Claude Code的表现好坏，很大程度不取决于模型本身，而取决于你有没有把规则、命令、上下文整理成一整套能复制的东西。这套东西，就是我手里这个项目要聊的——claude-code-templates，一套专门给Claude Code用的模板体系。

这个项目解决的是Claude Code从“能用”到“好用”的最后一公里问题：让每次开新项目时不必重写规则、重配命令、重新调试行为边界。换句话说，它适合正在用或准备用Claude Code做日常开发的工程师，也适合想给团队搭一套统一AI协作规范的技术负责人。我会结合自己实际踩过的坑，把这套模板的设计思路、核心模块、搭建步骤和排查技巧全部摊开讲。

1. 项目由来：为什么Claude Code需要一套模板

先聊一个很现实的问题：写代码写得好好的，为什么非要给AI助手专门配一套模板？这是我一开始的疑问，也是团队里很多人问我的第一句话。

实际用上一段时间就会发现，Claude Code这类终端型AI编程助手的短板不在理解能力，而在“默认上下文”的不可控。你在终端里让它写一个函数，它默认会用训练时学到的“平均经验”来生成，但你的项目大概率有自己的命名规范、目录结构、技术栈约束和架构约定。没有规则约束，AI只会给你一个“看起来不错但根本拿不上代码评审会”的结果。这类问题不是偶然，而是每一次对话都可能出现的常态。

当时我观察到的现象很有意思：同一个任务，在不同时间、不同上下文长度、不同措辞下让Claude Code去执行，输出的代码风格能差出好几个版本。有人把这种不稳定归咎于模型本身，我觉得不完全是。真正的变量是你有没有建立一套“纪律”，把AI的行为锚定在固定的轨道上。Claude Code本质上是一个高度依赖prompt纪律的工具，而模板就是纪律的载体，这句话我在任何场合都愿意重复。

我也见过不少开发者，CLAUDE.md里写了十来条规则，结果每次对话还是会有一样的错误反复出现。原因基本逃不出三类：规则写得太抽象，“保证代码质量”这种话等于没说；规则之间互相矛盾，AI不知道该听哪一条；规则文件太长，上下文里塞满无关信息，把真正重要的约束挤掉了。这些坑我自己全踩过，后来才慢慢总结出模板化管理的思路。

模板的意义，概括起来是三个词：可复用性、可维护性、行为确定性。可复用性让新项目在30秒内获得完整的AI协作规则，不再从零口述；可维护性让规则像代码一样有版本、有结构、有评审，而不是堆在某个角落里落灰；行为确定性让AI在不同任务里保持稳定的输出风格，不会这次一个样、下次另一个样。

其实这个想法并不是什么新鲜事。用过dotfiles统一Shell环境的人都知道，环境配置一旦模板化，换新机器就是几分钟的事；EditorConfig统一编辑器风格、pre-commit统一git钩子，本质上都是同一套思路。Claude Code作为一个终端工具，它的“dotfiles”就是一套模板仓库。这个项目做的就是这件事：把AI协作过程中沉淀下来的规则、命令、钩子和角色配置，全部固化成一个可以版本管理、可以分发、可以复用的仓库。

2. 核心设计：模板的三个层次与方案选型

设计模板体系时，我最先想清楚的是分层问题。Claude Code的配置散落在多个位置——用户全局目录、项目根目录、子目录、命令文件、钩子脚本——如果不先定义清楚层级，后面写起来就是一团乱麻。

我最后采用的方案是三层次模型：全局层、项目层、会话层。这个分层不是拍脑袋定的，而是跟着Claude Code实际加载配置的机制走。全局层对应的是HOME目录下的~/.claude/CLAUDE.md，管的是所有项目通用的行为习惯。比方说我习惯让AI用中文回复、喜欢看到带测试用例的代码、要求先列方案再动手修改，这些跟具体项目无关的东西，全部放在这一层。如果你和团队分工里有一个固定节奏，比如“AI负责第一版草稿、人负责评审修订”，也可以写在这里，让所有项目共享这个约定。

项目层对应的是项目根目录下的CLAUDE.md，管的是当前仓库特有的约束。这一层放的东西要足够具体：技术栈清单、目录结构说明、命名规范、禁止使用的模式、测试要求、构建命令、约定俗成的架构边界。举例来说，如果仓库里规定所有API路由都放在src/routes下，那这条约束写进项目层，AI后续生成的代码就会自动遵循，不需要每次对话都重复提醒。

会话层则是每次对话时在命令行里用/memory或简单指令临时补充的内容，适合放一次性需求或临时变更的约束。比如“这轮重构不要动数据库迁移脚本”“本次修复只改auth.service.ts，其他文件不要碰”，这类约束用完就散，不需要沉淀到任何配置文件里。

三个层次叠加在一起，优先级从高到低是：会话层 > 项目层 > 全局层。这意味着你可以在会话里临时覆盖项目规则，也可以在项目里覆盖全局习惯。这套机制用起来很灵活，但边界一定要清楚。我总结过几条经验：全局层只放“不因项目而改变”的规则，否则换了项目会出现意料之外的冲突；项目层只放“进入这个仓库就必须遵守”的规则，不要把通用方法论写进来；会话层只放一次性约束，用完就散，不要想着沉淀到文件里去。任何跨层的迁移，都应该像代码重构一样先想清楚理由，而不是随手搬。

方案选型上，我还对比过另一种思路：把所有规则都塞进项目根的CLAUDE.md里，不搞全局层，理由是这样更简单、更可预测。实测下来，这个方案在单项目场景下确实简单，但一旦你同时维护三五个仓库，就会发现大量重复的规则散落在各个项目里，改一条通用规则要动五个文件。全局层存在的意义，就是把“所有项目都通用的规则”提升到上一级，避免重复维护。当然，代价是行为路径多了一层，排查问题时需要多看一眼。这个取舍我认为是值得的，尤其是团队协作场景下，全局层就是团队规范的数字载体。

还有一个被很多人忽略的细节：Claude Code在会话开始时，会把CLAUDE.md的内容作为上下文注入。这意味着模板文件本身不是写给人看的文档，而是写给AI看的结构化指令。所以我在设计时，把每个文件都当作“会被解析的配置”来写，而不是“给人阅读的说明”。这两者的区别很大，写给AI看的东西，要尽量具体，要能被执行，要经得起字面解析。

3. 模板核心模块解析与实操要点

分层框架定了以后，接下来要拆解的就是模板里每一个核心模块怎么写。这部分是整篇文章的重头戏，我会把CLAUDE.md、slash command、hooks这三个最核心的模块逐个讲透，最后补上agents和其他配置的说明。

3.1 CLAUDE.md的写作方法：先定结构再填内容

很多人写CLAUDE.md，上来就是一段散文式的诉求：“请写高质量的代码，注意安全性、可维护性、可扩展性”。这种话AI读了等于没读，因为“高质量”这三个字的解释权不在你手里，模型对它的理解跟你的预期大概率是两回事。我现在的CLAUDE.md，本质上是一份可以被直接解析的结构化清单，而不是文章。

我习惯的基础结构分成五个区块，每个区块解决一类问题。第一个是项目概览，用三句话说明这个仓库是做什么的、主要语言是什么、核心依赖有哪些。这个区块是为了让AI在拿到任务前建立最基本的背景认知，避免它把Python项目的代码风格套到TypeScript项目上。第二个是命令速查，把lint、build、test、dev这些高频命令全部列出来，AI需要跑命令时不用瞎猜。这看起来是小事，但实际体验差别很大，比如你的测试命令是pnpm vitest，AI默认可能会猜测成npm test。

第三个是代码规范，包括命名风格、格式化工具、模块边界等硬约束。这一块是CLAUDE.md里价值密度最高的部分，但也是最容易被写废的部分。写规范有一个非常关键的原则：说得越具体，AI越听话。举个例子，与其写“注意代码质量”，不如写“public方法必须有JSDoc注释，圈复杂度超过8的方法需要拆分并说明理由”。AI是真的会按字面意思执行的，含糊的字眼只会得到含糊的执行结果。第四个是禁忌清单，直接说不要做什么，比如不要修改公共接口签名、不要引入新的运行时依赖、不要绕过现有的错误处理中间件。禁忌清单的作用是提前给AI划一条红线，省得它反复试探边界。

第五个是输出偏好，规定AI应该以什么形式给结果：给完整代码、给修改方案还是先列出影响范围。有些任务你希望它直接改文件，有些任务你只希望它给建议，这个偏好写清楚，能省掉大量来回确认的对话轮次。

规则数量一定要克制。我自己踩过的一个坑是，曾经把CLAUDE.md写到了六十多条规则，结果AI反而变得畏手畏脚，改一行代码都要跑来问一句，产出效率直接减半。后来我定的标准是，全局层加项目层加起来不超过三十条，每条规则都要能通过一个测试：“删掉它之后，行为会不会有明显变差”。不符合这个标准的规则，果断删掉。宁可少写，也不要写那种“看起来很有道理但AI根本执行不了”的废话。

3.2 自定义slash command：把常用流程压成一条命令

Claude Code最实用的功能之一就是slash command，它能把一个复杂的多步骤流程压成一条/命令。模板项目的核心资产也在这里。斜杠命令的实现方式不复杂，不需要写代码，只需要在项目目录下建一个commands文件夹，每个命令对应一个Markdown文件，文件名就是命令名。

以我模板里最常用的/review命令为例，这个命令的内容是一个prompt模板，大致结构是：对最近的提交做代码评审，按可读性、正确性、安全性、性能四个维度分别输出问题，每一条问题标注严重程度，最后给出修改建议。就这么一个简单的模板文件，让我每次提交PR前都能快速得到一轮结构化review，再也不用敲一大段指令描述我想要什么。

斜杠命令能不能发挥价值，关键不在命令机制本身，而在prompt模板写得好不好。我的经验是，命令模板里除了任务描述，还要包含输入输出的格式约定。比如/review命令里我会明确要求：结果按表格输出，至少给出三个维度的评分，严重问题用“阻断”标记。给一个输出示例也很重要，AI很擅长照着示例的样式给结果，这样同一个命令换十个任务，输出结构也不会漂移。

命令文件的命名我用的是kebab-case，比如code-review.md对应的就是/code-review。文件开头可以加一小段注释性的描述，说明这个命令的适用场景，方便以后翻阅。目录位置放在项目根的.claude/commands或用户全局的~/.claude/commands都行，区别在于前者跟随项目走，后者全局可用。我通常把通用性强的命令放全局，比如review、plan、refactor这些适用于所有项目的；把跟项目绑定的命令放项目里，比如“给这个服务生成迁移脚本”这种只有当前仓库用得上的。

另外一个很值得做的细节：有些命令需要带参数，Claude Code支持在命令模板里使用$ARGUMENTS变量来接收用户输入。比如我写过一个/analyze <模块名>命令，用来对指定模块做架构分析，我只需要在模板里写请分析$ARGUMENTS的模块边界与依赖关系，调用时敲/analyze auth就可以了。这个能力让命令从“固定流程”升级为“可参数化的工具”，灵活度一下子上来了。

3.3 hooks：在命令前后自动触发的守门员

hooks是Claude Code里容易被低估的一个功能。如果把slash command比作加速器，那hooks就是刹车和护栏。它能在AI执行某类动作的前后自动触发脚本，不用指望AI“记得住”某些规则，而是直接由系统层强制执行。

我在模板里配的hooks主要有三类。第一类是PreToolUse，在AI调用某个工具之前触发，适合做拦截检查。比如我配了一条规则：AI在执行Bash工具时，如果命令里包含rm -rf这样的危险操作，直接拦截并提示确认。这类钩子本质上是给AI的权限套上一层外部约束，比在CLAUDE.md里写一万遍“不要执行危险命令”可靠得多，因为后者靠自觉，前者靠强制。

第二类是PostToolUse，在AI执行完工具操作之后触发，适合做验证。我配的一个常用场景是：AI修改了TypeScript文件后，钩子自动跑一遍tsc --noEmit做类型检查，把报错反馈给AI，让它自行修复。这样AI的代码生成闭环里就多了一个自动质检环节，不需要我每次手动拉起来跑编译。这比在prompt里反复强调“写完代码要自测”有效得多，因为它是确定性的——无论AI有没有这个自觉，钩子都会执行。

第三类是Stop，在对话暂停或结束时触发。我设置的是在对话结束时自动生成一份变更摘要，列出本次会话中修改的文件和关键操作，方便我回顾和写commit message。这个功能用起来非常舒服，尤其是长时间调试会话结束时，它能帮你拼回一条完整的时间线。

不过hooks也有它的脾气，最典型的教训是：脚本写得太严格，动不动返回非零退出码中止AI的操作，反而会打断开发节奏。AI正改到一半，hook跳出来卡住，人就得跑过去看发生了什么。我后来定的策略是：默认只拦截高风险动作，比如危险命令、删除文件这类不可逆操作；其余问题只记录、提示、不阻断。宁可让AI做完之后再提醒，也不要每一步都打断它。拦截要精准，提示要宽松，这个度需要自己根据项目调。

3.4 agents与输出配置：给AI划分角色边界

Claude Code支持定义多个agent，每个agent可以有自己的系统提示词、可用工具和行为偏好。这块在模板里也有对应的配置结构，通常放在.claude/agents目录下，每个agent一个Markdown文件。

我做模板时一般会定义三个基础agent。第一个是“编辑者”，负责执行具体的代码修改任务，提示词强调直接动手、改完自测、输出diff描述；第二个是“评审者”，负责代码评审和方案审查，提示词强调找问题、给理由、不直接改代码；第三个是“架构师”，负责模块设计和技术选型分析，提示词强调整体性思维、关注边界与依赖、输出设计文档。

这样划分的好处很实际：同一个任务丢给不同agent，输出的形态是完全不一样的。让评审者去改代码，它可能会纠结现有代码的毛病而忘了动手；让编辑者去评审，它大概率会为了通过而走过场。分好角色之后，你的对话流程就变成“架构师出方案、编辑者落地、评审者把关”，这套配合打起来非常顺。agents的配置在模板里占的篇幅不大，但建议提前建好骨架，后续按项目需要再补行为细节。

输出风格的配置我放在settings.json里，比如默认的编码风格、是否展示思考过程、输出语言偏好等。这些属于全局约定，适合放模板，新项目拉过去直接生效。模板里给出一份基线的配置，避免每个项目重配一遍，这本身就是模板化的核心价值。

4. 实操过程：从零搭一套可用的基础模板

理论讲完了，接下来是最关键的部分：从零开始，一步步搭出一套可以直接用的模板。我会拿一个常见的Web后端项目作为示例场景，技术栈是Node.js + Express + TypeScript。整个搭建过程分成五步，每一步我都会说明做了什么、为什么这么做。

4.1 撰写项目层的CLAUDE.md

首先在项目根目录创建CLAUDE.md。开头写项目概览，三句话讲清楚：这个仓库是一个基于Express的REST API服务，主要语言是TypeScript，运行时是Node.js 20+，核心依赖包括Prisma做ORM、Zod做参数校验。这段话的作用是让AI在接手任何任务前先建立技术背景，避免它用错误的范式生成代码。比如一个Prisma项目，AI如果不知道有Prisma，就很可能用pg直接写SQL，这种错误在概览里写清楚就能避免。

接着写命令速查。我把几个高频命令硬编码进模板：启动开发服务是pnpm dev，运行测试是pnpm test，构建是pnpm build，lint是pnpm lint。有件事值得单独强调：看清楚你的包管理器。项目里用的是pnpm，我就在模板里写死“一律使用pnpm，不要使用npm或yarn”。这一条如果不写，AI在装依赖时很可能会用npm，然后生出一个lockfile，污染整个仓库。这种低级错误我在没写模板的项目里见过太多次了。

代码规范部分，结合项目现状写了两条硬约束：一是所有API路由必须放在src/routes目录下，按资源名分文件；二是所有请求参数必须在入口处用Zod schema做校验，不允许在业务代码里手动判断类型。这两条就是前面说的“具体规则”，每一条都是能被执行、能被检查的。最后加了一个禁忌清单：不要修改src/db下的Prisma schema文件，除非任务明确要求；不要绕过src/middlewares/auth.ts里的鉴权逻辑；不要抛裸Error，统一走AppError。这几条写上去之后，AI后续生成代码的边界感明显强了很多。

4.2 创建基础slash command

第二步，在项目下建.claude/commands目录，先放三个最基础、适用性最广的命令。第一个是/plan，作用是让AI在动手写代码之前先列方案，内容模板里写明：请先不要修改任何文件，针对当前任务输出一个实施计划，包括影响范围、涉及文件、实施顺序和风险点。这条命令对复杂需求特别好用，可以极大降低“AI一头扎进代码里改错方向”的概率。

第二个是/test，让AI自动为指定模块生成或补全测试。模板里写了输出要求：先分析被测模块的输入输出边界，列出测试用例清单，再生成测试代码，最后运行测试并汇报结果。这条命令配合hooks里的PostToolUse自动跑测试，基本能覆盖常见的“AI写完代码不测”的痛点。第三个是/review，也就是前面提过的代码评审命令，模板里写死评审维度和输出格式。这三个命令覆盖了“动手前、动手后、完成后”三个阶段，已经能支撑日常开发的完整闭环。

4.3 配置基础hooks

第三步，在.claude目录下创建hooks配置，我一般放在settings.json里定义。先加一条PreToolUse：拦截危险shell命令，规则里列出rm -rf、git push --force这类需要人工确认的操作，匹配到就中止AI的操作并提问。再加两条PostToolUse：一条在AI修改TypeScript文件后自动跑tsc --noEmit做类型检查，一条在AI修改.ts文件后自动跑eslint --fix自动修复格式问题。

写hooks脚本时，我强烈建议所有输出都重定向到日志文件。原因很现实：hooks脚本挂掉的时候，Claude Code有时候会静默失败，你根本不知道规则有没有生效。写了日志，排查时直接看stderr和exit code，能省下大把时间。另外，hooks脚本里不要依赖当前环境里可能不存在的命令，比如直接调用某个环境里没装的CLI。要用就写清楚安装要求，或者干脆用Node脚本包一层，保证跨环境行为一致。

4.4 配置agents与settings

第四步，在.claude/agents目录下创建三个基础agent文件，对应前面提到的编辑者、评审者、架构师。每个文件的核心是role description和system prompt。编辑者的描述写“负责执行代码修改任务，直接动手改文件，改完自动跑测试验证”；评审者的描述写“负责代码评审，输出问题清单和修改建议，不直接修改文件”；架构师的描述写“负责方案设计和技术选型，输出设计文档，不写业务代码”。这个角色边界会直接影响AI输出的形态和后续对话的节奏，建议在模板里就固化下来。

settings.json的配置项我会把通用项列进去：默认输出语言设为中文，代码风格的偏好按团队规范统一设置，模型相关的参数不动，留给用户按需调整。settings.json里还有一个比较实用的配置是permissions的默认模式。我在模板里默认关闭高风险工具，让AI所有危险操作都走询问流程，需要时再在当前会话里临时放行。

4.5 提交模板并验证

第五步，把这个模板先提交到git仓库，然后再开始跑Claude Code。这一步的顺序很多人会搞反。你先跑Claude Code再想起配模板，AI在会话里读到的上下文就是没有规则约束的状态，行为自然不可控。而模板作为仓库里的一部分代码提交进去，任何新clone下来的工作区都会有这一套完整的规则配置。

提交完之后做一次冒烟验证：随便开一个会话，让AI“先读取CLAUDE.md，然后用一句话总结这个项目的技术栈和命令”，再让AI执行一下/plan看看响应是否正常。如果CLAUDE.md内容能被正确总结，命令能正常触发，hooks没有报错，这套基础模板就算搭成了。后续就是边用边迭代，把新发现的好规则沉淀回模板文件里。

5. 常见问题排查与避坑实录

模板体系搭建完成只是开始，真正考验人的是日常使用中冒出来的各种问题。这一章节我把实际踩过的坑和排查思路整理成几张速查表，每个问题都是真遇到过的，不是凭空想象的。

5.1 规则太多导致上下文超长

这是用模板之后最常出现的问题。CLAUDE.md内容一旦膨胀，每次会话注入的上下文就会变长，侵占有效对话空间，模型可能把后面真正的任务指令给“挤掉”。我判断的标准是：一轮对话里，如果模型频繁表现出“忘记”了任务要求，先别怀疑模型，去看CLAUDE.md是不是已经塞进了太多无关紧要的内容。

排查思路很简单，打开对话的信息上下文面板看占用比例，如果规则文件占掉大头，那就该瘦身了。应对方法有两个：一是把CLAUDE.md精简到二十条以内，只保留硬约束；二是把长篇幅的说明文档移到单独的参考文件里，使用时通过/memory或具体的slash command按需加载，不让它常驻上下文。这两种方案我都试过，结论是：常驻的规则必须精，按需加载的内容可以多。

5.2 slash command不生效

斜杠命令不生效常见的就两类原因。一类是文件名或目录位置不对：项目级命令应该放在项目根的.claude/commands下，全局命令放在~/.claude/commands下，文件名就是命令名，大小写也要注意。放着的位置错了，Claude Code就找不到。另一类是工作目录不匹配：AI执行命令时的当前工作目录如果是子目录，有时候加载不到项目根的命令。排查时用/help看一眼命令列表，能不能看到你创建的/plan、/review，一目了然。

还有一种比较少见的坑：命令文件名用了中文或带空格。Markdown文件名里有空格，敲命令时就需要转义，体验极差。建议统一用kebab-case英文命名，兼容性和可输入性都最好。

5.3 hooks静默失败

hooks出问题最麻烦的就是“静默失败”——脚本执行出错，但没有报错弹出来，你就以为规则在生效，实际它完全没有跑。我排查过好几个这种问题，最后都是看日志文件才发现脚本早就挂了。

对策有两个。第一，hooks脚本里必须写日志，把执行时间、命令内容、标准输出、exit code全部记录到文件，出问题时有据可查。第二，脚本里不要依赖未安装的命令。我踩过的坑是写了一个依赖jq的脚本，换到一台没装jq的机器上hooks就全挂了。后来我把这类依赖全部换成Node脚本或者用环境自带的工具实现，问题才彻底解决。

5.4 全局层和项目层规则互相打架

模板的分层机制有时候也会给自己添麻烦。比如全局层写了“所有代码需要JSDoc注释”，某个项目内部约定是轻量注释、文档放doc目录，这两个规则就冲突了。AI在生成代码时不知道该听谁的，行为就会飘忽不定。排查这类问题，先确认自己把规则写在了哪一层，再想想有没有跨层写进了语义矛盾的约束。

我的处理习惯是：项目层的硬约束优先于全局层的通用约束，如果全局层某条规则在多个项目里都会被覆盖，那就说明这条规则不该放在全局。层级设计的意义就是让这种冲突有明确的裁决规则，但前提是你自己心里清楚每一层放了什么。建议每隔一段时间做一次全量盘查，把可能冲突的条目及时清理掉。

5.5 模板文件本身变成了噪音

CLAUDE.md会被注入每一次会话的上下文，但这个注入不是全局统一加载的。Claude Code在一些场景下会读取子目录里的CLAUDE.md，此时主目录的规则可能被稀释或者重复。我在一个monorepo项目里就遇到过类似问题：子包目录里放了一个小型CLAUDE.md之后，AI在子包内工作时确实更懂本地的约定，但两个文件叠加起来，规则总量就翻了一倍，上下文明显被浪费。

经验是：子目录的CLAUDE.md只放“跟父目录不同的增量约束”，跟父目录重复的规则一条都不要写。如果一份子规则文件一页都装不下，大概率是父层拆分的粒度不对，需要重新考虑目录结构的设计，而不是靠AI硬扛。

6. 模板维护与进阶思路

模板不是写一次就完事的。我维护这套claude-code-templates的过程里，最大的感触是：模板本身要当成代码来对待，而不是当成文档。它需要版本管理、需要review、需要持续迭代。

规则文件的变更建议走跟代码变更一样的流程：先改，再拉一个临时会话验证行为符合预期，最后提交并用清晰的commit message记录改动原因。这样做的价值在几个月后体现得特别明显——如果AI行为突然变怪，你可以git blame一下模板文件的改动记录，很快就知道是哪条规则导致的，而不用对着终端发呆。

另一个值得投入的方向是给模板做一个skeleton目录，把CLAUDE.md、commands、agents的结构都整理成可复制的骨架，让新项目直接复制过去再按需调整。我现在的做法是保留一份模板仓库作为源，新项目初始化时直接把整个骨架目录拷过去，再改掉项目特有的部分，整个过程不超过五分钟。如果愿意做得更深，还可以写一个简单的初始化脚本，交互式收集项目信息，自动生成定制化模板。

进阶方向上，我个人的实践心得是：与其追求每个项目都有一套完全定制化的规则，不如把八成精力花在打磨通用规则上，剩下两成留给项目特有部分。通用规则迭代得快、复用率高，项目特有规则写得太细反而容易过时。比如“代码结构划分”“命名风格”“提交信息格式”这类通用规则，几乎每个项目都适用，值得反复打磨；而“某个服务模块的专属流程”这种高度绑定的规则，项目一变就废，不值得花太多心思。

最后再说一个很多人没注意到的点：好的模板会让AI的工作方式趋近于你的预期，但更重要的是，它逼着你自己把工作流彻底想清楚了。规则写不清楚的项目，大概率是开发方法本身还没形成稳定的范式。我在搭建这套模块的过程中，对自己日常开发习惯的复盘深度，远超写任何代码。如果你也在用Claude Code，我的建议是别急着追求大而全，先拿一个小项目，把最常用的流程一步步沉淀成模板，用起来觉得哪里不对就改哪里。这套体系不是一次到位的终点，是一个让开发过程越来越可复现的起点。