Claude Code 性能优化指南

## AI 的隐性思考
用户要求：实现用户登录功能
 
思考过程：
1. 需求分析
   - 需要什么认证方式？
   - 需要记住登录状态吗？
   - 需要第三方登录吗？
 
2. 安全考虑
   - 密码如何存储？
   - 如何防止暴力破解？
   - Token 如何管理？
 
3. 方案设计
   - 方案 A：JWT Token
   - 方案 B：Session Cookie
   - 选择：JWT（更适合现代 API）
 
4. 边界条件
   - 用户不存在怎么办？
   - 密码错误怎么办？
   - Token 过期怎么办？
 
结论：完整实现上述所有考虑

// 简单但不完整的实现
function login(username, password) {
  const user = findUser(username);
  if (user.password === password) {
    return true;
  }
}

// 完整、安全、可维护的实现
async function login(credentials) {
  // 1. 验证输入
  const validation = validateCredentials(credentials);
  if (!validation.valid) {
    throw new ValidationError(validation.errors);
  }
 
  // 2. 查找用户
  const user = await findUserByCredentials(credentials);
  if (!user) {
    // 防止用户枚举攻击
    await delay(random(100, 500));
    throw new AuthError('Invalid credentials');
  }
 
  // 3. 验证密码
  const isValid = await bcrypt.compare(
    credentials.password,
    user.passwordHash
  );
 
  // 4. 生成 Token
  const token = generateJWT({
    sub: user.id,
    exp: Date.now() + 3600_000
  });
 
  // 5. 记录登录
  await auditLog('user.login', { userId: user.id });
 
  return { user: sanitize(user), token };
}

# ❌ 不好的方式：每次重复全部上下文
请根据这个项目...（重复 100 行项目描述）
帮我实现功能 A
 
请根据这个项目...（再次重复 100 行）
帮我实现功能 B
 
# ✅ 好的方式：增量传递
# 初始：设置项目上下文
项目背景：这是一个电商平台...（完整描述）
 
# 后续：只传递增量信息
现在实现功能 A：购物车
现在实现功能 B：支付

# CLAUDE.md 作为项目"记忆"
- 项目架构和设计决策
- 当前开发进度
- 已知的约束和规范
- 团队约定和风格
 
AI 自动从 CLAUDE.md 获取上下文，
无需重复传递

# 上下文共享模式
class ContextManager:
    def __init__(self):
        self.shared_context = {}
 
    def create_agent(self, name, task):
        # 为每个子代理提供共享上下文
        return Agent(
            name=name,
            task=task,
            context=self.shared_context,
            can_read=True,
            can_write=True
        )
 
# 使用示例
ctx = ContextManager()
 
# 子代理 A 发现信息
agent_a = ctx.create_agent("A", "分析前端")
agent_a.discover("使用 React 18")
 
# 子代理 B 可以访问
agent_b = ctx.create_agent("B", "分析后端")
agent_b.context.get("frontend")  # → "使用 React 18"

## 子代理上下文共享协议
 
1. 只共享必要信息
   - 避免信息过载
   - 只传递共享所需的数据
 
2. 明确信息来源
   - 标注信息来源
   - 便于追溯和验证
 
3. 及时更新上下文
   - 发现新信息立即共享
   - 保持上下文新鲜度
 
4. 版本控制
   - 重大上下文变更时记录版本
   - 支持回滚

# CLAUDE.md 中的上下文部分
 
## 当前会话上下文
- 最后修改的文件：src/auth/login.ts
- 当前任务：实现 OAuth 登录
- 已发现问题：Token 刷新逻辑缺失
- 下一步：实现 refresh_token 端点
 
## 会话历史
- 2025-01-10: 实现基础登录 ✅
- 2025-01-11: 添加 JWT 验证 ✅
- 2025-01-12: 实现 OAuth 进行中 🔄

# 恢复上次会话
claude session resume
 
# 查看会话历史
claude session history
 
# 继续上次任务
claude continue

# 1. 简单代码生成
"用 Python 写一个冒泡排序"
 
# 2. 文档查询
"如何配置 ESLint？"
 
# 3. 代码格式化
"格式化这段代码"
 
# 4. 简单重构
"将这个函数重命名为更清晰的名字"
 
# 5. 生成注释
"为这个函数添加文档注释"

# 1. 功能开发
"实现用户认证功能"
 
# 2. Bug 修复
"修复这个登录问题"
 
# 3. 代码重构
"重构这个模块以提高可维护性"
 
# 4. 测试生成
"为这个 API 生成完整测试"
 
# 5. 代码审查
"审查这个 PR 的代码质量"

# 1. 系统架构设计
"设计一个微服务架构"
 
# 2. 复杂问题诊断
"分析这个性能问题的根本原因"
 
# 3. 技术选型决策
"比较不同数据库方案并给出建议"
 
# 4. 重大重构规划
"规划从单体到微服务的迁移"
 
# 5. 安全审计
"全面审计系统的安全漏洞"

# 串行方式
for endpoint in endpoints:
    generate_tests(endpoint)  # 每个 10 分钟
# 总耗时：10 * 10 = 100 分钟
 
# 并行爆发方式
agents = [
    TestAgent(endpoints[0:3]),
    TestAgent(endpoints[3:6]),
    TestAgent(endpoints[6:9]),
    TestAgent(endpoints[9:])
]
parallel_execute(agents)  # 同时进行
# 总耗时：30 分钟（3 组 * 10 分钟）

# 流水线设计
pipeline = [
    ("探索", ExploreAgent()),
    ("设计", PlanAgent()),
    ("编码", CodeAgent()),
    ("测试", TestAgent()),
    ("文档", DocAgent())
]
 
# 执行流程
output = explore_agent(task)
    ↓
output = plan_agent(output)
    ↓
output = code_agent(output)
    ↓
output = test_agent(output)
    ↓
output = doc_agent(output)

# 专家团队配置
review_team = {
    "安全专家": SecurityReviewAgent(),
    "性能专家": PerformanceReviewAgent(),
    "测试专家": TestReviewAgent(),
    "风格专家": StyleReviewAgent(),
    "文档专家": DocReviewAgent()
}
 
# 并行审查
results = parallel_review(
    code=pr_code,
    team=review_team
)
 
# 汇总结果
report = consolidate_reviews(results)