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1. 从"裸用"到"模板化"：为什么Claude Code需要一套自己的模板

最早开始用Claude Code的时候，我的用法特别原始——每次要干点啥，就在对话框里敲一大段话：你要看哪个文件、你要理解什么背景、你要输出什么格式、你需要注意什么边界。一开始觉得没啥，反正AI能听懂。但用了两周后我就受不了了，原因很简单：同样的需求，我每次都要重新打一遍差不多的话，稍微漏掉一个约束，输出的质量就明显下滑。

做过几次重复劳动之后，我意识到一个问题：我和Claude Code之间的"对话协议"其实是可以固化的。那些稳定的、有效的、反复使用的工作方式，本质上就是我个人的"操作规范"。与其每次都靠临场打字，不如把这些规范整理成一套模板，需要的时候直接调用。

这就是我折腾claude-code-templates这个项目的起因。它的核心思路并不复杂：把高频的编程任务（代码审查、重构、调试、架构评审、文档生成等）拆解成一套标准化的提示词结构，配合Claude Code的CLAUDE.md配置和自定义Slash命令，让AI在每次干活的时候都按照同一套高质量标准来执行。

也就是说，模板解决的不是"AI能不能干"的问题，而是"AI每次都能按你最好的方式干"的问题。

如果你也是Claude Code的日常用户，或者正在评估要不要给团队引入AI编程助手，这篇文章里的思路和方案都可以直接参考。我不会只给你看几个漂亮的提示词，而是把整个体系的搭建过程、设计取舍、踩坑经历和迭代方式都摊开讲，方便你直接照着自己搭一套。

1.1 裸用Claude Code的三个痛点

先聊聊"裸用"到底哪里难受。

第一个痛点是上下文重建成本高。每次打开一个新会话，AI对项目一无所知。你要告诉它项目的技术栈、目录结构、关键的业务逻辑、你要改哪个模块、这个模块和别的地方有什么关联。如果项目稍微复杂一点，光是"讲背景"就要打几百字。而且你讲得越少，它瞎猜的概率就越大。我数过自己早期的使用记录，一次稍微有点难度的重构任务，前几轮对话里有将近一半是在补充背景信息。

第二个痛点是输出风格不稳定。同一个AI，同样是让它审查代码，你用一种问法，它给你列了一堆泛泛的"代码很清晰、建议增强测试覆盖"；换一种问法，它就老老实实逐行分析、给出风险优先级、连修改建议的具体代码都写好了。问题不在AI，在于我没有给它明确的质量标准。AI的默认行为和你的期望之间，永远隔着一层"没说清楚"。

第三个痛点是复杂任务容易跑偏。让Claude Code"优化一下这个模块"，它可以给你优化出十几种不同的方向来。如果没有提前定义范围、约束和验收标准，它可能改着改着就擅自重构了别人的代码，或者一头扎进一个无关紧要的边界情况里出不来。这时候你花在"纠偏"上的时间，可能比你自己动手写还多。

这三个痛点凑到一起，结论就很明确了：我需要的不是一个更聪明的AI，而是一套让AI稳定发挥的流程。模板化的本质，就是把我脑子里的工作方式"外置"出来，变成AI每次开工前都遵循的标准作业程序。

1.2 模板化能做到什么，做不到什么

先说做不到的，免得期望过高。模板不会让AI突然变成资深架构师，也不会让一个超出模型能力范围的复杂任务自动成功。模型本身的水平是天花板，模板解决的是"在同一个天花板下，让产出尽可能稳定、尽可能靠近上限"的问题。

能做到的事情，我列在下面这张表里：

我自己用下来的感受是：模板化之后，和Claude Code协作的体验从"抽卡"变成了"按配方做菜"。不能说每道菜都满分，但至少不会做出黑暗料理。

2. 模板体系的整体设计：先把分类做好，再动手写模板

很多人一听说"给Claude Code做模板"，第一反应就是去写一堆长长的提示词，然后堆在一个文件夹里。这么做的问题在于：模板之间是孤立的，没有分类、没有命名规范、没有统一结构，用起来还是要靠人肉翻找。

我自己第一版就是这么干的，效果很一般。后来我重新做了一个设计，核心是把模板当成"产品"来对待：有清晰的类别、规范的目录、统一的结构。这样才真正做到"需要的时候一条命令就能调出来"。

2.1 模板的四个大类

我按使用场景把所有模板分成了四类，分类标准很简单：按"这次任务想让AI产出什么"来分。

• 代码产出类：核心是让AI写代码、改代码。包括新功能开发、代码生成、重构、性能优化、接口调试等。这类模板的重点是明确"改哪里、怎么改、改动边界在哪里"。
• 质量把关类：核心是让AI审查、验证代码。包括代码审查、测试用例设计、安全审计、依赖检查等。这类模板的重点是定义"审查维度、风险等级、输出格式"。
• 问题排查类：核心是让AI帮你定位和解决Bug。包括异常排查、日志分析、性能瓶颈定位、死锁分析等。这类模板的重点是建立"假设驱动"的排查路径，避免AI乱猜。
• 知识文档类：核心是让AI帮你理解和表达。包括代码解读、架构说明、Commit Message生成、API文档编写、技术方案评审等。这类模板的重点是约束"输出深度、面向的读者、篇幅范围"。

这个分类帮我解决了一个大问题：写模板的时候知道自己到底在解决哪类问题。比如写代码审查模板，我关注的是审查维度和输出格式，不需要在模板里堆一堆重构技巧；写调试模板，我关注的是排查逻辑，不需要让AI顺便帮我优化代码。

2.2 目录结构与命名规范

我的模板目录结构大概长这样：

claude-code-templates/ ├── CLAUDE.md # 全局规则：所有会话生效 ├── README.md # 项目说明：模板怎么装、怎么用 ├── code/ │ ├── mcp.md # 唤起MCP工具执行任务 │ ├── generate-module.md # 新模块开发 │ ├── refactor.md # 重构 │ └── optimize.md # 性能优化 ├── review/ │ ├── code-review.md # 代码审查 │ ├── test-design.md # 测试用例设计 │ └── security-scan.md # 安全自查 ├── debug/ │ ├── error-diagnosis.md # 异常排查 │ └── trace-analysis.md # 日志链路分析 └── docs/ ├── explain-code.md # 代码讲解 └── commit-message.md # Commit Message生成

命名规范有两个原则。第一，用"动词+对象"的格式，一眼就能看出这个模板是干什么的。code-review.md、refactor.md、error-diagnosis.md都比template1.md、prompt二.md强一百倍。第二，保持文件名稳定，因为后面要把模板注册成Slash命令，文件名相当于命令行接口，频繁改名会打乱肌肉记忆。

2.3 模板内部的标准结构

每个模板内部我统一用六段式结构，这个结构是我反复试错后确定的：

1. 角色定位：告诉AI它现在是谁。不说"你是资深工程师"这种空话，而是具体到"你是负责XX系统维护的开发者，需要在理解现有代码的前提下提出修改方案"。因为Claude Code本身在代码场景下有工具调用能力，角色定位越贴合当前任务，它对工具的使用策略就越合理。
2. 任务目标：用一两句话讲清楚这次要做什么、成功的标准是什么。
3. 上下文获取：这是最关键的环节，但也是最容易被忽略的环节。我会明确告诉AI"先读哪些文件、读完之后确认你理解了什么再动手"。给AI装了工具，它完全可以自己去看代码，你只需要告诉它去哪里看。
4. 执行步骤：把任务拆成有序步骤。每步之间有明确的产出物，方便你随时检查AI的进度，而不是等它一口气输出一个巨大的结果。
5. 输出格式：规定最终输出的结构。例如审查报告必须包含"问题列表、风险级别、修改建议、涉及文件"。结构化输出不只是好看，更重要的意义在于方便你后处理——可以直接把输出贴到文档、提Ticket或者转成后续指令。
6. 质量标尺：告诉AI"什么算是干得好"。比如代码审查模板里会写"不要流于表面建议，必须指出具体的代码位置，给出可执行的修改方案"。

这个六段式结构的好处是：每次和AI协作时，本质上是在执行一个"小项目"。你的角色从"事无巨细地指挥"变成了"定义每个环节的验收标准"，AI则从"猜你想干嘛"变成了"按既定标准干活"。

3. 几个核心模板的完整拆解：从提示词到产出

理论聊再多，不如直接看模板本身。我挑四个最常用的模板——代码审查、重构、调试、架构评审——逐个拆开讲。每个模板我都会说明设计意图、给出核心结构，以及实际使用中容易出问题的地方。

3.1 代码审查模板：从"看个大概"到"逐层把关"

代码审查是我用的最频繁的场景，也是模板化收益最大的场景。裸用Claude Code让它审查代码，它经常给你输出一堆"代码风格良好、建议增加注释"这种正确的废话。问题出在哪里？因为我没有告诉它从哪些维度去看、以什么标准去下结论。

我的代码审查模板核心部分如下：

## 角色定位 你是本仓库的一位资深开发者，熟悉仓库的技术栈（见 CLAUDE.md 中的技术栈说明）。 请以"合代码进主干之前最后一道关"的态度进行审查。 ## 任务目标 审查以下代码变更，输出一份可直接用于 Code Review 的报告。 变更范围：{diff / 文件路径 / MR链接} ## 上下文获取 1. 读取变更涉及的每个文件，理解新增和删除的代码逻辑。 2. 对于变更中引用的函数、工具类、外部API，向上追踪它们的定义和调用方式。 3. 如果变更涉及数据库表结构或接口定义，检查是否有配套的迁移或文档更新。 ## 执行步骤 1. 先浏览完整变更，梳理出本次改动的核心意图。 2. 按以下维度逐层审查： - 正确性：是否存在逻辑错误、边界条件未覆盖、并发安全问题 - 健壮性：输入未校验、异常未捕获、失败路径未处理 - 可维护性：命名是否准确、抽象是否合理、是否存在重复代码 - 性能：是否有不必要的循环、N+1查询、内存浪费 - 安全：是否有注入风险、敏感信息泄露、权限校验缺失 3. 每个发现的问题标记风险级别：P0 必须修复 / P1 建议修复 / P2 可优化。 ## 输出格式 按以下Markdown格式输出： ### 审查结论 一句话概括这次变更的质量和是否建议合入。 ### 问题清单 | 级别 | 文件 | 行号 | 问题描述 | 修改建议 | ### 值得肯定的点 简要列出做得好的设计或实现，方便反馈给作者。 ## 质量标尺 - 不允许输出"代码整体良好"这类模糊结论，必须给出具体位置和可执行建议。 - P0 问题如果存在，审查结论必须为"不建议合入"。 - 如果不确定某个问题是否成立，需要先查看调用方代码确认，而不是猜。

这套模板的核心是把审查维度显式化。AI本身知道什么叫"正确的代码"，但在没有维度约束时，它的输出会偏向"泛泛而谈"。一旦你把维度列出来，每个维度都是它需要逐项检查的清单，输出瞬间就具体了很多。

实测下来，有一次我拿这个模板审查一个同事提的订单模块改动。AI顺着模板里的上下文获取步骤，先读了订单服务的调用链，发现变更里新增的一个状态判断会把另一条业务分支的请求也拦截掉，打了个P0标记。这个层级的问题，在我以前裸用的时候从来没有被AI发现过——因为我压根没让它去追调用方代码。

3.2 重构模板：让AI理解意图，而不是机械替换

重构是一个特别考验"上下文理解"的任务。你如果只说"把这段代码重构一下"，AI大概率会给你三种东西之一：无意义地改名、把函数拆小但逻辑没变、或者引入一个过度设计的新抽象。

做重构模板的时候，我给自己定了一个原则：重构命令里必须包含"意图"和"约束"两个板块。

意图，指的是你要通过重构达到什么目的——是降低这段代码的复杂度？是移除重复逻辑？是替未来扩展留出接口？没有意图的重构就是瞎改。

约束，指的是什么东西不能动——外部接口签名不能变、数据库表结构不能变、某些模块内的错误处理逻辑要保持原样、不允许引入新的第三方依赖。

模板结构里，上下文获取步骤会单独强调：重构前先找到这段代码的所有调用方。这是我从一次失败经验里得到的教训——有一次让它重构一个工具函数，AI把函数内部逻辑改得挺干净，但没注意到有两个外部模块依赖了这个函数返回值的某个隐藏格式，结果上线之后数据解析直接出错。从那以后，所有重构模板里都会有这么一条，"列出调用方清单并逐一确认行为兼容性"。

3.3 调试模板：把"玄学报错"变成结构化排查

调试可能是最让人崩溃的场景，因为很多时候你拿到的是一个对AI来说信息量极少的描述：某一个接口偶发超时、某一个页面在特定操作下白屏、某条SQL在数据量大时变慢。如果直接把这些描述抛给Claude Code，它会给出一堆可能性，但没法收敛。

我的调试模板背后的思路是让AI使用分析工具进行问题假设与验证——不要让它只凭经验猜，而是给它一个结构化的排查路径。模板的核心流程是这样的：

## 执行步骤 1. 先复现问题：根据用户的描述，尝试构造复现路径。如果无法复现，列出你需要用户补充的关键信息。 2. 收集证据：使用调试工具查看程序输出、接口返回、运行状态。只基于证据做判断，不允许凭空猜测。 3. 建立假设：根据证据列出排在最前面的三个假设，按可能性排序。 4. 逐个验证：针对第一个假设，提出一个最小验证方案（比如临时加日志、写一段最小复现代码），验证后再进入下一个假设。 5. 定位根因后，给出修复方案和验证步骤。 ## 质量标尺 - 不允许在没有任何证据的情况下直接输出"可能是XX原因"的结论。 - 如果证据不足，必须明确说"证据不足以定位根因"，并向用户索取下一步需要的信息。 - 每一步排查动作都要有结果记录，方便用户复现你的排查过程。

核心的改动其实就一条：不许猜，必须有依据才能下结论。你可能会觉得这不算什么，但实际操作下来，AI确实会在证据不充分时强行给结论，而且措辞非常自信。加了这条质量标尺之后，它的输出明显"谨慎"了，但也明显更有条理了。

有一次线上反馈登录接口在高峰期偶发报错，我用这个模板把当时的错误日志和最近的代码变更丢给AI。它先用查看工具读了最近一周的变更记录，发现有个提交改了连接池的配置，再结合日志里大量的连接超时信息，基本锁定了方向，最后给出的是"连接池最大连接数从100降到50 + 某个慢查询长时间占用连接"的结论。这个排查过程比我手动查快得多，而且每一步都有据可查。

3.4 架构评审模板：让AI追问"设计代价"

架构评审和代码审查是两个层级的事。代码审查看的是"这段代码写得对不对"，架构评审看的是"这个设计在更大的范围内合不合理"。

我给架构评审模板定的核心规则是：不评判、只提问。不是让AI直接说"这个方案好"或"这个方案不好"，而是让它站在不同角色的立场（维护者、调用方、未来接手的人、运维）去把这个设计的问题穷举出来。

模板中有一块固定的追问清单，包括：

• 这个方案引入了哪些新的复杂性？有没有简化掉的复杂性比它更值得优先处理？
• 这个设计的扩展点真的会被用到吗，还是过度设计？
• 新组件上线后，运维、监控、故障恢复分别怎么处理？
• 这个方案和现有系统的边界是否清晰？职责划分有没有模糊地带？
• 如果半年后业务量翻倍，这个设计的瓶颈会在哪里？

但这些提问只是兜底，更重要的环节是上下文获取。架构评审模板会要求AI先读几个特定的文件：设计文档（如果有）、核心模块的入口代码、现有架构说明。看完之后，AI需要在输出里明确列出"本次评审基于了哪些阅读材料"，一旦材料不全，AI要自己指出覆盖盲区。

我拿这套模板评审过一个微服务拆分方案。AI在读完现有的网关路由代码后提了一个我之前没想到的问题：拆分后新增的服务需要单独处理鉴权逻辑，而现有网关已经是统一的鉴权入口，如果拆分时没有同步改网关的转发规则，新服务会暴露在未鉴权的状态。这个问题直接影响了拆分的排期计划，因为我原本根本没想到要去动网关。这一条就值回了我做模板的所有时间。

4. 模板落地的关键配套：CLAUDE.md、Slash命令与上下文管理

模板文件本身只是半成品，重要的是让它们真正跑起来。这就要靠Claude Code的配套机制：CLAUDE.md、自定义Slash命令、以及上下文管理策略。三个东西配合起来，才是一套完整的模板化工作流。

4.1 CLAUDE.md：全局规则与仓库级规则的分工

CLAUDE.md是Claude Code的全局指令文件，每个会话启动时会自动加载。很多人只是随手往里写几句"你是一个编程助手"，这属于极大的浪费。

我把CLAUDE.md分成了两个层级来用：

• 全局CLAUDE.md（放在~/.claude/CLAUDE.md）：写所有项目通用的行为规范。比如：不做没有依据的猜测、重要改动前先列出影响范围、输出中文、代码建议必须附带文件路径等。
• 仓库级CLAUDE.md（放在项目根目录）：写当前项目的特定信息。技术栈、目录结构、代码规范、常用命令、构建方式、部署流程。

分工的原则是：通用规则不放在项目里，项目信息不放在全局里。如果全局文件里堆了一堆某个项目特有的规则，换个项目就会各种冲突；如果项目文件里写一堆通用套话，新成员看完也不知道这个项目的关键信息在哪。

下面是一个项目级CLAUDE.md的示例片段：

# 项目背景 这是一个B端订单管理系统。前端 Vue3 + TypeScript，后端 Go + PostgreSQL。 当前核心模块：订单、支付、库存、用户。 # 目录结构 - /server Go后端 - /web 前端 - /docs 架构与接口文档 # 代码规范 - 后端每个HTTP接口必须包含参数校验和错误码 - 前端状态管理统一使用 Pinia，禁止全局状态随意挂载 - 数据库变更必须附带迁移文件，不允许直接在运行环境中改表 # 常用命令 - 本地启动后端：make dev - 跑全部测试：make test - 生成接口文档：make docs # 注意事项 - 支付模块涉及第三方回调，修改时必须确认幂等逻辑 - 库存扣减采用乐观锁，不允许改成先查后改的朴素逻辑

CLAUDE.md写得好不好，直接决定AI对你项目的"直觉"准不准。

4.2 自定义Slash命令：把模板变成一条命令

模板文件如果只能靠手动打开、复制、粘贴，用起来还是麻烦。Claude Code支持自定义Slash命令，配置在.claude/commands/目录下，每个Markdown文件对应一条命令。

目录结构是这样：

.claude/ └── commands/ ├── review.md ├── refactor.md ├── debug.md └── arch.md

文件内容就是模板文件本身。配置好之后，你在Claude Code会话里输入/review，模板内容就会被自动注入到当前对话，作为本次会话的指令。这比复制粘贴体验强太多了，而且参数也支持。你可以在命令文件里定义变量占位符，调用时动态填充：

--- description: 审查指定代码变更 argument_hint: 文件路径或diff描述 --- 审查变更：$ARGUMENTS 按代码审查模板执行，注意先获取完整上下文再下结论。

这样我一输入/review payment-service.go，AI就会把payment-service.go当作参数，开始执行审查流程。整个过程一气呵成，完全不用打开模板文件。

4.3 会话启动与上下文注入的顺序

有了模板和命令之后，还有一个隐藏的细节：上下文注入的顺序会影响AI的理解质量。

我以前习惯一次性把所有东西都塞给AI：模板内容、背景说明、相关文件路径、我的要求都堆在一起。后来发现，一旦信息量太大，AI反而会忽略掉一些边缘约束。

现在的做法是分阶段注入：

1. 会话启动时：CLAUDE.md自动加载，AI已经知道了项目的基本信息。
2. 第一条消息：只说明本次任务的大目标，比如"我要重构订单模块的库存扣减逻辑"。
3. 命令触发：执行/refactor，模板里的上下文获取步骤会让AI先自己去读相关代码。
4. 中期交互：AI读完代码之后，会向我确认它理解到的约束和意图，我只需要在这个节点做校对和补充。

这样做的好处是，AI对项目的全局认知先建立好，再进入具体任务时就知道该关注哪些文件；模板中的"上下文获取"步骤把它引导到正确的文件集合上；最后我的校对环节兜底，确保它没有理解偏。

5. 我踩过的坑：模板不是写得越多越好

模板体系搭好之后，我一度进入了"收集癖"模式，恨不得把所有任务都写成模板。模块开发写一个、接口联调写一个、性能优化写一个、日志分析写一个……一个月下来，模板数量翻了一倍。结果呢？很多模板根本没用过，个别用了一次就发现不对劲。总结了一下，至少有四类坑是值得拿出来说的。

5.1 过度约束带来的"机械感"

模板写得太细，每一条都要AI严格按步骤执行，最后的输出会变成一种"虽然格式全对，但内容没有灵魂"的状态，尤其是涉及设计、方案类的任务时特别明显。

有一次我拿一个写得很详细的技术方案模板去让AI设计一个缓存方案。模板要求它按五个固定章节输出、每个章节都有字数要求、必须有对比表格。AI倒是全部照做了，但那份方案从头到尾都在罗列常识——缓存雪崩、穿透、预热，教科书式的章节，没有一条结合我们项目的具体业务场景。

后来我把模板里的"输出格式"改成了"你必须先基于本项目的业务特点，识别出此方案需要解决的核心矛盾，让结论围绕这个矛盾展开"。差别非常大。模板的目的是框定工作方式，而不是框死思维空间。对开放性任务，管过程比管输出重要。

5.2 模板文件变成新的"上下文黑洞"

Slash命令使用很方便，但如果你把一个几百行的模板塞进命令文件，每次调用它会占掉大量对话窗口的额度，在序长受限时会挤占真正的代码上下文空间。

我自己最重的一个模板曾经写到400多行，触发一次之后，AI在前几轮对话里反复在引用模板里的内容，留给代码分析的上下文变得很少。后来我做了个清洗：把模板里那些"永远是这么干"的部分挪进CLAUDE.md，因为CLAUDE.md会被看作长期上下文，独立管理；模板里只保留和具体任务强相关的部分。

经验是：模板应该是"任务专属的指令骨架"，而不是"百科全书"。能给全局规则的东西放全局，能一句话说明的东西不要写满一页。

5.3 只有一个模板，没有模板的"反面"

这个坑比较隐性。代码审查模板一直很有效，于是我把其他任务的模板也往它的格式上靠，结果发现调试场景不太适合用"输出一份报告"这种格式，调试更应该是多轮对话、假设验证的循环，单次输出的报告价值不大。

意识到这个问题后，我把模板提案改成了两部分：单轮产出的模板和多轮互动的模板。调试就是一种多轮互动，模板要定义的更多是"每一轮怎么走"，而不是"最后怎么输出"。从此之后，模板设计的取舍就不再是"越统一越好"，而是"这个任务天然适合单轮还是多轮，就按对应的模式来设计"。

5.4 模板维护跟不上项目变化

模板里的信息是有保质期的。我在一个项目里用了一套接口约定，写进了CLAUDE.md和模板里；后来接口升级了，约定变了，但模板没跟着更新。结果AI按照旧约定生成了代码，反而成了新的地板。

后来我把模板维护写进了迭代节奏里，并养成了一个习惯：每次用完模板之后，如果发现模板里有信息已经和项目现状不一致，顺手就改。一条一条改比攒到某一天统一改要省事得多，而且AI绝对不会提醒你模板过期了——这件事只能靠人。

6. 模板的沉淀与迭代：从个人项目到团队资产

模板这件事情最妙的地方在于：它是一个滚雪球式的资产。每用一次，你都会发现可以改进的细节；每踩一次坑，你就多了一条可以在模板里固化的规则。这套沉淀过程可以从你个人开始，但完全可以扩展成团队层面的基座。

6.1 模板的版本管理：不只是Git提交

我的模板仓库是用Git管理的，这点没悬念。关键在于提交信息的粒度：我会精确到"某一次代码审查时，发现AI不会主动去查调用方，于是在上下文获取步骤增加了调用方追踪的指令"，而不是笼统地写"更新模板"。

这种精确记录的价值在后来的回溯时特别大。当你发现某种类型的任务最近质量下降了，可以顺着提交历史看看是不是哪一次改动改掉了某个关键约束。模板出问题时的排查，和排查代码Bug的方法是同一套。

6.2 团队共享：核心是约定，不是拷贝

后来我把这套模板体系分享给了团队。原以为大家用上就完事了，实际发现推进速度比我预期慢，原因不是模板不好用，而是每个人的工作方式差异很大。有人习惯先看输出再调方向，模板里的强制顺序让他觉得别扭；有人常年手动操作，Slash命令对他来说是新的概念负担。

所以团队层面推模板，关键不是把文件拷贝给每个人，而是做两件事。第一，定义"必须用模板"的场合和"可以不用的场合，比如代码进主干前审查必须走模板流程，日常问题的临时讨论可以自由发挥。第二，建立反馈渠道，任何人在用模板时觉得哪一步多余、哪一步缺失，直接在模板仓库提Issue或者直接改完提PR。模板不是某个人的私有产物，而是一个大家一起维护的公共资产。

6.3 持续迭代的核心动力：从每一次不满意出发

模板迭代的原动力很简单：如果你对一次AI输出不满意，不要就此打住，而是去想"模板里加什么规则可以避免这个问题"。

有一次我让AI生成一版提交信息，它把每个文件的改动都列了一个条目，特别长。我不满意。第二天在提交信息模板里加了一条规则："提交信息只描述这次提交的意图和影响，不需要逐文件罗列改动，细节留给diff本身"。之后生成的就顺眼多了。

再比如，有一次代码审查模板跑完以后，我发现AI完全没有看这个改动的关联测试是否存在。于是我在审查维度里加了一栏："测试覆盖：本次改动是否缺少必要的单元测试或集成测试，指出具体缺少的用例场景。"

每一次不满意都是一次模板库的补丁机会。模板里的每一条规则，都应该是真实的教训沉淀下来的，而不是凭空想象的"AI最好这么做"。

我现在的claude-code-templates项目已经累计沉淀了三十多条规则，分布在四个分类下。和第一版相比，每个模板的指令都更精简、更贴近实战，不再有那些"正确但没用"的空话。这个过程让我最大的体会是：模板化的真正价值不在于第一次设计得多完美，而在于它给了你一个可以持续积累的地方。你在AI协作中付出的每一分思考——不管是踩坑后总结的经验，还是灵光一现想到的好约束——都能被存下来、复用出去、分享给别人，而不是停留在某一次对话里，等几天后就被忘干净。