分享一些个人使用 Claude 和 Codex 的经验和准则～

先叠甲，在读 PhD，主要使用场景是research，包括论文复现、结果调优、根据结果绘图制表、撰写论文等等。

本帖纯本人手写，不含任何 AI 成分，仅代表本人观点。

经验准则一：定位需求，目标明确

在使用任何工具之前，不应该人云亦云，而是要先弄清自己的需求到底是什么，然后根据自己的需求来确定所使用的工具。举例：我常做的一个事情是，使用 agent 来帮我解释代码、绘图、debug 等等。我会把我的需求按照以下方面进行排序：指令跟随、代码理解、审美、上下文长度。

把需求拆分为具体指标，并根据这些指标来选择模型。因此，在代码解释时，我会使用 gpt-5.2；而在绘图时，我会使用 Opus 4.5，需要超长上下文时选择gemini-3-pro。

切记：在自己能力范围内选择最好的模型

经验准则二：限定范围，做好记录

这里给出我常用的一些经验：

  1. 不要神圣化 Claude / Codex, 它们本质上只是你用来提高效率的工具；不要神圣化 subagent, skill，它们本质上只是 markdown；一切都应以解决问题作为目标；
  2. git 管理：这是使用 agents 的底线；
  3. 限定范围：所有 codex 生成的文件都要放在 .tmp/codex/ 下；所有 claude 生成的文件都要放在 .tmp/claude/ 下；
  4. 修改范围：修改代码之后生成 patch/diff 放在对应的 tmp 目录下，还原代码。这样可以逐 diff 进行 review；
  5. 最简原则 (AI)：要求 AI 工作时遵循最简原则，能少写一个 md 就少写一个 md；能少写一行代码就少写一行代码。这样做可以极大的减小自己的心智负担 (= =)
  6. 最简原则 (User)：不仅要 AI 遵循最简原则，自己也要遵循最简原则。这样后面改起来也方便。给 AI 提要求时也要确保简明扼要。
  7. AskUserQuestion: Claude的这个功能我非常喜欢，我觉得这个工具可以强迫 agent 先充分理解用户的需求，并对齐不确定的地方。我建议大家在 CLAUDE.md显示要求。

经验准则三：做好复盘，方便服用

这方面主要是需要记录自己的常见使用场景、使用体验、解决方案等。具体包括：

  1. 有意识的维护你需要的上下文，即记忆。必须意识到模型的输出是复杂并且冗余的；上下文压缩技术是不可靠的；毕竟总不能每次打开 claude code，都要先扫一遍当前的代码库吧。
  2. 从 Linux 的精神借鉴而来，万物皆文件。记忆沉淀为文件，对话过程沉淀为文件，踩过的坑沉淀为文件，行为准则也沉淀为文件。下次再遇到相似的场景时，直接复用即可；(这也是一种 skill)
  3. 成功完成任务时，思考一下要不要把解决方案沉淀为 SKILL；某次任务失败时，也可以思考一下要不要把踩的坑沉淀为 SKILL。如果觉得这很复杂，或者自己有时候想不起来，可以加一个退出 claude 时的 hook 来询问你要不要生成 SKILL。

先写这么多～欢迎佬友们补充 :bili_040:

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