
导语:Claude Code 发布后迅速成为开发者的新宠。作为工具的创造者,Boris Cherny (@bcherny) 自己究竟是如何使用它的?最近,他毫无保留地公开了自己的 13 条核心配置(Setup)。这不仅是一份工具指南,更是一套 AI 原生时代的开发哲学。

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Boris 不会只盯着一个光标等待。他在终端中并行运行 5 个 Claude 实例(Tabs 1-5),并利用系统通知来获知哪个实例完成了任务或需要输入。这就像同时指挥 5 个实习生工作。

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除了本地,他还在 claude.ai/code 上并行运行 5-10 个 Web 会话。
& 挂起本地任务。--teleport 参数在本地终端和 Web 端之间“传送”会话。
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在模型选择上,他坚持使用 Opus 4.5 with Thinking。虽然它比 Sonnet 更慢,但在编程场景下,"慢即是快"。因为它需要的干预更少,工具使用能力更强,一次性成功率高,最终完成任务的总时间反而更短。

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很多人习惯直接让 AI 写代码,但 Boris 强调 Plan Mode(计划模式)。
Shift+Tab 进入计划模式。
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对于每天重复多次的“内部循环”工作流(如提交代码、发版),他全部封装成了斜杠命令(如 /commit-push-pr)。这些命令存放在 .claude/commands/ 下,利用内联 Bash 预计算信息,避免与模型进行无意义的对话。

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除了通用对话,他还定义了一系列 Subagents(子代理) 来处理特定任务:
code-simplifier:专门负责简化代码。verify-app:包含详细的端到端测试指南。
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Boris 的团队在 Git 仓库中维护一个共享的 CLAUDE.md 文件。
bun,不用 npm”)。
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为了保持 CLAUDE.md 的鲜活,他们将 Code Review 流程自动化。
@.claude 并下达指令(例如“添加到规则书:禁止使用 Enum”)。CLAUDE.md 并提交。一人纠错,全队受益。
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Claude 生成的代码偶尔格式会乱?Boris 使用 PostToolUse 钩子来解决这“最后 10%”的问题。
Write 或 Edit 后,自动运行格式化命令(如 bun run format)。确保提交到 CI 的代码格式永远完美。
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Claude 不仅仅是写代码的,它还能干杂活。Boris 通过 MCP (Model Context Protocol) 让 Claude 连接外部工具:在 Slack 上发消息、用 BigQuery 查数据、从 Sentry 拉取报错日志。这些配置通过 .mcp.json 与团队共享。

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为了兼顾安全与效率,他不使用全局跳过权限的参数。
/permissions 命令预先批准(Pre-allow)已知安全的常用命令(如 bun run test)。.claude/settings.json 中,既避免了烦人的弹窗,又保证了安全性。
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对于耗时很长的任务,为了避免 Claude 傻等用户点击“批准”,他会在沙盒环境中使用 --permission-mode=dontAsk,让 Claude 可以“无人值守”地烹饪代码。任务完成后,通过后台代理或插件提醒用户。

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这是 Boris 认为最重要的一点:给 Claude 提供验证其工作成果的方法。
Boris Cherny 的这 13 条配置,向我们展示了 AI 辅助编程的终极形态:高度并行、自动化纠错、以及严格的自我验证闭环。
与其说他在使用一个工具,不如说他在构建一个拥有共享记忆和执行能力的“AI 开发团队”。
(建议收藏本文,对照优化你的 Claude Code 配置)