在软件开发领域，大语言模型正在改变我们编写代码的方式。作为一名有着丰富实践经验的开发者，我发现与Claude这样的AI工具协作时，关键不在于让AI完全接管开发工作，而在于建立合适的约束和工作流程。本文将分享我在使用Claude进行Go语言开发时总结的最佳实践，包括项目结构设计、代码质量控制、智能体协作以及如何构建一个可靠的AI结对编程工作流。
项目基础建设
早期确立目录结构
Claude能够从项目布局中推断出大量信息，前提是你需要给它一个清晰的结构。在项目初期就建立好cmd/、pkg/、internal/、api/和scripts/等标准目录，这样Claude就知道架构的各个部分应该放在哪里，而不需要自己发明结构。
良好的目录树就像GPS导航一样，Claude看到它就知道该往哪里去。更进一步，你可以在提示词中直接引用目录结构。比如说"在internal/handlers/中创建一个处理器，使用pkg/user中的接口"，Claude就能准确理解并执行。
复制立即定义.gitignore
不要等到第一次意外提交了10MB的coverage.out文件后才想起来设置.gitignore。在项目开始时就定义好这个文件，Claude可以生成一个基础版本，或者你可以使用标准的Go模板并加入自己的定制。这样做可以避免diff中的噪音、仓库膨胀，以及意外将秘密信息提交到源码控制中。
复制定义接口而非实现
如果你想从Claude那里获得干净的代码，就要给它干净的契约。先编写定义所需行为的接口，然后Claude可以干净地实现这些接口，保持职责聚焦并减少耦合。不要丢给它一堆实现代码然后求助，而是展示边界让它填充中间的部分。
Go语言的接口驱动设计不仅是良好实践，也是让Claude产生惯用、模块化代码的方法。
复制始终从计划开始
在没有计划的情况下直接跳入代码，等于是让Claude胡乱发挥。相反，每次会话开始时都要求Claude"制定实现X的步骤计划"。你会得到一个包含组件、职责和关系的要点列表。在开始编码之前确认或编辑这个计划。
你也可以开启规划模式（Shift+Tab键）。规划模式建立了一致性，它相当于在实现前编写验收标准的AI版本，更快、更清晰、更少意外。
API开发从OpenAPI开始
Claude对OpenAPI/Swagger规范的理解极其出色。给它你的规范文档，它可以生成：处理器、验证器、数据传输对象、测试脚手架、客户端SDK。
通过规范驱动的方法，你可以放心地重新生成代码，保持行为与契约一致，避免你认为API应该做什么与它实际做什么之间的逐渐偏离。
复制代码生成最佳实践
使用子智能体进行任务隔离
大语言模型喜欢一次只做一件事，所以给它们每个都分配一个任务。将开发工作流程分解为子智能体：一个构建处理器，一个生成测试，一个创建文档，一个编写基准测试。
这样缩小了提示范围并提高了输出质量。就像真正的工程师一样，大语言模型在不需要多任务处理时工作得更好。
复制并行使用子智能体
如果一个智能体很好用，多个并行智能体会更好。Claude不会疲劳，你可以启动多个子智能体并行处理代码库的不同部分——服务、模型、路由——然后稍后合并它们的输出。
你需要检查重叠或命名冲突，但速度和并发性的收益是值得的。
让Claude构建Makefile
一个好的Makefile是项目的入口点，Claude在构建这些方面很出色。让它生成包含标准命令的Makefile：make build、make test、make lint、make cover、make run。
标准化命令简化了入职流程并在不同机器和CI系统中强制执行一致行为。
复制质量控制和代码卫生
使用严格的.golangci.yml进行代码检查
Claude会适应规则，如果你给它任何规则的话。从严格的.golangci.yml开始，强制执行以下内容：未使用变量检查、圈复杂度限制、导入顺序、错误检查。
然后在提示中引用这些规则。例如："这个函数违反了gocyclo规则——重写它以通过检查。" 当给予明确反馈时，Claude学习得很快。
复制添加Git预提交钩子进行检查和测试强制执行
不要依赖记忆——自动化强制执行。Claude可以生成运行代码检查、格式检查、单元测试、覆盖率阈值的预提交钩子。如果提交未能通过检查就会被阻止，这避免了"推送并祈祷"的工作流程，确保在代码审查前的代码卫生。
复制频繁提交
Claude可能会过于热情。有时它优雅地解决问题，有时却无缘无故地重写整个文件。频繁提交让你能够跟踪变更、轻松回滚、了解何时发生了什么变化。
如果你懒得写提交信息，可以让Claude总结差异。"用一行git提交信息总结最后3个变更"效果出人意料地好。
代码审查和安全网
使用其他大语言模型审查代码
永远不要相信单一来源，特别是大语言模型。这时second-opinion工具就派上用场了。它使用第二个大语言模型在合并前审查你的代码。输入一个提交哈希，它会返回评论、危险信号和建议。
两个模型比一个好，特别是当一个负责编写，另一个负责批评时。
复制测试和反馈循环
简化测试输出
Claude喜欢冗长输出，这对头脑风暴很好，但对测试输出很糟糕。要求Claude使用静默标志和覆盖率摘要运行测试。去掉绿色对勾的垃圾信息，专注于重要内容：哪些测试失败了、覆盖率是多少、在哪里修复。
你甚至可以要求Claude"以可读格式总结失败的测试输出"，获得用于分类的人类友好摘要。
复制实战工作流程
在实际开发中，我建议采用以下工作流程：
首先，使用Claude规划整个功能的实现步骤。然后将任务分解给不同的子智能体，一个负责数据层，一个负责业务逻辑，一个负责API层，最后一个负责测试。每个子智能体完成任务后，使用严格的代码检查规则进行验证，通过预提交钩子确保质量。
在代码合并前，使用第二个大语言模型进行代码审查，检查潜在问题。整个过程中保持频繁提交，确保可以追踪每个变更。通过这种结构化的方法，Claude从一个不可预测的工具变成了可靠的编程伙伴。
总结
Claude很快，但也不一致。关键不在于盲目信任，而在于工作流程纪律。如果你像对待团队成员一样对待大语言模型——给它们结构、强制执行规则、审查它们的工作——它们将成为团队中最有生产力的部分。
遵循这个蓝图，你将能够更快地编写更好的Go代码，减少头痛问题。在AI辅助开发的时代，成功的关键在于建立合适的约束和流程，让人工智能成为你的得力助手，而不是不可控的变数。
记住，最好的AI结对编程不是让AI完成所有工作，而是建立一个人机协作的高效工作流程。通过明确的结构、严格的质量控制和合理的任务分工，你可以充分发挥Claude在Go开发中的潜力，同时保持代码质量和项目的可维护性。
