Claude Code 终端 AI 编程助手 -- 从入门到实战¶

Claude Code 是 Anthropic 官方推出的终端原生 AI 编程工具（CLI = Command Line Interface，命令行界面），它住在你的终端里，能读懂整个项目代码、自动编辑文件、执行命令、管理 Git，全程用自然语言对话就能完成 -- 相当于给你的终端装了一个懂代码的 AI 大脑。

目录¶

为什么要学 Claude Code
核心概念详解
安装部署步骤
常用命令和用法
高级功能
和生信的结合场景
定价与工具对比
常见问题与解决方案
速查表

1. 为什么要学 Claude Code¶

1.1 终端里的全能编程搭档¶

传统的 AI 编程助手（如 ChatGPT 网页版）需要你复制代码 -> 粘贴到网页 -> 看回答 -> 再复制回来。Claude Code 直接在终端运行，能自动读你的文件、改你的代码、跑你的脚本，省掉了来回复制粘贴的麻烦。

1.2 理解整个项目，不只是单个文件¶

Claude Code 有高达 100 万 token 的上下文窗口（token 是 AI 处理文字的最小单位，大约 1 个中文字 = 2-3 个 token），能同时"看到"一个大型项目里的几十上百个文件，理解它们之间的关系。普通 AI 助手一次只能看一小段代码。

1.3 生信流程自动化利器¶

写分析脚本、调试 Pipeline（分析流程）、管理 Conda 环境、处理报错 -- 这些生信日常工作都可以用自然语言让 Claude Code 帮你完成。比如直接说"帮我写一个处理 FASTQ 文件质控的 Shell 脚本"，它就能生成、保存、甚至帮你运行。

1.4 编程基础薄弱者的加速器¶

不需要记住所有语法和命令，用中文描述你想做什么，Claude Code 帮你写代码、解释代码、修 Bug。相当于随时有一个高级程序员坐在你旁边教你。

1.5 行业趋势：2026 年 92% 的开发者在使用 AI 工具¶

越来越多的开发者在工作流程中使用 AI 工具，大量编码工作已由 AI 辅助完成。Claude Code 是增长最快的终端原生 AI 编程工具之一。

2. 核心概念详解¶

2.1 CLI（命令行界面）¶

白话比方： CLI 就像餐厅的对讲机点餐 -- 你说话（输入命令），厨房做菜（电脑执行），菜端上来（输出结果）。与之对应的是 GUI（图形界面），就像用触屏点餐 -- 你点按钮就行。

Claude Code 是 CLI 工具，意味着你在终端（Terminal）里用文字和它交流。

2.2 Agentic（智能体式）¶

白话比方： 普通 AI 助手像翻译官 -- 你问一句它答一句。Agentic AI 像私人秘书 -- 你说"帮我整理会议室"，它会自己判断要搬椅子、擦桌子、开空调，一步步自动完成。

Claude Code 是 Agentic 的：你说一个目标，它会自动规划步骤、读文件、改代码、跑命令，直到任务完成。

2.3 上下文窗口（Context Window）¶

白话比方： 上下文窗口就像 AI 的"工作桌面大小"。桌面越大，能同时摊开看的文件越多。Claude Code 最新的 Opus 4.7 模型有 100 万 token 的上下文窗口 -- 相当于一张能摊开几百页文件的超大桌子。

2.4 Token（词元）¶

白话比方： Token 是 AI 处理文字的"最小零件"。英文单词一般 1 个单词 = 1 个 token，中文大约 1 个字 = 2-3 个 token。AI 的价格按 token 收费，就像手机流量按 MB 收费一样。

2.5 MCP（模型上下文协议）¶

白话比方： MCP 像 USB 接口标准 -- 有了统一标准，各种设备（U 盘、鼠标、键盘）都能插上电脑用。MCP 是 AI 工具连接外部数据源的统一标准，让 Claude Code 能连接数据库、读 Google 文档、更新 Jira 工单等。

2.6 CLAUDE.md（项目指令文件）¶

白话比方： CLAUDE.md 就像你给新来的实习生写的"须知手册" -- 告诉 Claude 这个项目的规矩、文件结构、用什么工具、注意什么事项。每次 Claude Code 启动时都会先读这个文件。

2.7 Hooks（钩子）¶

白话比方： Hooks 就像自动门的感应器 -- 当有人进门（事件发生），自动开门（执行操作）。比如设置一个 Hook：每次 Claude 修改了 Python 文件后，自动运行代码格式化工具。

2.8 Skills（技能）¶

白话比方： Skills 像是给 AI 写的"操作手册"。你写好一份 Markdown 格式的操作步骤，以后只需要说一句"/review"，Claude 就会按照手册里的步骤一步步执行，不用每次重复解释。

3. 安装部署步骤¶

3.1 系统要求¶

平台	最低版本要求
macOS	13.0 (Ventura) 及以上，Intel 和 Apple Silicon 均支持
Linux	Ubuntu 20.04+ / Debian 10+ / Alpine (musl)
Windows	Windows 10 (版本 1809+)，支持原生安装和 WSL

订阅要求： Claude Code 需要付费的 Claude 订阅（Pro、Max、Teams 或 Enterprise），免费账户无法使用。

3.2 安装方法¶

方法一：原生安装器（推荐，无需 Node.js）¶

这是 2026 年推荐的安装方式，一行命令搞定，自动更新。

macOS / Linux / WSL：

# 一行命令安装 Claude Code
# curl = 下载工具，-fsSL = 静默下载，| bash = 下载完直接运行
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 注意：国内网络可能无法直接访问 claude.ai，需要开启代理
# 如果上面的命令失败，用下面的 npm 方法代替

Windows（PowerShell）：

# 在 PowerShell（不是 CMD）中运行
# irm = Invoke-RestMethod 下载脚本，| iex = 直接执行
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

方法二：Homebrew（macOS）¶

# 用 Homebrew 包管理器安装（需要手动更新）
brew install claude-code

# 以后更新用这个命令
brew upgrade claude-code

方法三：WinGet（Windows）¶

# 用 Windows 包管理器安装
winget install Anthropic.ClaudeCode

# 以后更新用这个命令
winget upgrade Anthropic.ClaudeCode

方法四：npm（旧方法，不推荐）¶

# 需要先安装 Node.js 18+
# 注意：绝对不要用 sudo，会导致权限问题！
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

3.3 验证安装¶

# 检查版本号，能看到版本号说明安装成功
claude --version

3.4 首次登录¶

# 启动 Claude Code
claude

# 首次运行会弹出浏览器让你登录 Anthropic 账号
# 登录后会自动保存凭证，以后不用重复登录
# 登录时会自动创建一个 "Claude Code" 工作空间用于费用追踪

3.5 健康检查¶

# 如果遇到任何问题，运行诊断命令
# 它会自动检测配置问题并给出修复建议
claude doctor

3.6 IDE 集成（可选）¶

# 启动 Claude Code 后，输入以下命令安装 VS Code 插件
/ide

# 支持的编辑器：VS Code、Cursor、Windsurf 等
# 安装后可以在编辑器中直接使用 Claude Code

4. 常用命令和用法¶

4.1 启动方式¶

# ========== 基本启动 ==========

# 启动交互式会话（最常用）
claude

# 带一个问题启动（一次性任务模式）
claude "帮我解释这个项目的结构"

# 非交互模式：打印结果后退出（适合脚本调用）
claude -p "这段代码有什么bug"

# ========== 会话管理 ==========

# 继续上次的对话（不用重新解释背景）
claude -c

# 恢复某个特定会话
claude -r <session-id>

# ========== 模型选择 ==========

# 指定使用 Opus 模型（推理更强，但更贵）
claude --model opus

# 指定使用 Sonnet 模型（性价比最高，日常推荐）
claude --model sonnet

# 指定使用 Haiku 模型（最便宜，适合简单任务）
claude --model haiku

# ========== 其他常用选项 ==========

# 显示工具调用详情（调试时有用）
claude --verbose

# 允许访问兄弟目录
claude --add-dir ../another-project

4.2 管道输入（Piping）¶

# 把其他命令的输出"喂给" Claude 分析
# | 是管道符，把左边的输出传给右边的输入

# 让 Claude 分析 git 提交历史
git log --oneline -20 | claude -p "总结最近的改动"

# 让 Claude 分析错误日志
cat error.log | claude -p "找出错误原因并给出解决方案"

# 让 Claude 解释一个脚本
cat my_script.sh | claude -p "逐行解释这个脚本的功能"

# 分析 FASTQ 文件质控报告
cat fastqc_report.txt | claude -p "解读这份质控报告，哪些指标需要注意"

4.3 交互模式中的斜杠命令¶

在 Claude Code 交互界面中，输入 / 开头的命令可以快速执行特定操作：

/help            # 查看所有可用命令
/clear           # 清空对话历史，重新开始
/compact         # 压缩当前对话（节省 token 用量）
/cost            # 查看当前会话的费用和 token 使用详情
/model           # 切换 AI 模型
/effort          # 设置推理努力程度（low/medium/high/xhigh/max）
/config          # 打开配置面板
/doctor          # 检查安装健康状态
/ide             # 管理 IDE 集成
/memory          # 编辑 CLAUDE.md 记忆文件
/skills          # 查看可用的技能列表
/mcp             # 管理 MCP 服务器连接
/exit            # 退出 Claude Code

# 自定义技能命令（示例）
/review          # 代码审查（如果你配置了对应 Skill）
/test            # 运行测试（如果你配置了对应 Skill）

4.4 键盘快捷键¶

Ctrl+C           # 取消当前操作 / 中断生成
Ctrl+D           # 退出 Claude Code
Escape            # 打断 Claude 的回答（按两次打开回退菜单）
Shift+Enter      # 输入多行文本（换行而不发送）
Ctrl+R           # 搜索历史命令
Ctrl+S           # 暂存当前输入（先做别的事，回来自动恢复）
Ctrl+O           # 切换对话记录查看器
Ctrl+B           # 把当前运行的命令放到后台
Tab              # 自动补全
上/下箭头键        # 浏览命令历史

4.5 @引用文件¶

# 在对话中用 @ 引用文件，Claude 会自动读取内容
@README.md 帮我解释这个项目

# 引用整个目录
@src/components/ 这些组件之间的关系是什么

# 引用一个网页
@https://example.com/api-docs 帮我理解这个 API

4.6 实际使用示例¶

# 场景 1：写脚本
你: 帮我写一个 Shell 脚本，批量对 data/ 目录下的所有 .fastq.gz 文件运行 fastp 质控

# Claude 会自动：
# 1. 检查 data/ 目录结构
# 2. 生成脚本并保存
# 3. 询问是否需要运行

# 场景 2：调试报错
你: 我跑 snakemake 报错了，帮我看看怎么回事
# （粘贴报错信息或让 Claude 读取日志文件）

# 场景 3：解释代码
你: @analysis.py 逐个函数解释这个脚本，用白话说

# 场景 4：Git 操作
你: 帮我把今天改的文件提交，写一个有意义的 commit message

# 场景 5：环境管理
你: 帮我创建一个 conda 环境，安装宏基因组分析需要的工具

5. 高级功能¶

5.1 CLAUDE.md -- 项目记忆文件¶

CLAUDE.md 是 Claude Code 的"记忆文件"，告诉 Claude 关于项目的重要信息。它会在每次对话开始时自动加载。

文件层级（从全局到项目）：

位置	作用范围	典型内容
`~/.claude/CLAUDE.md`	所有项目通用	个人偏好、通用规则
项目根目录 `/CLAUDE.md`	当前项目	项目结构、技术栈、规范

示例：生信项目的 CLAUDE.md

# 宏基因组分析项目

## 项目结构
- data/raw/ - 原始 FASTQ 文件
- data/clean/ - 质控后的 FASTQ 文件
- scripts/ - 分析脚本
- results/ - 分析结果

## 技术栈
- 语言：Shell + Python + R
- 环境管理：Conda
- 流程管理：Snakemake
- 质控：fastp, FastQC
- 比对：BWA, Bowtie2
- 组装：MEGAHIT, metaSPAdes

## 规范
- 所有脚本加中文注释
- 变量名用英文，注释用中文
- 输出文件命名格式：sample_step_date
- 参考基因组版本：GRCh38

## Conda 环境
- bioinfo: 生信分析工具
- t2d_ml: 机器学习相关
- qc_tools: 质控工具

最佳实践： 保持 CLAUDE.md 简洁，30 行比 300 行好。因为它每次对话都会注入，太长会浪费 token。

5.2 MCP -- 连接外部工具¶

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）让 Claude Code 能连接各种外部数据源和工具。

配置方式： 在 .claude/settings.json 中添加 MCP 服务器配置。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/data"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "你的GitHub Token"
      }
    }
  }
}

生信常用 MCP 场景：

MCP 服务器	用途
filesystem	访问大型数据目录（如测序数据）
github	管理代码仓库、PR、Issue
sqlite	查询本地数据库（如注释数据库）
memory	持久化记忆，跨会话保留知识

MCP Tool Search（工具搜索）功能： Claude Code 支持 MCP 工具的懒加载（lazy loading），减少多达 95% 的上下文使用量。这意味着你可以同时配置很多 MCP 服务器而不用担心上下文被占满。

5.3 Hooks -- 自动化守护¶

Hooks 是在 Claude 执行操作前后自动运行的脚本，用于强制执行代码质量标准。

与 CLAUDE.md 的区别： - CLAUDE.md 是"建议性"的 -- Claude 可能忽略 - Hooks 是"强制性"的 -- 必定执行，像代码检查的自动门

配置位置： .claude/settings.json

{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Write|Edit",
        "command": "python -m black \"$FILE_PATH\"",
        "description": "Python 文件保存后自动格式化"
      }
    ],
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "command": "echo '检查命令安全性...'",
        "description": "执行命令前的安全检查"
      }
    ],
    "Stop": [
      {
        "command": "python -m pytest tests/",
        "description": "会话结束前自动跑测试"
      }
    ]
  }
}

Hook 事件类型（Claude Code 支持 18+ 种）：

事件	触发时机	典型用途
PreToolUse	工具执行前	安全检查、参数验证
PostToolUse	工具执行后	代码格式化、Lint 检查
Stop	会话结束时	运行测试、最终验证
SessionStart	会话开始时	环境初始化
SessionEnd	会话关闭时	清理工作
Notification	通知发出时	消息推送

5.4 Skills -- 自定义技能¶

Skills 是教 Claude 可复用工作流程的 Markdown 文件，可以作为斜杠命令调用。

创建步骤：

# 1. 创建技能目录
mkdir -p .claude/skills/fastq-qc

# 2. 创建 SKILL.md 文件

SKILL.md 示例：FASTQ 质控技能

---
name: fastq-qc
description: 对 FASTQ 文件运行标准质控流程
when_to_use: 当用户提到质控、QC、fastq 质量检查时自动激活
---

# FASTQ 质控流程

## 步骤

1. 检查输入文件是否存在且为 .fastq 或 .fastq.gz 格式
2. 激活 conda 环境 `qc_tools`
3. 对每个文件运行 FastQC
4. 运行 fastp 进行质量过滤和接头去除
5. 对过滤后的文件再次运行 FastQC
6. 使用 MultiQC 汇总所有报告
7. 输出质控统计摘要

## 参数
- 输入目录：默认 data/raw/
- 输出目录：默认 data/clean/
- 最低质量分数：Q20
- 最短读长：50bp

## 注意事项
- 双端测序数据需要配对处理
- 检查接头序列是否为 TruSeq 标准

使用方式：

# 在 Claude Code 中输入
/fastq-qc 处理 data/raw/ 目录下的所有测序文件

自动激活： 如果 when_to_use 描述匹配了你的对话内容，Claude 会自动加载这个 Skill，不需要手动调用。

5.5 Subagents -- 子代理¶

子代理（Subagent）是 Claude 为了完成复杂任务而自动创建的"助手分身"。

白话比方： 像项目经理把大任务分给不同的组员 -- 一个人负责写代码，一个人负责写测试，一个人负责审查。

使用方式： 可以通过自然语言或交互菜单调用子代理。也可以创建自定义代理文件。

# 创建自定义代理（放在 .claude/agents/ 目录）
mkdir -p .claude/agents

自定义代理示例：bioinfo-reviewer.md

---
name: bioinfo-reviewer
description: 审查生信脚本的质量和最佳实践
model: sonnet
---

# 生信脚本审查代理

审查标准：
1. 是否有充分的错误处理（文件不存在、空文件等）
2. 是否有日志输出，方便追踪进度
3. 变量命名是否清晰
4. 是否使用了参数化而非硬编码
5. 是否有适当的注释
6. 内存使用是否合理（大文件是否流式处理）
7. 是否正确使用了 conda 环境

限制： 子代理不能再创建子代理（防止无限套娃）。子代理完成任务后会向"父 Claude"汇报结果。

5.6 Agent Teams -- 多代理协作¶

Agent Teams 是 2026 年 2 月推出的最新功能 -- 多个独立的 Claude 会话可以互相通信、分工协作。

与 Subagents 的区别： - Subagents：老板-员工关系，员工只向老板汇报 - Agent Teams：同事关系，彼此可以交流协作

适用场景： 大型重构、多模块同时开发、并行代码审查。

5.7 Plugins -- 插件¶

Plugins 是将 Skills、Agents、Hooks、MCP 配置打包在一起的可分发单元。

白话比方： 像手机的 App -- 一键安装就能获得一整套功能，不用自己一个个配置。

5.8 Routines -- 定时任务¶

Routines 可以在 Anthropic 的云端基础设施上运行，即使你的电脑关机也能继续执行。支持定时触发、API 调用触发、GitHub 事件触发。

# 在 Claude Code 中创建定时任务
/schedule "每天早上 9 点检查代码仓库的 Issue 并生成报告"

5.9 跨设备会话¶

Claude Code 的会话不绑定单一设备： - Remote Control： 在手机或浏览器上继续终端里的工作 - Teleport： 把网页或手机上开始的任务拉到终端里 - Desktop 交接： 用 /desktop 命令把终端会话交给桌面应用

6. 和生信的结合场景¶

6.1 自动编写分析脚本¶

你: 帮我写一个 Shell 脚本，用 MEGAHIT 对所有质控后的双端测序数据进行宏基因组组装

# Claude Code 会：
# 1. 检查你的 data/clean/ 目录结构
# 2. 识别双端文件的命名模式
# 3. 生成带详细注释的脚本
# 4. 保存到 scripts/ 目录
# 5. 询问是否需要运行

6.2 Pipeline 调试¶

你: 我的 Snakemake 流程在 rule alignment 这步报错了，错误信息是 "samtools: command not found"

# Claude Code 会：
# 1. 检查 Snakefile 的对应规则
# 2. 检查 conda 环境配置
# 3. 发现 samtools 没有安装在当前环境
# 4. 给出修复方案（添加 samtools 到环境配置或在规则中指定 conda 环境）

6.3 数据探索与统计¶

你: @results/taxonomy_abundance.tsv 帮我分析这份物种丰度表，找出丰度前10的物种，并告诉我哪些物种在疾病组和对照组之间有显著差异

# Claude Code 会：
# 1. 读取丰度表
# 2. 用 Python/R 生成统计分析代码
# 3. 执行分析并展示结果
# 4. 用白话解释统计结果的含义

6.4 代码审查与优化¶

你: @scripts/diversity_analysis.R 帮我检查这个脚本有没有问题，有没有可以优化的地方

# Claude Code 会逐段审查：
# - 是否有潜在 Bug
# - 内存使用是否合理
# - 是否遵循最佳实践
# - 是否有可以简化的代码

6.5 学习辅助¶

你: 解释一下 Shannon 多样性指数和 Simpson 指数的区别，用生活中的例子

你: BWA-MEM 和 Bowtie2 的比对算法有什么区别？什么时候用哪个？

你: 帮我理解这段 awk 命令在做什么：
    awk -F'\t' 'NR>1{sum[$3]+=$5} END{for(k in sum) print k,sum[k]}'

6.6 Git 与项目管理¶

你: 帮我把今天写的质控脚本和分析结果提交到 Git，commit message 用中文写

你: 创建一个新分支叫 feature/alpha-diversity，把多样性分析相关的文件都放进去

6.7 已有的生信技能库¶

社区已经开发了多个开源的 Claude Code 生信技能库：

项目	内容	链接
bioSkills	438 个技能，63 个分类，覆盖 eDNA、RNA-seq、多样性分析等	GPTomics/bioSkills
SciAgent-Skills	197 个技能，BixBench 92% 准确率，覆盖 RNA-seq、单细胞、药物发现	jaechang-hits/SciAgent-Skills
K-Dense Scientific Skills	135 个科学技能，覆盖癌症基因组、分子动力学等	K-Dense-AI/scientific-agent-skills
Lobster AI	宏基因组协作驾驶员，自然语言驱动组学分析	the-omics-os/lobster-local

安装示例：

# 克隆 bioSkills 技能库
git clone https://github.com/GPTomics/bioSkills.git

# 复制需要的技能到你的项目
cp -r bioSkills/skills/metagenomics .claude/skills/

7. 定价与工具对比¶

7.1 Claude Code 定价（2026 年 5 月）¶

方案	月费	包含内容
Pro	$20/月（约 ¥145）	Claude Code 终端/网页/桌面版，Sonnet 4.6 + Opus 4.6 模型
Max 5x	$100/月（约 ¥725）	Pro 的所有内容 + 5 倍用量上限
Max 20x	$200/月（约 ¥1,450）	Pro 的所有内容 + 20 倍用量上限（等价 $600-1500 API 用量）
API 按量付费	按 token 计费	灵活控制成本，适合脚本调用

API 模型单价：

模型	输入价格（每百万 token）	输出价格（每百万 token）	适用场景
Opus 4.7	$5.00	$25.00	最强推理，复杂架构
Opus 4.6	$5.00	$25.00	深度分析，复杂任务
Sonnet 4.6	$3.00	$15.00	日常编码首选
Haiku 4.5	$1.00	$5.00	简单任务，省钱之选

省钱技巧： - 批量处理（Batch）便宜 50% - 提示缓存（Prompt Caching）节省 90% 输入成本 - CLAUDE.md 保持在 200 行以内（每次请求都会注入） - 添加 .claudeignore 文件排除不需要的文件

7.2 三大 AI 编程工具对比¶

维度	Claude Code	GitHub Copilot	Cursor
定位	终端原生智能体	多 IDE 插件	AI 原生 IDE（VS Code 分支）
价格	$20-200/月	$10/月起	$20/月起
核心优势	最强代码理解力，自主完成复杂任务	价格最低，生态最广	编辑器体验最好，可视化 Diff
上下文窗口	100 万 token（最大）	较小	中等
SWE-bench 得分	80.8%（最高）	较低	中等
适合谁	需要处理大型项目、复杂重构	预算有限、初学者	喜欢 IDE 可视化体验
终端支持	原生终端工具	IDE 内终端	IDE 内终端
自主操作能力	最强（读写文件、执行命令）	中等	较强
免费方案	无	有（功能受限）	有（功能受限）

推荐策略： - 预算有限 + 初学者： GitHub Copilot（$10/月，有免费版） - 日常开发 + 喜欢 IDE： Cursor（可视化体验好） - 复杂项目 + 终端用户 + 生信工程师： Claude Code（理解力最强） - 最佳实践： 多数专业开发者平均使用 2.3 个 AI 工具，各取所长

8. 常见问题与解决方案¶

Q1: 安装后运行 `claude` 提示 "command not found"¶

# 原因：安装路径没有加入系统 PATH
# 解决：重新打开终端，或手动加入 PATH

# 检查 claude 安装位置
which claude 2>/dev/null || echo "未找到"

# 如果用 npm 安装的，可能需要：
export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH"
# 把上面这行加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中

# 如果用原生安装器，重新运行安装命令通常能解决
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Q2: 登录时浏览器没有弹出来（WSL/服务器环境）¶

# WSL 或无图形界面的服务器可能无法自动打开浏览器
# Claude Code 会显示一个 URL，手动复制到浏览器打开即可
# 登录完成后终端会自动继续

# 如果是纯 SSH 服务器，可以用 API Key 方式认证：
export ANTHROPIC_API_KEY="你的API密钥"
claude

Q3: Token 用量太大，费用高¶

# 1. 精简 CLAUDE.md（每次对话都会消耗这些 token）
# 2. 创建 .claudeignore 排除不需要的文件
echo "data/raw/*.fastq.gz" >> .claudeignore
echo "*.bam" >> .claudeignore
echo "node_modules/" >> .claudeignore

# 3. 用 /compact 命令压缩对话
/compact

# 4. 简单任务用 Haiku 模型
/model haiku

# 5. 查看费用明细
/cost

Q4: Claude Code 运行命令时卡住了¶

# 按 Escape 中断当前操作
# 按 Ctrl+C 取消
# 按 Ctrl+B 把任务放到后台运行

# 如果完全卡死：
# 新开一个终端窗口
# 运行 claude -c 继续之前的会话

Q5: 在服务器上运行生信流程时超时¶

# 对于长时间运行的任务（如基因组组装），不要让 Claude 直接运行
# 而是让 Claude 帮你写好脚本，然后你自己用 nohup 或 tmux 运行

# 方法 1：让 Claude 生成脚本
你: 帮我写好组装脚本，我自己跑

# 方法 2：用 tmux 保持会话
tmux new -s assembly
bash scripts/assembly.sh
# Ctrl+B, D 退出 tmux（脚本继续运行）

Q6: 如何让 Claude Code 记住我的偏好¶

# 编辑全局记忆文件
claude
/memory

# 在打开的编辑器中写入你的偏好，例如：
# - 所有代码注释用中文
# - 优先使用 conda 管理环境
# - Shell 脚本用 bash 而不是 sh
# - 输出文件格式优先用 TSV

Q7: 如何在 HPC 集群上使用 Claude Code¶

# 大多数 HPC 集群的计算节点没有外网
# 方案 1：在登录节点使用（有网络）
ssh user@login-node
claude

# 方案 2：让 Claude 生成 SLURM/PBS 提交脚本
你: 帮我写一个 SLURM 提交脚本，申请 32 核 64G 内存，运行 MEGAHIT 组装

# 方案 3：用 API Key + 代理
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
export HTTPS_PROXY="http://proxy:port"
claude

9. 速查表¶

启动与退出¶

命令	说明
`claude`	启动交互会话
`claude "问题"`	一次性问答
`claude -p "问题"`	非交互模式（适合脚本）
`claude -c`	继续上次会话
`claude -r <id>`	恢复指定会话
`claude --model opus`	指定模型
`claude --verbose`	显示详细信息
`claude doctor`	健康检查
`Ctrl+D`	退出

交互命令¶

命令	说明
`/help`	查看帮助
`/clear`	清空对话
`/compact`	压缩对话（省 token）
`/cost`	查看费用
`/model`	切换模型
`/effort`	设置推理强度
`/memory`	编辑记忆文件
`/skills`	查看技能列表
`/mcp`	管理 MCP
`/ide`	IDE 集成
`/config`	配置面板
`/doctor`	诊断问题
`/exit`	退出

快捷键¶

快捷键	说明
`Escape`	中断 Claude 回答
`Esc+Esc`	回退菜单
`Ctrl+C`	取消操作
`Ctrl+D`	退出
`Ctrl+R`	搜索历史
`Ctrl+S`	暂存输入
`Ctrl+O`	查看对话记录
`Ctrl+B`	后台运行
`Shift+Enter`	多行输入
`Tab`	自动补全

配置文件¶

文件	位置	用途
CLAUDE.md	项目根目录	项目指令
~/.claude/CLAUDE.md	用户主目录	全局指令
.claude/settings.json	项目目录	Hooks、MCP、权限
.claude/skills/*/SKILL.md	项目目录	自定义技能
.claude/agents/*.md	项目目录	自定义代理
.claudeignore	项目根目录	忽略文件列表
~/.claude/keybindings.json	用户主目录	快捷键配置

模型选择指南¶

模型	何时使用	费用级别
Haiku 4.5	简单问答、格式化、快速任务	最低
Sonnet 4.6	日常编码、脚本编写、代码审查	中等（推荐）
Opus 4.6	复杂架构设计、深度分析	较高
Opus 4.7	最强推理、100 万上下文、旗舰任务	最高

环境变量¶

变量	说明
`ANTHROPIC_API_KEY`	API 密钥（免登录认证）
`CLAUDE_CODE_NO_FLICKER=1`	消除终端闪烁
`MAX_THINKING_TOKENS=10000`	限制思考 token 上限