每個程式設計師和 AI 玩家都該知道的 12 個 Claude Code 功能

最近在用 Claude Code 開發，越用越覺得這個工具的設計不只是「會寫程式的 chatbot」這麼簡單。它底下其實藏了非常多功能，掌握之後生產力差好幾倍。

我整理了 12 個我覺得最值得認識的核心功能，直接用我自己理解的方式講一遍。文章後段也會分享一些我的實戰經驗，包含怎麼用 Subagent 讓 Claude Code 去開發大型專案、以及怎麼把 Claude Code 接到 Discord 上面遠端操控。

讓我們開始吧。

1. CLAUDE.md：給 Claude 的「憲法」

CLAUDE.md 是我覺得最重要的一個檔案，你可以把它理解成 Claude Code 的憲法，或者所謂的永久記憶。

裡頭會講述常見的專案介紹、必須遵守的規範、術語、工作流程，以及一些需要避開的雷點。每次開新對話，Claude 都會自動讀取它，所以你不用每次都重新說明同樣的事情。

怎麼建立？ 你可以直接在 Claude Code 裡面輸入 /init，它會幫你產生一個簡單快速的 CLAUDE.md，但你也可以自己撰寫。

注意事項： 檔案名稱必須是全大寫的 CLAUDE.md。這個小細節很容易踩雷。

建議內容： 強烈建議放對所有任務「普遍適用」的東西，而不是各種瑣碎的注意事項，否則可能導致 Claude 的表現能力下降。AI 對指令的遵循，會隨著指令數量上升而整體下降——你以為自己只是「再多加一條規則」，實際上會稀釋掉所有規則的執行力。

如果你有很多瑣碎的事件，可以透過後面會提到的 Skills 來解決，那才是它們該住的地方。

2. 三大運行模式：Auto / Bypass / Plan

如果你是第一次使用 Claude Code，應該會注意到當它想要嘗試修改檔案時，都會反覆詢問你，這非常麻煩。

為了解決這個問題，Claude Code 提供了幾種運行模式可以切換。這邊我挑三個我自己最常用、也最有感的模式來講：Auto Mode、Bypass Mode、Plan Mode。

Auto Mode（自動模式，最推薦）

AI 會自行判斷執行的指令是否安全，如果安全就會直接執行。簡單來說，每次執行前 AI 都會重新檢核操作是否正確，既保證安全性又保證速率。

實際工作流上，Auto Mode 幾乎是現在的最佳預設值——你不會一直被打斷確認，但 AI 真的要做危險動作時還是會停下來問你。

Bypass Mode（裸奔模式）

AI 不會自檢，不論如何都會直接通過所有指令。

這個模式建議只在 sandbox、Docker container 或一次性虛擬機這種「壞掉也沒關係」的環境使用。如果你在自己的主機開這個模式，等於是把方向盤交給 AI 然後閉眼睛——出事了你不能說沒人提醒你。

Plan Mode（規劃模式）

這是我特別想單獨講的一個模式。當你想做開發（例如 Vibe Coding）時，可以先把模式調整成 Plan Mode。

運作方式： AI 不會立刻動手寫程式，而是會先去思考你的計畫，規劃需要動到哪些檔案、要怎麼動、有什麼風險，然後寫出一份完整的計畫書給你看。你 review 過、批准之後它才會真的執行。

在 Plan Mode 下，Claude 完全不能寫檔、不能編輯、不能跑指令——它只能讀、只能搜、只能想。

優點： 相對於直接開始開發，Plan Mode 可以大幅增加 Claude Code 執行的準確度。我自己的習慣是：稍微複雜一點、會動到三個以上檔案的任務，一律 Plan Mode 起手。等計畫對了再切回 Auto Mode 讓它一次做完。

備註，默認 Auto Mode 跟 Bypass Mode 是不開啟的，你要在設定中開啟他們

3. Checkpoint 與 Rewind：給 AI 的「存檔點」

這是 Claude Code 引進的一個很棒的概念。

如果你玩過遊戲，應該很熟悉「存檔點」（Checkpoint）的設計。當你在進行開發時，如果下了一個指令給 AI，它開發完後你發現不滿意，或是覺得等一下操作可能會出錯——這時 Checkpoint 就派上用場了。

運作方式： 在 Claude Code 中，這是原生設計：每次你提交指令前，AI 都會自動進行快照（Snapshot）並設立一個存檔點。如果你不小心把程式碼改壞了，或是對目前的進度不滿意，你最慘的情況也只需要退回到這個存檔點，而不需要從頭開始。

使用指令： 你可以透過 /rewind 指令快速回到過去的存檔點（按兩下 Esc 也可以）。這個功能相當完善，你不僅可以選擇將所有的修改（包括程式碼與對話）全部回溯，也可以選擇單獨只回溯對話內容或只回溯程式碼。

注意事項（工程師專用）： 如果你是工程師，要特別注意它跟 Git 不太一樣。Checkpoint 並不會追蹤所有操作，它主要是針對「AI 透過編輯工具做的檔案變更」。對於一些「非答案操作類」的變更，它是無法追蹤且不可逆的，例如：

• 送出電子郵件（一旦送出就無法收回）
• 透過終端指令做的刪除或移動檔案
• 透過特定指令對系統環境做的變化
• 你自己在外部編輯器做的修改

總體來講，它不像 Git 那麼完整，算是一個比較簡單的回檔功能。如果你需要處理更複雜的版本管理，還是請乖乖用 Git。把 Checkpoint 想成「AI 操作的 local undo」、把 Git 想成「永久版本歷史」，兩者互補。

4. Skills、MCP、Plugins：常被搞混的三兄弟

接下來這三個功能 (Skills、MCP、Plugins) 是我覺得 Claude Code 最容易被誤會的部分。很多人聽過名字但搞不清楚是什麼，更不知道它們之間的差別。

我會先一個個介紹完，最後再用一個小節統整它們之間的關係。

5. Skills：AI 的「按需調用工作手冊」

關於 Skill 的部分，我之前寫過一篇完整的實戰文章可以參考：Agent Skill 實戰攻略：從入門到進階提升你的 AI 生產力。

這邊我快速用最白話的方式講一遍。

如果你對 AI 的認知還停留在「每次開新對話都要重新貼上背景資料跟規則提示詞」，那你正在浪費許多自己的時間與生產力。

舉個例子：假設我們想弄一個專門做「會計對帳」的 AI，過去我們必須把對帳軟體的完整使用說明書、每日流程（今天有什麼帳要對、怎麼查詢來源資料、遇到特例如何處理等）全部寫進提示詞裡。這就像是在交代新進的實習生，給他一份鉅細靡遺的 SOP。

每次需要 AI 做這件事，我們就得把這段落落長的提示詞翻出來，重新複製貼上給它。Agent Skill 最大的改變，在於它替這份提示詞加上了「說明（Description）」，告訴 AI 只有在特定情境下才需要去讀取這個 Skill。

這就像是查閱百科全書，書中雖然有上萬個條目，但你可以先看目錄找到需要的內容，而不用把上萬頁全部翻完才找到目標。Agent Skill 替所有提示詞都加上了說明目錄。

你可以一次準備幾千個 Skill 放在那邊，當任務來臨時，AI 會先看說明去判斷：「在這幾千個技能裡，我現在只需要讀取、載入這一個。」

而且 Skill 還能自我進化——AI 可以根據每次工作經驗，自動修改、迭代這份 SOP。第一次摸索某個任務可能花兩小時，把流程寫成 Skill；第二次只要半小時；第三次甚至只要 10 分鐘。你的 AI 助手不再是每次重開機就失憶的金魚，而是能不斷累積專案經驗、跟著你一起進化的超級員工。

哪裡找現成的 Skill？

世界上 90% 的工作痛點是共通的，你遇到的麻煩，早就有大神幫你寫好解法了。我推薦幾個我自己會逛的 Skill 市集：

1. skillsmp.com — 這是一個專為 AI Agent 打造的「技能市集」，上面匯集了超過 30 萬個現成 Skill。處理 PDF、優化前端 UI、整理 Notion 與 Linear 的專案進度，你都可以在上面找到答案。
2. Skills.sh — 開放的 Agent Skills 生態系，支援多種 AI Agent，使用 npx skills init 一行指令即可安裝。適合需要跨 Agent 共用 Skill 的情境。
3. LobeHub Skills — 分類清楚的 Skill 市集，適用於各種 Agent。介面直觀，適合快速瀏覽與篩選。

不過有個重要提醒：市集上的技能無法保證每個都是安全的。下載新技能時，先不要直接安裝，建議先把整個檔案上傳給 Claude（純粹討論用，不是安裝），請它做安全審查，看裡面有沒有惡意網路連結或針對 AI 的惡意引導。最近確實有報導指出，某些惡意人士會在這些市集上傳惡意技能來誤導 AI 洩漏資訊。

如果你想了解更多，包含怎麼安裝 Skill、怎麼讓 AI 幫你寫專屬 Skill，可以看我前面提到的那篇完整教學。

6. MCP（Model Context Protocol）：AI 對接外部工具的通用插座

MCP 全名是 Model Context Protocol，是 Anthropic 在 2024 年底開源的一個標準。用最白話的方式講：MCP 是讓 AI 連接外部工具與資料的「通用插座」。

它解決的痛點很實際：當你發現自己一直在「從別的工具複製貼上資料給 Claude」的時候，那就是該接 MCP 的時候了。

常見的 MCP 應用：

• GitHub、GitLab：直接讓 AI 讀 PR、開 issue
• Slack、Discord：讓 AI 發訊息、讀對話
• Google Drive、Notion：讓 AI 讀文件、做筆記
• Stripe、Sentry：讓 AI 拉付款資料、看錯誤紀錄
• 資料庫：讓 AI 直接下 SQL 查資料

設好之後，這些工具就成為 Claude 工具箱的一部分。原本你要切換五六個視窗手動操作的事情，現在 Claude 一句話就能搞定。

簡單一句話：MCP 把 Claude 從「會寫字的助理」升級成「能直接動你公司基礎設施的助理」。

7. Plugins：把 Skills、MCP、指令打包在一起

Plugin 的概念很單純：它就是把前面講的 Skills、MCP server、Hooks（後面會講）、自訂指令，全部打包成「一個可以一鍵安裝的單位」。

它有點像 Claude Code 的「app store」概念。Marketplace 是 plugin 的目錄，把 marketplace 加進來等於訂閱了一家商店，然後你從裡面挑要安裝的 plugin。

常用的指令：

• /plugin marketplace add <網址>：加入一個 marketplace
• /plugin install <名稱>@<marketplace>：安裝特定 plugin
• /plugin：開啟管理介面

Anthropic 自己維護了一個官方 marketplace，社群這邊更熱鬧——claudemarketplaces.com、buildwithclaude.com 這些都動輒收上千個 plugin。

把 plugin 想成「Claude Code 的 oh-my-zsh」應該蠻貼切的。很多輪子社群都已經造好了，沒必要自己從頭寫。

8. 三兄弟總整理：Skills vs MCP vs Plugins 到底差在哪？

這個是大家最容易混淆的部分。我用一個簡單的比喻來講清楚：

換個更生活化的講法：

• Skill 是「教 AI 怎麼工作」——讓 AI 學會某種流程或技能
• MCP 是「讓 AI 能碰到外面的東西」——連接外部服務的通道
• Plugin 是「把前兩者連同其他配件打包成一個禮盒」——讓你一鍵把整套東西裝起來

舉一個具體的例子。假設你想讓 Claude Code 自動處理 GitHub PR：

• 你需要 MCP（讓 Claude 能讀寫 GitHub）
• 你需要 Skill（教 Claude 怎麼寫好的 PR review，要看哪些角度）
• 把這兩個包在一起＋一些自訂指令，就變成一個 Plugin（讓別人一鍵就能裝）

如果還是混淆，記住這個簡單的判斷：「教方法」用 Skill、「連工具」用 MCP、「整套打包」用 Plugin。

9. Hooks：在事件節點上自動觸發腳本

Hooks 讓你註冊「在某個事件發生時自動執行的腳本」。它把 Claude Code 從「反應式工具」變成「主動式自動化系統」。

最常用的幾個事件：

• PreToolUse：工具執行前——可以攔下來、可以改參數、可以擋掉危險操作
• PostToolUse：工具執行後——最常用來自動跑 formatter、linter、測試
• UserPromptSubmit：你送出 prompt 的瞬間，可以加 context 進去
• Stop / SessionStart：對話結束、session 開始時觸發

舉幾個實際的例子：每次 Claude 改完檔案就自動跑 prettier 跟 eslint、自動攔截 rm -rf 跟 DROP TABLE 這類危險指令、Stop 後自動跑測試套件、SessionStart 把當前 git branch 跟 ticket 資訊塞進 context。

如果你已經有「每次都會手動做」的小事，幾乎都該用 Hook 自動化掉。

10. Context（上下文）：AI 的工作記憶

Context window 是 Claude 的「工作記憶」。所有它需要參考的東西——系統提示、工具定義、CLAUDE.md、MCP 工具描述、Skill 列表、實際對話、檔案內容——全部都在裡面競爭空間。

Claude Code 預設的 context window 大約是 200,000 tokens（特定方案可以擴到 100 萬）。

/context 指令會給你一個視覺化的分布，告訴你 token 都花在哪了：系統提示用了多少、工具定義用了多少、MCP server 用了多少、CLAUDE.md 用了多少、實際對話用了多少、還剩多少。新版本還會給你優化建議：「某個 MCP server 用了 12% context，你沒在用就停掉吧。」

為什麼要在意這個？ 因為「Context Rot」（上下文腐蝕）是真實存在的——當 context 接近滿載，模型的注意力跟召回能力會明顯下降，就算還沒爆。

最常見的症狀：一段下午的順暢對話慢慢變糟，Claude 開始忘掉你早前的決定、回答變得籠統、開始自我矛盾。這不是它變笨了，是它的工作記憶被塞滿了。

養成習慣：有空就 /context 看一下，覺得堵了就主動清理，不要等爆掉。

11. Slash Commands：自定義你的快捷指令

Slash command 就是 / 開頭的快捷指令。除了內建的 /help、/context、/clear、/rewind、/plan、/init 等等，你還可以自己定義。

自定義方式很單純：在專案的 .claude/commands/<指令名稱>.md 或個人的 ~/.claude/commands/<指令名稱>.md 放一個 markdown 檔案，檔名就是指令名稱，內容就是這個指令被呼叫時要送給 Claude 的 prompt。

可以做的事情：

• 參數：用 $ARGUMENTS 抓全部、$1 $2 抓位置參數
• 嵌入指令輸出：用 ! 前綴執行 bash 指令，把輸出塞進 prompt
• 限制工具：限定這個指令能用的工具
• 指定模型：某些指令用便宜的模型跑就好、某些重要的用最好的

簡單需求用 commands 就夠，複雜工作流可以升級成 Skills。

12. Compaction：對話太長時的自動摘要

Compaction 就是當對話太長、快要塞不下時，Claude Code 會把舊的對話自動摘要、用摘要替換的機制。

兩種觸發方式：

• 自動：context 用量逼近上限時自動觸發
• 手動：自己輸入 /compact，可以加一段 instruction 引導它「重點記住什麼」

實作上其實沒那麼簡單。Claude Code 不是單純把對話丟給模型摘要而已，它會做很多保護動作：把「正在編輯的檔案」「當前的 plan」「用到的 Skill」「MCP 工具定義」這些高價值資訊重新注入回 context，免得 Claude 在 compact 後忘記自己正在幹嘛。

實務上的最佳作法很簡單：不要等自動 compact。

當你發現 /context 顯示用量超過 60%，就主動 /compact 一次，加一段 preservation instruction，再發一個簡短訊息驗證 Claude 有把該記得的東西記下來。這個習慣養成之後，長對話的品質會穩定非常多。

13. Subagents：Claude Code 的「分身槌」

最後這個，是我認為真正讓 Claude Code 能處理複雜任務的關鍵能力。

Subagent 是「在獨立 context 裡跑、有自己的指令、有自己的工具權限、能單獨選模型」的專門助手。簡單來說，Claude Code 本身具備「召喚自己」的能力，它可以創造出自己的分身，每個分身（Subagent）都擁有獨立的工作空間，且彼此互不干擾。

如果你看過哆啦 A 夢，你會記得有個道具叫「分身槌」——主人公敲一下自己，就能分裂出一個分身去做不同的事。Subagent 就是這個概念。

關於這個我有寫過一篇實戰文章：指揮 Claude Code 攻克複雜任務，裡頭有附完整的提示詞可以直接複製貼上使用。這邊講重點。

為什麼需要 Subagent？三座大山

當你想用 Claude Code 處理一個大型任務（比如「幫我搭一個電商網站」），會遇到三座大山：

第一座大山：上下文管理。 目前的 AI 在面對超過 7 萬 token 以上的上下文，通常都會面臨巨大的精確度崩潰。

第二座大山：一步錯、步步錯。 在大型任務中，你的「目標」與 Claude 理解的目標可能有巨大偏差，最後做出來的東西可能根本不能用。

第三座大山：狀態追蹤與錯誤恢復。 當任務被切成很多階段，要怎麼確保下一階段的 AI 能順利承接上一階段的狀態？這直接決定了長流程的準確度。

把 Claude Code 當一間公司來經營

我自己會覺得這很像開設一間公司。

一人公司就是會遇到「腦力不足」的問題，所以我們需要讓老闆能夠根據情境找適合員工來工作。

現在，請讓我們的 Claude Code 扮演成 CEO，他自己一個人的腦力是不足的，他需要能夠把任務拆解並分送給其他人才行。

CEO 的工作很單純：

1. 把總任務拆解成數個順序合理的子任務
2. 將每個階段派遣給一個 Subagent 去執行

對 CEO 來說，他只需要負責切割階段、把任務外包給其他人就好，實際怎麼幹的？CEO 不需要知道。

對實際幹活的員工來說，他只要在意他收到的任務並處理好他即可，至於其他階段的事？那是其他人的工作，他不需要知道。

預備階段：解決「依賴」與「耦合」問題

但只是單純把任務外包給很多人還不夠，因為我們還要解決兩個棘手問題。

第一是「依賴性」帶來的順序問題： 一樣以電商為例，你不可能在用戶還沒付錢時就安排送貨，所以開發必須注意先後順序。

第二是更麻煩的「耦合」問題： 這在前後端開發最常見。前端 Agent 開發畫面時，必然需要呼叫後端的 API。如果 CEO 只是單純切割成『後端開發』與『前端開發』兩個階段，很容易發生一個慘況：後端寫他的 API、前端寫他的呼叫法，結果兩邊完全接不起來。

這就是為什麼我強調要有一個「預備階段」。針對這種會互相耦合的任務，CEO 必須具備「介面先於實作」的概念。

我們先派一個 Agent 專門把 API 文件（契約）定下來，後續的前後端 Agent 就全部依照這份文件施工，互不干擾卻能完美對接。

舉個例子：

• 第 0 階段（預備階段）：派一個 Agent 專門撰寫 API 文件
• 第 1 階段（後端開發）：基於第 0 階段的 API 文件實作後端
• 第 2 階段（前端開發）：同樣基於第 0 階段的 API 文件實作前端

品質檢查員：確保契約被遵守

規劃有了，但我們必須確保每個階段都有真的乖乖照規矩走。所以我建議在每個階段開發完後，額外增加一個檢查階段——派一個「品質檢查員 Agent」來檢查兩件事：

1. 該階段的產出有沒有符合 CEO 的任務要求
2. 工程師有沒有乖乖照著預備階段的 API 文件寫，而不是自己發明新規格

如果 QA 發現產出不合格，會將錯誤報告回報給 CEO，讓 CEO 在錯誤雪球越滾越大以前指派 Agent 修正，再繼續下一階段。

一個反直覺的關鍵：寧可慢，也要穩

雖然 Subagent 可以同時工作，但我強烈建議一次只讓一個工程師分身工作。

在實際的 AI 開發上，平行處理往往是災難的開始。如果讓兩個分身同時改同一個檔案，很容易產生程式碼衝突或邏輯覆蓋。為了確保產出的穩定性，我們寧可慢，也要穩。 採取「接力賽」的形式，一次只派一個工程師 Subagent 處理一個階段，完成後再交棒給下一位。

同步認知：開發前最重要的一步

最後一個關鍵：還記得「三座大山」當中的第二座嗎？AI 很容易一步錯、步步錯。

我非常建議大家在做開發以前，先與 AI 同步認知。

請他完整讀過你的文件以後，先不要馬上開始開發，跟他說一句：

「先不要寫程式，請進入『對齊認知』階段，請複述一下你目前對這個專案的完整理解。」

等 Agent 與你的想像同步後再開始工作。這個動作看起來多餘，實際上能省下你一大堆來回修改的時間。

如果你想要直接複製貼上的完整提示詞，可以去看我那篇 指揮 Claude Code 攻克複雜任務，裡面有一份我整理過的、可以直接餵給 Claude Code 的大型任務協作提示詞。

番外篇：用 Discord 遠端操控 Claude Code

最後分享一個有趣的玩法——把 Claude Code 接到 Discord 上。

想像一下：你在外面跟朋友吃飯，突然想起某個程式碼要修改，不用打開電腦，直接在手機上的 Discord 私訊你的機器人，Claude 就會在你家的電腦上幫你處理。設定完成後，當機器人收到訊息時，就會自動將訊息轉發給 Claude，Claude 還能直接回覆訊息、加表情符號、甚至編輯訊息。

這個功能其實就是前面講的 MCP（外部工具通道）+ Plugin（一鍵安裝套件） 的具體應用。

我有寫過一篇完整的教學：用 Discord 操控你的 Claude Code 完整教學。

簡單講一下流程：

1. 在 Discord 開發者平台建立一個機器人，拿到 Token
2. 把機器人邀請進你的伺服器（這樣才能私訊它）
3. 在 Claude Code 裡安裝官方插件：/plugin install discord@claude-plugins-official
4. 把 Token 設定給 Claude，重新啟動
5. 在 Discord 私訊機器人，拿到配對碼，回 Claude 終端機完成綁定
6. 記得鎖定權限，不然陌生人也能私訊你的機器人

設定好之後，Claude 在 Discord 裡可以做這些事：

• 發送訊息：可以回覆特定頻道，支援串聯回覆與附加檔案
• 表情回應：為訊息加上 emoji
• 編輯訊息：適合用來顯示「處理中⋯⋯」到「處理完成」的進度更新
• 讀取歷史：抓取頻道近期訊息，回溯對話上下文
• 下載附件：從訊息下載檔案到本機分析

完整的設定步驟、權限保護、進階用法，都在那篇文章裡。如果你想讓自己的工作流變得更自由，這個玩法非常推薦試試。

結語

這 12 個功能其實是一套有機體系，彼此會互相強化：

• CLAUDE.md 是專案的長期記憶基礎
• 三大運行模式 是日常開發的三檔變速箱
• Checkpoint 是讓你「敢實驗」的安全網
• Skills、MCP、Plugins 是擴充 Claude 能力的三種方式
• Hooks 是把重複動作自動化的工具
• Context 與 Compaction 是長對話品質的兩個保險
• Slash Commands 是日常操作的快捷鍵
• Subagents 是處理大型任務的關鍵能力

剛上手的話不用一次全用——CLAUDE.md 跟 Plan Mode 是兩個最高 CP 值的起步點。等工作流穩定下來，再慢慢加上 Hooks 自動化、Skills 模組化、Subagents 分工、Plugins 借社群的力。

Claude Code 真正有趣的地方在於：它把「程式設計」這件事，從「跟編輯器互動」演化成「跟一個有記憶、有專長、有判斷力、能自主分工的工程協作者一起工作」。

掌握這 12 個功能，等於掌握了這套協作的語言。

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