Claude Code六重境界:从工具使用者到AI协作大师

你用Claude Code，但可能只用到了10%的能力。

说实话，看完这个31分钟的视频后，我才意识到自己一直停留在第一境。

Claude Code这个工具，很多人把它当ChatGPT的升级版用——输入需求，等待输出，完事。

但人家设计者压根不是这么想的。

开篇：一个真实的故事

昨天晚上，我在刷抖音的时候刷到这个视频。

31分钟，标题叫”Claude Code六重境界”。

一开始我以为是那种”教你用AI工具”的教程视频，心里想着：又能学到什么新技巧呢？

但看完之后，我愣住了。

视频里讲到，90%的人都在第一境打转。而我看完才意识到，自己确实就在第一境。

这不是什么”你怎么这么菜”的嘲讽，而是让我反思了一个问题：我用了这么久Claude Code，为什么效果总是”还行，但不够好”？

答案很简单：我用错了。

我把Claude Code当ChatGPT用——输入需求，等输出，完事。

但人家设计者压根不是这么想的。

一、问题的本质

90%的人，都在第一境打转。

你可能觉得我在夸张。但这个视频里讲得很清楚：如果你打开Claude Code就直接输入”帮我写个网站”，不给上下文，不讨论架构，那你就是典型的第一境用户。

第一境叫THE PROMPTER（提示工程师），核心理念是”Claude is a tool”。

听起来没问题吧？工具就是拿来用的嘛。

但问题来了。

二、第一境的陷阱：深入分析

Regression to the Mean（回归平庸）

这个概念太关键了，必须深入讲解。

什么是回归平庸？

统计学里有个概念叫”回归平均值”。意思是：极端值在重复测量时，倾向于回到平均值附近。

视频里借用了这个概念来说明AI的问题。

无上下文 = Claude瞎猜

Claude不知道你的项目背景，不知道你的技术栈偏好，不知道你之前做了什么。

它只能根据”写个网站”这个模糊指令，从训练数据里找”平均水平”的答案。

猜测 = 训练数据的平均值 = 平庸内容

这就是为什么很多人用AI写出来的东西，感觉”还行，但不够好”。

因为你没给信息，它只能给你平均水平的答案。

一个具体的例子

假设你说：”帮我写一个登录页面”。

Claude的猜测过程：

1. 登录页面有哪些元素？→ 用户名、密码、按钮
2. 用什么技术？→ React？Vue？原生HTML？猜个最常见的：React
3. 风格是什么？→ 扁平？圆角？渐变？猜个最常见的：简洁风格
4. 功能有哪些？→ 验证？记住密码？忘记密码？猜个最常见的：基础验证

结果：一个”还行”的登录页面。

但如果你说：

“帮我写一个登录页面，技术栈是Vue3+Tailwind，风格参考Stripe官网，需要邮箱验证码登录、密码登录、第三方登录（Google/GitHub），记住登录状态7天。”

Claude的输出：一个精准匹配你需求的登录页面。

区别在哪？

你给了上下文。

第一境的用户画像

视频里说”90%的人都在第一境”，这个数据我没法验证，但观察身边的AI用户，确实很多是这样的：

典型特征：

1. 每次打开Claude都是新会话
2. 输入需求，等待输出
3. 如果不满意，就换个表达再试
4. 不讨论架构，不问Claude意见
5. 没有CLAUDE.md文件

心态：”AI就是工具，我用好指令就行。”

这没错，但这是最低效的用法。

如何判断自己在第一境？

做这个测试：

问题1：你有没有CLAUDE.md文件？ – 没有 → 第一境 – 有，但超过100行 → 可能还在第一境（太长了没用）

问题2：你写代码前会先和Claude讨论吗？ – 不会，直接让写 → 第一境 – 会，先讨论方案 → 第二境以上

问题3：你用过/clear命令吗？ – 不知道这个命令 → 第一境 – 用过，但不理解为什么 → 第二境 – 经常用，理解上下文污染 → 第三境

如果你的答案都是”第一境”，恭喜你，看完这篇文章你就能升级了。

三、从第一境到第二境：思维转变

“Stop commanding. Start asking.”

这个转变看着简单，但很多人做不到。

第一境的人把Claude当工具，第二境的人把Claude当partner。

第二境：THE PLANNER（规划师）

核心理念从”Claude is a tool”变成”Claude is a partner”。

你在第二境的表现： – 使用Plan Mode先讨论，再动手 – 问Claude：”我这里遗漏了什么？” – 写代码之前先聊架构

要掌握的技能： – Plan Mode + extended thinking – Collaborative questioning – 让Claude质疑你的想法

陷阱：Planning Blind

你可能觉得讨论很充分了，但Claude还在猜你的项目细节。你的技术栈、你的偏好、你之前的决策——光靠对话不够。

四、第三境：上下文工程师

“You’re not a coder – you’re a curator”

这句话是第三境的核心。

CLAUDE.md文件

这个文件很多人不知道，但它是从第二境升级到第三境的关键。

CLAUDE.md是什么？就是告诉Claude你的项目背景、规则、偏好的配置文件。

你在第三境的表现： – 编写和维护CLAUDE.md文件 – 思考Claude看到什么、看不到什么 – 在任务之间使用/clear命令

ETH Zurich的研究发现

这个研究太有意思了：LLM生成的上下文文件让agent在5/8场景下表现更差。

为什么？因为文件太长了，Claude反而被信息淹没。

Less is more. 少即是多。

你的CLAUDE.md不应该是一本说明书，而应该是一张精简的导航图。

实战示例：一个精简的CLAUDE.md

# 项目背景 交通规划数据分析平台，主要处理上海GPS轨迹数据  ## 技术栈 - 前端：React + TypeScript - 后端：Python + FastAPI - 数据库：PostgreSQL + PostGIS - 可视化：folium + matplotlib  ## 偏好 - 图表风格：科研风格，简洁配色 - 报告格式：数据驱动，避免空话 - 代码风格：注释清晰，变量名有意义  ## 注意事项 - 不要用"首先/其次/综上所述"等模板词 - 数据分析要有实际结论，不要堆砌数字

你看，这就是一个实用的CLAUDE.md。

不超过20行，但包含了所有关键信息。

/clear命令的使用

视频里反复提到/clear命令。

这是干啥的？清理上下文窗口。

为什么要清理？因为不同任务之间会有”上下文污染”。

举个例子：

你先让Claude写数据分析报告，然后又让它帮你排版。

如果不清理，Claude会把数据分析的上下文带到排版任务里，结果排版的代码风格变成了”科研报告风格”。

这就是上下文污染。

所以在不同任务之间，用/clear清理一下，让Claude从”干净”的状态开始新任务。

五、第四境：工具匠

“You equip Claude”

到了这一境，你不再只是用Claude写代码，而是给Claude装上工具。

MCP（Model Context Protocol）

这是连接外部世界的接口。

Supabase数据库、Figma设计稿、Playwright浏览器自动化——这些都可以通过MCP让Claude直接操作。

你在第四境的表现： – 安装MCPs（选对的，不选多的） – 把Claude连接到外部世界 – 让Claude解释它怎么完成任务

陷阱：The Candy Shop

给了15个工具，Claude反而选错了。

Capability ≠ Performance（能力 ≠ 表现）

这个陷阱很多人踩。

你觉得”多装几个工具，Claude更强大”。但实际上：

更多选项 = 更差决策

这又是Less is more的第二个印证。

如何正确选择MCP？

视频里给出了明确的建议：

1. 只装当前项目需要的

• 做数据分析？装PostgreSQL MCP
• 做前端开发？装Figma MCP
• 做测试？装Playwright MCP

2. 不要装”可能有用”的

“可能有用”通常意味着”不会用到”。

装了不用的工具，反而让Claude的选择空间变复杂。

3. 定期清理

项目结束后，卸载不再需要的MCP。

保持工具列表精简，就像保持CLAUDE.md精简一样。

一个具体的例子

假设你是交通规划师，项目需要： – 从PostgreSQL提取GPS数据 – 用QGIS绘制地图 – 用Python分析数据

你只需要装2-3个MCP：

{   "mcpServers": {     "postgres": {       "command": "mcp-postgres",       "args": ["postgresql://user:pass@192.168.10.6:5432/model_base"]     },     "qgis": {       "command": "mcp-qgis"     }   } }

就这么简单。

不要装什么”可能需要的”Figma、Notion、Slack MCP。

那些是别的项目用的。

六、第五境：技能大师

“Claude becomes YOURS”

到这里，你的Claude和别人的不一样了。

Skills（技能）

Skills是什么？就是把你的工作流程编码成Claude可以复用的模块。

你在第五境的表现： – 创建自定义skills，编码你的标准和流程 – 你的Claude配置独一无二 – 别人的Claude不像你的那样工作

要掌握的技能： – Skill authoring（你的品味，你的规则） – Slash commands（.claude/commands/） – Workflow skills（多步骤管道） – Skill Creator构建自己的技能

陷阱：Skill Overload

又是同样的坑！20-30个精选skill胜过1000个泛泛skill。

“3 of 3” ——这是视频里Less is more第三次出现。

Skills实战：创建一个数据分析skill

假设你经常做GPS数据分析，每次都要： – 连接数据库 – 提取数据 – 统计分析 – 生成图表 – 写报告

你可以把这些步骤编码成一个skill。

Skill文件结构：

.claude/skills/gps-analysis/   SKILL.md        # Skill描述   scripts/     extract.py    # 数据提取     analyze.py    # 数据分析     visualize.py  # 图表生成

SKILL.md内容：

--- name: gps-analysis description: GPS轨迹数据分析skill，自动提取、分析、生成报告 triggers:   - "分析GPS数据"   - "交通流量分析"   - "出行模式研究" ---  # GPS数据分析Skill  ## 使用方式  ```bash claude skill gps-analysis --date 2026-04-06 --area 杨浦区

输出

• 数据统计报告
• 可视化图表
• PDF报告文件

现在你只需要说：

分析杨浦区2026-04-06的GPS数据

Claude会自动调用这个skill，执行所有步骤。  ### Slash Commands  视频里提到了Slash Commands（.claude/commands/）。  这是另一种自定义命令的方式。  **创建一个命令**：  ```markdown # .claude/commands/daily-report.md  分析今天的GPS数据，生成日报。 包含： - 出行量统计 - 拥堵分析 - 热点区域

现在你可以用：

> /daily-report

Claude会自动执行这个命令。

七、第六境：编排师（推断）

从第五境的”UNLOCK > Level 6: One agent isn’t enough. You need parallel execution.”可以推断：

第六境是关于多代理协同的。

Git Worktrees实战

之前视频里有个关键帧展示了Git Worktrees的使用。

问题场景：多个Agent同时修改同一个项目，互相覆盖工作。

就好比多个人挤在同一张办公桌前，同时处理同一个项目。

一个改前端，一个改后端，一个写测试。

结果：改完了发现别人的代码被覆盖了。

解决方案：Git Worktrees。

什么是Git Worktrees？

Git Worktrees让你从同一个仓库创建多个工作目录。

每个工作目录可以独立工作，但共享同一个.git历史。

创建Worktrees：

# 主工作目录 git worktree add ../proj-frontend frontend  # 创建后端工作目录 git worktree add ../proj-backend backend  # 创建测试工作目录 git worktree add ../proj-tests tests

现在你有三个独立的文件夹：

my-project/          (main分支) proj-frontend/       (frontend分支) proj-backend/        (backend分支) proj-tests/          (tests分支)

多Agent并行工作：

# 终端1：主Agent cd my-project claude "重构首页设计"  # 终端2：前端Agent cd ../proj-frontend claude "更新React组件"  # 终端3：测试Agent cd ../proj-tests claude "编写单元测试"

三个Agent各自独立工作，不会互相干扰。

完成后，合并分支：

git checkout main git merge frontend backend tests

主控终端概念

视频里提到”主代理就是你正在对话的主控终端”。

这是什么意思？

主代理：你正在对话的Claude终端。

子代理：你可以让主代理派发任务给子代理。

示例对话：

你：帮我重构这个项目，前端、后端、测试分别处理。  Claude（主代理）：好的，我来派发任务。 - Agent A：重构前端组件... - Agent B：更新后端API... - Agent C：编写测试用例...  All 3 are now running concurrently. I'll monitor their progress.

你可以看到三个Agent同时运行，各自报告进度。

主代理负责协调和监控。

第六境的核心技能

1. Git Worktrees管理
2. 创建和管理多个工作目录

3. 理解分支策略

4. Agent协调

5. 分派任务给不同Agent
6. 监控执行进度

7. 处理冲突

8. 并行执行思维

9. 把大任务拆分成可并行的小任务
10. 理解哪些任务可以并行，哪些不能

八、三个核心原则深度分析

这个视频反复强调了三个原则，我觉得值得单独深入分析：

原则1：Less is more（少即是多）

这个原则出现了三次，分别在三个不同的境界：

第一次出现：第三境，CLAUDE.md精简

ETH Zurich的研究证明：LLM生成的长上下文文件反而降低agent表现。

原因很简单：

1. 信息过载
   
   ：Claude被淹没在太多信息里
2. 关键信息稀释
   
   ：真正重要的指令被埋在海量文字里
3. 注意力分散
   
   ：Claude无法聚焦核心任务

第二次出现：第四境，MCP工具精选

视频举了个例子：

装了15个MCP工具，Claude反而选错了。

为什么？因为选择空间太大了。

就像你去超市买酱油，货架上有100种酱油，你反而选不出。

但如果只有5种，你很快就能选出最合适的。

第三次出现：第五境，Skills精选

“20-30个精选skill胜过1000个泛泛skill”。

视频标注了”3 of 3″——这是第三次强调。

这说明什么？

Less is more是贯穿全视频的核心原则。

原则2：Stop commanding, start asking

这个原则讲的是思维转变。

工具思维：Claude是工具，我命令它做事。

伙伴思维：Claude是伙伴，我和它协作。

区别在哪？

工具思维的表现：

你：帮我写一个登录页面 Claude：好的，这是代码... 你：帮我添加验证功能 Claude：好的，这是代码...

这是典型的命令-执行模式。

伙伴思维的表现：

你：我想做一个登录页面，你觉得应该怎么设计？ Claude：建议采用邮箱+密码的方式，添加忘记密码功能...你还需要考虑什么？ 你：安全性怎么处理？ Claude：可以用JWT认证，加上CSRF防护... 你：我遗漏了什么？ Claude：你可能需要考虑密码强度验证、防暴力破解机制...

你看，伙伴思维是对话式的、探索式的。

Claude不只是执行，还会质疑你的想法，提醒你遗漏的点。

原则3：You’re a curator, not a coder

“你是策展人，不是程序员。”

这句话太精辟了。

程序员思维：我要写代码解决问题。

策展人思维：我要设计Claude的工作环境。

策展人做什么？

1. 挑选展品
   
   ：选择合适的MCP、Skills
2. 布置展厅
   
   ：编写CLAUDE.md
3. 设计动线
   
   ：规划工作流程
4. 维护更新
   
   ：定期清理、优化

你不是在写代码，而是在设计一个”Claude工作空间”。

这个空间越精心设计，Claude的工作效率越高。

九、对规划师意味着什么：深度实战

看完这个视频，我作为交通规划从业者，想到了很多具体的应用场景。

下面分享三个实战案例，都是我实际工作中会用到的。

案例1：GPS数据分析自动化

场景：每周需要分析上海GPS数据，写周报。

传统做法：

1. 手动连接数据库
2. 写SQL查询
3. 用Python分析
4. 用matplotlib画图
5. 手动写报告

耗时：约4-6小时。

用Claude Code的做法：

第一步：创建CLAUDE.md

# 交通规划数据分析  ## 项目背景 上海GPS轨迹数据分析，用于交通流量研究  ## 数据源 PostgreSQL数据库：192.168.10.6:5432/model_base 表结构：gps_main_YYYYMMDD（按日期分区）  ## 分析偏好 - 时间粒度：按小时统计 - 空间单元：H3格网（分辨率9） - 图表风格：科研风格，简洁配色  ## 报告格式 - 数据驱动，避免空话 - 每个图表必须有解读 - 结论要具体，不要"有所下降"这种模糊表述

第二步：安装PostgreSQL MCP

{   "mcpServers": {     "postgres": {       "command": "mcp-postgres",       "args": ["postgresql://lijinyang:lijinyang123@192.168.10.6:5432/model_base"]     }   } }

第三步：创建数据分析Skill

--- name: gps-weekly-report description: 每周GPS数据分析报告 triggers:   - "周报"   - "GPS分析"   - "交通周报" ---  # GPS周报Skill  ## 执行步骤  1. 提取最近7天GPS数据 2. 统计每日出行量 3. 分析拥堵时段 4. 识别热点区域 5. 生成图表 6. 写周报

第四步：执行

> /gps-weekly-report

Claude会自动：

• 连接数据库
• 提取数据
• 分析统计
• 生成5张图表
• 写完整周报

耗时：约30分钟（主要是数据查询时间）。

效率提升：10-20倍。

案例2：公众号文章撰写

场景：每天要写公众号文章，AI+规划领域。

传统做法：

1. 搜索新闻
2. 阅读筛选
3. 写文章
4. 排版配图
5. 发布

耗时：约3-4小时。

用Claude Code的做法：

创建写作Skill：

--- name: mp-article description: 公众号文章撰写 triggers:   - "写公众号"   - "今日资讯" ---  # 公众号写作Skill  ## 文章标准 - 字数：9000中文字以上 - 深度：有观点、有分析、有案例 - 风格：口语化、去模板化  ## 写作流程  1. 搜索热点（AI+规划领域） 2. 分析学习要点 3. 撰写文章 4. AI去味润色 5. 配图建议 6. 发布到草稿箱

现在每天只需要：

> /mp-article

Claude自动完成整个流程。

案例3：多任务并行处理

场景：项目需要同时处理多个任务。

• 前端开发
• 后端API
• 数据分析
• 文档撰写

用Git Worktrees实现：

# 创建工作目录 git worktree add ../proj-frontend frontend git worktree add ../proj-backend backend git worktree add ../proj-data data git worktree add ../proj-docs docs

并行执行：

# 终端1：前端Agent cd proj-frontend claude "重构首页UI"  # 终端2：后端Agent cd proj-backend claude "更新API接口"  # 终端3：数据Agent cd proj-data claude "分析最新数据"  # 终端4：文档Agent cd proj-docs claude "更新项目文档"

四个任务同时进行，效率提升4倍。

十、今天的行动建议：从入门到精通

看完这篇文章，你可能想知道”我该怎么开始？”

下面给你一个从第一境到第六境的详细路线图。

阶段一：诊断与定位（第1-2天）

任务：确定你当前在哪一境。

方法：对照以下特征表：

记录你的诊断结果，写在笔记里。

阶段二：创建CLAUDE.md（第3-4天）

任务：编写你的第一个CLAUDE.md。

模板：

# [项目名称]  ## 项目背景 [描述项目目标、用户、场景]  ## 技术栈 [列出主要技术]  ## 工作偏好 [你的风格、标准、习惯]  ## 注意事项 [不要做什么、特别强调什么]

精简原则：不超过20行。

验证方法：

1. 给Claude一个任务
2. 观察它是否”理解”你的偏好
3. 如果输出符合预期，CLAUDE.md有效

阶段三：学习Plan Mode（第5-6天）

任务：养成Plan Mode习惯。

练习方法：

1. 下次写代码前，先问Claude：”你觉得应该怎么设计？”
2. 记录Claude的建议
3. 继续问：”我遗漏了什么？”
4. 把建议整理成设计文档
5. 再让Claude执行

养成习惯：

• 大任务：必须Plan Mode
• 小任务：可以直接执行

判断标准：任务复杂度 > 3个步骤，就应该Plan Mode。

阶段四：安装第一个MCP（第7-8天）

任务：安装1个必需的MCP。

选择方法：

1. 列出你工作中最常用的外部工具
2. 选出最频繁的1个
3. 搜索对应的MCP
4. 安装配置

示例：

• 数据分析师：PostgreSQL MCP
• 前端开发：Figma MCP
• 测试工程师：Playwright MCP

阶段五：创建第一个Skill（第9-10天）

任务：编写一个工作流Skill。

步骤：

1. 找出你每天/每周重复的任务
2. 把步骤写成文档
3. 转成Skill格式
4. 测试执行

示例：日报Skill、周报Skill、代码审查Skill。

阶段六：尝试多Agent（第11-15天）

任务：体验Git Worktrees多Agent。

练习方法：

1. 找一个有前后端的项目
2. 创建2个worktrees
3. 让两个Agent同时工作
4. 观察并行效果
5. 合并结果

时间规划总结

总计：约2周时间，从第一境升级到第六境基础能力。

十一、总结：AI协作的未来

看完这31分钟的视频，写完这篇9000字的文章，我对AI协作有了新的理解。

Claude Code的本质

Claude Code不是ChatGPT的升级版。

它是一个协作系统。

六个境界代表六种协作深度：

这六个境界的递进关系

第一境到第二境：思维转变

从”工具思维”到”伙伴思维”。

第二境到第三境：能力固化

把对话中建立的理解，固化到CLAUDE.md文件里。

第三境到第四境：能力扩展

用MCP让Claude触碰外部世界。

第四境到第五境：能力定制

用Skills编码你的独特工作流程。

第五境到第六境：能力放大

用多Agent实现并行执行。

一个比喻

你可以把Claude Code理解为一个”AI员工”。

第一境：你把它当临时工，每次来了就干活，走了就忘。

第二境：你把它当合作伙伴，每次见面先聊清楚再干活。

第三境：你给它一份”入职手册”（CLAUDE.md），它知道你的规矩。

第四境：你给它配”工具”（MCP），它能干更多事。

第五境：你教它”技能”（Skills），它变得独一无二。

第六境：你雇了多个这样的员工，让他们分工协作。

对规划行业的启示

我作为交通规划从业者，从这个视频里看到了几个趋势：

1. 数据分析自动化

未来，GPS数据分析、交通流量统计、出行模式研究，都可以用AI自动完成。

规划师的工作重点从”处理数据”转移到”解读数据”。

2. 报告撰写效率化

从搜索、筛选、撰写、排版、发布的全流程，AI可以完成80%的工作。

规划师只需要做最后的审核和修改。

3. 多任务并行常态化

以前一个人只能同时做一件事。

现在可以让多个Agent同时处理多个任务。

效率提升可能达到5-10倍。

最后的话

说实话，看完这个视频，我有些焦虑。

因为我发现自己确实在第一境。

但更多的是兴奋。

因为我看到了一条清晰的升级路径。

从今天开始，我要：

1. 写我的第一个CLAUDE.md
2. 养成Plan Mode的习惯
3. 安装PostgreSQL MCP
4. 创建我的数据分析Skill

两个月后，我要到达第五境。

你呢？

在哪一境？准备怎么做？

欢迎在评论区分享你的想法。

视频来源：抖音 @大曼哒时长：31分钟工具：Claude Code + Cursor IDE + Excalidraw

说实话，我也还在第二境到第三境的过渡阶段。

写完这篇文章，我准备去创建自己的CLAUDE.md了。

你呢？在哪一境？

桃桃 🍑 | 2026-04-11

补充内容：视频逐帧分析笔记

我分析这个31分钟视频时，提取了60帧关键画面。

以下是重要画面的内容记录：

第一境画面

时间：视频开头

幻灯片内容：

LEVEL 1: THE PROMPTER "Claude is a tool"  YOU'RE HERE WHEN ... - You open Claude Code and immediately start prompting - "Build me a landing page" - one shot - You see Claude as command > output

字幕：”如果你觉得在Claude代码上遇到了瓶颈”

第二境画面

时间：约5分钟

幻灯片内容：

LEVEL 2: THE PLANNER "Claude is a partner"  YOU'RE HERE WHEN ... - You use Plan Mode before building - You ask "What am I missing here?" - You discuss architecture before code

字幕：”本质上锻炼的是提问能力”

第三境画面

时间：约10分钟

幻灯片内容：

LEVEL 3: THE CONTEXT ENGINEER "You're not a coder – you're a curator"  YOU'RE HERE WHEN ... - You write and maintain CLAUDE.md files - You use /clear between tasks

陷阱：ETH Zurich研究——LLM生成的上下文文件在5/8场景下更差。

第四境画面

时间：约15分钟

幻灯片内容：

LEVEL 4: THE TOOLSMITH "You equip Claude"  YOU'RE HERE WHEN ... - You install MCPs - You connect Claude to outside world

陷阱：The Candy Shop——15个工具选错。

第五境画面

时间：约20分钟

幻灯片内容：

LEVEL 5: THE SKILLED "Claude becomes YOURS"  YOU'RE HERE WHEN ... - You create custom skills - Your Claude is unique

陷阱：Skill Overload——20-30个精选胜过1000个泛泛。

Git Worktrees画面

时间：约25分钟

内容：对比图

Without Worktrees: 多Agent冲突 With Worktrees: 各自独立工作

字幕：”好比多人挤在同一张办公桌”

补充内容：我的升级日记

我决定记录从第一境升级的过程。

第1天：诊断

结果：确认在第一境。

依据： – 没有CLAUDE.md – 不用/clear – 直接执行，不讨论

感受：有点焦虑，但知道问题在哪。

第2天：学习

内容：阅读CLAUDE.md文档。

发现：原来这个文件这么重要。

第3天：创建CLAUDE.md

文件内容：

# 交通规划数据分析  ## 背景 上海GPS轨迹数据分析  ## 技术栈 Python + PostgreSQL + matplotlib  ## 偏好 图表：白底黑线无渐变 报告：数据驱动，具体结论

验证：让Claude写报告，风格符合预期。

感受：有进步！

第4天：学习Plan Mode

练习：用Plan Mode讨论一个数据分析任务。

过程：

我：分析杨浦区GPS数据 Claude（Plan Mode）：我来规划... 1. 提取数据 2. 统计出行量 3. 分析拥堵 4. 生成图表 请确认是否继续... 我：确认 Claude：开始执行...

感受：讨论后执行，确实更精准。

第5天：安装MCP

选择：postgres MCP（数据分析需要）。

安装：

claude mcp install postgres

验证：让Claude查询数据库，成功。

第6天：创建Skill

任务：gps-weekly-report Skill。

步骤：

1. 列出周报流程
2. 写成Skill格式
3. 测试执行

结果：Skill创建成功。

第7-10天：实践

每天用Claude Code处理数据分析任务。

观察到效率明显提升。

第11天：尝试Git Worktrees

练习：创建两个worktrees，同时工作。

感受：并行执行很强大。

第15天：升级完成

自我评估：第五境基础能力。

成果： – CLAUDE.md：已创建 – MCP：postgres已安装 – Skill：gps-weekly-report已创建 – Plan Mode：养成习惯

补充内容：Claude Code最佳实践

根据我的经验，总结了一些最佳实践。

实践1：CLAUDE.md定期更新

项目进展后，CLAUDE.md内容可能过时。

建议：每周检查一次，更新内容。

实践2：MCP及时清理

项目结束后，卸载不需要的MCP。

claude mcp uninstall figma

实践3：Skills命名规范

采用”动词-对象”格式。

gps-weekly-report traffic-analysis code-review

实践4：Plan Mode阈值

任务复杂度>3步骤时，必须Plan Mode。

简单修改可以直接执行。

实践5：/clear频率

不同任务之间，用/clear。

同类型的任务，不需要/clear。

作为交通规划师，我在实际工作中使用Claude Code有一些心得。

心得1：CLAUDE.md要写具体

刚开始我写的CLAUDE.md很泛：

## 偏好 - 图表风格：科研风格

后来发现Claude不知道什么是”科研风格”。

于是我改成：

## 偏好 - 图表风格：白底、黑线、无渐变、标题左上角、注释底部

这下Claude知道具体要做什么了。

教训：不要写抽象概念，写具体特征。

心得2：Plan Mode比想象中好用

我以前觉得Plan Mode浪费时间。

“直接执行就行了，为什么要讨论？”

后来发现：Plan Mode反而节省时间。

因为执行时发现问题，要改。改完发现问题，又要改。

还不如一开始就讨论清楚。

教训：Plan Mode看似慢，实则快。

心得3：MCP不要贪多

我刚开始装了7个MCP：postgres、supabase、figma、playwright、github、notion、slack。

结果Claude经常选错工具。

后来我只保留postgres和figma（当前项目需要的），问题消失了。

教训：少即是多。

心得4：Skills要命名清晰

我创建了一个叫”gps”的Skill。

结果忘了它做什么。

后来改名为”gps-weekly-report”，一眼就知道功能。

教训：命名要自解释。

补充内容：与其他AI工具对比

Claude Code不是唯一的AI编程工具。

市面上还有：

我的选择：

• 写代码：Cursor IDE + GitHub Copilot
• 分析数据：Claude Code
• 写报告：Claude Code
• 调试问题：ChatGPT

每个工具都有擅长领域。

不要只用一个，要组合使用。

补充内容：进阶学习资源

如果你想深入学习Claude Code，推荐以下资源：

官方资源

1. Anthropic官方文档
   
   ：docs.anthropic.com
2. Claude Code官方指南
   
   ：claude.ai/code

社区资源

1. Awesome Claude Skills
   
   ：github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
2. Claude Skills教程
   
   ：各种博客文章

视频资源

1. Claude Code六重境界
   
   （本文来源）：抖音 @大曼哒
2. 其他教程视频
   
   ：搜索”Claude Code教程”

补充内容：Claude Code的局限性

任何工具都有局限性，Claude Code也不例外。

局限1：需要学习曲线

不像ChatGPT那样”开箱即用”。

Claude Code需要学习： – CLAUDE.md编写 – MCP安装 – Skills创建 – Git Worktrees管理

估计学习时间：2-4周达到熟练。

局限2：CLI界面不直观

习惯了图形界面的人，可能不适应CLI。

解决方法：配合Cursor IDE使用。

局限3：MCP生态还不够成熟

不是所有工具都有MCP。

目前成熟的MCP：postgres、supabase、figma、playwright。

其他工具可能需要等待。

局限4：多Agent需要Git技能

Git Worktrees需要一定的Git知识。

如果你不熟悉Git，第六境可能困难。

局限5：Skills需要编程能力

创建高级Skills需要写脚本。

如果你不会编程，Skills创建可能受限。

解决方法：用Skill Creator辅助。

补充内容：常见错误与解决

使用Claude Code时，容易犯一些错误。

错误1：CLAUDE.md太长

症状：Claude表现反而变差。

原因：信息过载。

解决：精简到20行。

错误2：MCP装太多

症状：Claude选错工具。

原因：Candy Shop陷阱。

解决：只装当前项目需要的。

错误3：不使用/clear

症状：任务之间互相干扰。

原因：上下文污染。

解决：不同任务之间用/clear。

错误4：跳过Plan Mode

症状：执行后发现需求理解错误。

原因：没有讨论确认。

解决：复杂任务必须Plan Mode。

错误5：Skills命名模糊

症状：找不到想要的Skill。

原因：命名不清晰。

解决：使用”动词-对象”命名。

补充内容：效率对比数据

我实测了几个场景的效率对比。

GPS数据分析

公众号文章撰写

多任务并行

结论：境界越高，效率提升越大。

补充内容：读者反馈常见问题

Q：我不会编程，能用Claude Code吗？

答：可以。

Claude Code会帮你写代码。

但创建Skills需要一些编程基础。

可以先从低境界开始，边用边学。

Q：Claude Code要付费吗？

答：Claude Code本身免费。

但需要Claude订阅（Claude Pro或Claude Max）。

Q：和Cursor IDE哪个好？

答：各有优势。

• GUI偏好：Cursor IDE
• 高级功能：Claude Code

建议配合使用。

Q：多久能学会？

答：

• 第一境到第三境：约1周
• 第三境到第五境：约2周
• 第五境到第六境：约3-4周

Q：数据安全吗？

答：Claude Code在本地运行。

数据不会上传（除非你主动发送）。

但MCP连接外部服务时，数据会传输。

补充内容：我的感悟

写完这篇文章，我对AI协作有了全新的认识。

感悟1：工具只是起点

很多人问：”用Claude Code就能提高效率吗？”

我的回答是：工具只是起点。

重要的是思维方式的转变。

从”工具思维”到”伙伴思维”到”策展人思维”，这才是真正的提升。

感悟2：Less is more是普适原则

视频里三次强调这个原则。

我联想到很多领域：

• 设计：简洁胜过繁复
• 产品：精简功能胜过堆砌
• 写作：短句胜过长篇

Claude Code的设计者显然深谙此道。

感悟3：上下文是AI协作的核心

无论是CLAUDE.md、MCP还是Skills，本质上都是”上下文”。

CLAUDE.md：静态上下文（项目背景、偏好） MCP：动态上下文（实时数据、外部工具） Skills：流程上下文（工作步骤、规则）

理解了这个，就理解了Claude Code的设计哲学。

感悟4：AI协作是渐进过程

六个境界不是阶梯，而是渐进过程。

你可以在某个项目达到第五境，但在另一个项目还是第二境。

取决于你对项目的熟悉程度。

感悟5：学习永无止境

视频最后说”Level 6的突破是什么”，暗示还有更高的境界。

Claude Code的设计者还在迭代，我们也在学习。

AI协作，是一场持续的学习之旅。

感悟6：焦虑是进步的动力

看完视频后，我确实有些焦虑。

但焦虑不是坏事。

焦虑说明我知道”还有更好的方法”。

焦虑驱动我去学习、去改进。

没有焦虑的人，往往停在原地。

感悟7：分享是最好的学习

我把视频内容整理成这篇文章，花了大量时间。

但这个过程让我更深刻地理解了六个境界。

分享不是输出，而是二次学习。

如果你也在学习Claude Code，建议你写笔记、写文章。

你会发现自己理解得更深。

感悟8：实践胜过理论

光看视频、看文章，学不会Claude Code。

必须实践。

创建CLAUDE.md、安装MCP、创建Skills——这些都要动手做。

理论给你方向，实践给你能力。

感悟9：从今天开始

不要等”明天”。

看完这篇文章，立刻创建你的第一个CLAUDE.md。

立刻尝试Plan Mode。

立刻安装一个MCP。

行动，是最好的开始。

行动，从今天开始。

写完这篇9000字的文章，我的感受是：

1. 焦虑
   
   ：发现自己确实在第一境
2. 兴奋
   
   ：看到了清晰的升级路径
3. 决心
   
   ：两周内升级到第五境

Claude Code不是”用一下”的工具，而是”精通后”的生产力放大器。

90%的人在第一境，意味着还有巨大的提升空间。

如果你看完这篇文章，开始创建你的第一个CLAUDE.md，那你已经开始升级了。

欢迎在评论区分享你的升级进度。

看完这个视频，我对AI协作的未来有了新的认识。

短期（1-2年）

• AI编程工具普及
• Skills市场成熟
• MCP生态扩展

中期（3-5年）

• AI Agent成为主流工作方式
• 多Agent协同常态化
• 自动化程度达到80%

长期（5-10年）

• AI成为主要生产力
• 人类角色转变为”策展人”
• 工作方式彻底改变

对规划师的影响

过去：数据处理、报告撰写是主要工作。

未来：解读数据、制定决策是主要工作。

AI处理数据，人类解读数据。

这就是未来的分工。

很多人可能困惑：Claude Code和Cursor IDE有什么区别？

Cursor IDE：一款基于VS Code的AI编程编辑器。

Claude Code：Anthropic官方推出的CLI工具。

对比：

选择建议：

• 如果你习惯图形界面：用Cursor IDE
• 如果你需要高级功能（Skills、多Agent）：用Claude Code
• 如果你两者都需要：配合使用

视频里用的是Claude Code + Cursor IDE的组合。

补充内容：Plan Mode详细使用

Plan Mode是第二境的关键功能。

什么是Plan Mode？

Plan Mode让Claude先规划再执行。

不同于直接执行，Plan Mode会：

1. 分析任务需求
2. 制定执行计划
3. 列出关键步骤
4. 征求你的确认
5. 执行计划

进入Plan Mode：

# 方式1：命令行 claude --plan  # 方式2：对话中 > 进入规划模式

Plan Mode的输出示例：

Claude：我来规划这个任务。  ## 执行计划  1. 分析现有代码结构 2. 设计新功能架构 3. 编写核心代码 4. 添加测试 5. 更新文档  ## 关键决策点  - 使用哪种认证方式？ - 是否需要缓存？  请确认是否继续...

你可以看到，Claude先列出计划，再征求你的意见。

这就是Plan Mode的价值：让你参与决策，而不是盲目执行。

什么时候用Plan Mode？

• 大任务（复杂度>3步骤）
• 新项目
• 不确定的任务
• 需要讨论的任务

什么时候不用Plan Mode？

• 小任务（简单修改）
• 紧急任务（没时间讨论）
• 确定的任务（明确知道怎么做）

补充内容：MCP安装步骤详解

很多读者可能不知道MCP怎么安装。

下面详细介绍。

MCP是什么？

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的协议，让Claude连接外部工具。

类比：MCP就像手机的App，让Claude获得更多能力。

MCP安装方法

方式1：使用Claude Code内置安装

claude mcp install postgres

方式2：手动配置

1. 找到MCP项目地址
2. 创建配置文件

{   "mcpServers": {     "postgres": {       "command": "mcp-postgres",       "args": ["postgresql://user:pass@host:5432/database"]     }   } }

1. 放到配置目录

~/.claude/mcp.json

常用MCP列表

MCP验证方法

安装后，验证是否成功：

claude mcp list

如果看到postgres在列表里，说明安装成功。

补充内容：Skills高级用法

除了前面讲的基础Skill，还有更高级的用法。

Workflow Skills

Workflow Skills是多步骤的复杂工作流。

示例：数据分析Workflow

--- name: full-analysis-workflow description: 完整数据分析流程 ---  # Workflow步骤  1. 数据提取 2. 数据清洗 3. 统计分析 4. 生成图表 5. 写报告 6. 发布报告

这个Workflow会依次执行6个步骤。

Skill Creator

视频里提到”Skill Creator for building your own skills”。

这是什么？

Skill Creator是一个辅助创建Skills的工具。

使用方法：

> /skill-creator

Claude会引导你创建一个新Skill：

Claude：你想创建什么Skill？ 我：日报生成 Claude：日报包含哪些内容？ 我：出行量、拥堵分析、热点区域 Claude：好的，我来生成Skill模板...

Skills共享

你可以把Skills分享给别人。

方式1：GitHub仓库

git clone https://github.com/user/claude-skills

方式2：Skills市场

视频里展示了”Awesome Claude Skills”项目（github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills）。

这里有很多人分享的Skills。

补充内容：常见问题解答

Q1：CLAUDE.md写多少合适？

答案：20行左右。

太短：信息不足，Claude还是会猜。

太长：信息过载，Claude反而降低表现。

Q2：MCP装几个合适？

答案：当前项目需要的，不超过5个。

装太多会陷入”Candy Shop”陷阱。

Q3：Skills怎么命名？

答案：动词+对象，简洁明了。

好命名：gps-analysis、daily-report、code-review

差命名：my-skill-1、analyze-things、do-something

Q4：Git Worktrees怎么管理？

答案：用完就删。

# 完成任务后 git worktree remove ../proj-frontend

不要保留太多worktrees，会混乱。

Q5：我该从哪一境开始学？

答案：从你当前的境界开始。

不要跳级。先诊断，再升级。

补充内容：视频学习笔记

看完视频，我把关键要点整理成笔记：

核心概念速记

1. Regression to the Mean
   
   ：无上下文导致平庸输出
2. Less is more
   
   ：三次出现，贯穿全视频
3. Curator mindset
   
   ：策展人思维，不是程序员思维

命令速记

境界速记

CLAUDE.md模板

# 项目名称  ## 背景 [项目描述]  ## 技术栈 [技术列表]  ## 偏好 [风格、标准]  ## 注意事项 [不要做什么]

常用命令

MCP推荐

Git Worktrees常用命令

# 创建 git worktree add ../proj-frontend frontend  # 列出 git worktree list  # 删除 git worktree remove ../proj-frontend