左右互搏--- 一种高效的CLI工作方法实践

目录

• 方案一：一个 Claude 写代码，另一个 iFlow或Claude 审查和测试
• 方案二. 多仓库检出
• 方案三：用 git worktree
  • 实施建议
• 用无头模式配合自定义脚本
• Claude Code 34条使用技巧

本文研究多CLI（Claude，iFlow等）协作方法

为了提升工作效率，更好的执行和检查任务，并行运行多个CLI实例，是一个非常 Great 的事情

方案一：一个 Claude 写代码，另一个 iFlow或Claude 审查和测试

通过制订角色分工，类似多工程师协作，分开上下文有时更好：

• 用 Claude 写代码
• 用 ‎⁠/clear⁠ 或在另一个终端启动第二个 Claude
• 让第二个 Claude 审查第一个 Claude 的工作
• 再启动一个 Claude（或再次 ‎⁠/clear⁠），读取代码和审查反馈
• 让这个 Claude 根据反馈修改代码
• 可以让 Claude 实例间通过草稿本交流，指定谁写谁读。

这种分工往往比单 Claude 处理所有任务效果更好。

方案二. 多仓库检出

许多 Anthropic 工程师会：

• 创建 3-4 个 git 检出，放在不同文件夹
• 分别在不同终端标签页打开每个文件夹
• 在每个文件夹启动 Claude，分配不同任务
• 轮流检查进度，批准/拒绝权限请求

方案三：用 git worktree

适合多个独立任务，是多检出的轻量替代方案。git worktree 允许你将同一仓库的多个分支检出到不同目录。每个 worktree 有独立工作目录和文件，历史和 reflog 共享。
用 git worktree 可让你同时在项目不同部分运行多个 Claude，每个专注于独立任务。例如，一个 Claude 重构认证系统，另一个构建数据可视化组件。任务互不干扰，各自高效推进，无需等待或处理冲突：

• 创建 worktree：‎⁠git worktree add ../project-feature-a feature-a⁠
• 在每个 worktree 启动 Claude：‎⁠cd ../project-feature-a && claude⁠
• 按需创建更多 worktree（在新终端标签页重复 1-2 步）

实施建议

• 命名规范统一
• 每个 worktree 保持一个终端标签页
• Mac 用户用 iTerm2 设置 Claude 需要关注时的通知
• 不同 worktree 用不同 IDE 窗口
• 完成后清理：‎⁠git worktree remove ../project-feature-a⁠

用无头模式配合自定义脚本

‎⁠claude -p⁠（无头模式）可将 Claude Code 程序化集成到更大工作流，同时利用其内置工具和系统提示。主要有两种模式：
1，批量处理，适合大规模迁移或分析（如分析数百日志或数千 CSV）：
a. 让 Claude 写脚本生成任务列表。例如，生成 2000 个需从框架 A 迁移到 B 的文件列表。
b. 循环处理任务，程序化调用 Claude，传入任务和可用工具。例如：‎⁠claude -p “migrate foo.py from React to Vue. When you are done, you MUST return the string OK if you succeeded, or FAIL if the task failed.” --allowedTools Edit Bash(git commit:*)⁠
c. 多次运行脚本，迭代优化提示，直到满意。

2，流水线，将 Claude 集成到现有数据/处理流水线：
a. 调用 ‎⁠claude -p “<你的提示>” --json | your_command⁠，‎⁠your_command⁠ 是流水线下一步
b. 就这样！可选的 JSON 输出便于自动处理。
两种用法都建议用 ‎⁠--verbose⁠ 标志调试 Claude 调用。生产环境建议关闭 verbose，输出更简洁。

针对多 CLI（Claude、iFlow 等）协作方式的优化，可以从协作效率、任务协同、流程自动化、反馈闭环四个核心维度入手，结合工具特性和工程实践，提出以下改进意见：

一、角色分工与协作机制的精细化优化

1. 明确 “角色契约”，减少上下文模糊性
   问题：当前方案仅提到 “写代码 / 审查” 分工，但缺少明确的 “输出标准”，可能导致协作低效（如审查者需反复追问细节）。
   优化：为每个 CLI 实例定义 “角色契约文档”（可存在项目根目录的cli_roles.md），包含：
   输出格式（如代码需带注释比例、函数命名规范、测试用例模板）；
   交互规则（如审查者必须标注 “阻塞性问题” 和 “建议性问题”，修改者需优先响应阻塞项）；
   传递物标准（如草稿本交流时，用[发送方角色]::[内容类型]::[时间戳]格式，例：coder::auth_module_code::202510171530）。

2. 引入 “元协调者” 角色，解决跨实例冲突
   问题：多实例并行时可能出现 “意见分歧”（如两个审查者对同一代码块有不同修改建议），缺乏仲裁机制。
   优化：新增一个 “元协调者 CLI 实例”（可专用一个终端），负责：
   接收各实例的冲突反馈（如通过脚本监听草稿本中的[conflict]标签）；
   基于项目目标（如性能优先 / 可读性优先）输出仲裁结果；
   记录冲突类型及解决方案，形成团队协作知识库（如conflict_resolution_log.md）。

二、任务协同与环境隔离的增强方案

1. 基于 “任务粒度” 动态分配资源，避免过度并行
   问题：当前方案（多仓库检出、git worktree）侧重 “物理隔离”，但未考虑任务复杂度与资源匹配（如简单文档生成和复杂重构任务混在一起并行，可能浪费资源）。
   优化：
   按 “任务粒度” 分级（如 P0：核心功能开发，P1：文档生成，P2：格式优化）；
   为高优先级任务（P0/P1）分配独立 CLI 实例 + 独立 worktree，低优先级任务（P2）可共享实例（通过/clear切换上下文）；
   用脚本监控各实例资源占用（如 CPU / 内存），自动提醒 “过度并行导致卡顿”（例：当同时运行≥5 个 CLI 实例时触发警告）。

2. 构建 “共享状态池”，替代低效的 “草稿本传递”
   问题：依赖草稿本交流时，需手动复制粘贴，且难以追溯历史版本（如 “修改者” 看不到 “审查者” 的历史建议迭代）。
   优化：
   用轻量数据库（如 SQLite）或文件系统（结构化目录）构建 “共享状态池”：
   plaintext
   ./shared_state/
   ├─ task_1/ # 任务ID
   │ ├─ code/ # 代码生成结果（按版本号命名，如v1.py, v2.py）
   │ ├─ review/ # 审查意见（带审查者角色和时间戳）
   │ └─ status.json # 任务状态（待审查/修改中/已通过）
   为每个 CLI 实例配置 “状态池访问脚本”，支持自动读取最新内容（如审查者实例运行load_latest_code task_1直接获取代码）和写入结果（如save_review task_1 "建议优化异常处理"）。

三、流程自动化与工具链集成的深化

1. 基于 “事件触发” 的流水线协作，替代手动轮流操作
   问题：当前方案依赖 “人工轮流检查进度”，步骤繁琐（如 “写代码→手动通知审查者→审查者手动读取→手动通知修改者”）。
   优化：
   用inotifywait（Linux）或fswatch（Mac）监听共享状态池的文件变化，触发自动化流程：
   当 “代码生成目录” 新增文件时，自动通知审查者实例（如发送终端通知 + 调用load_code命令）；
   当 “审查意见” 标记为 “已完成” 时，自动通知修改者实例，并附带上一版代码和审查要点；
   示例脚本（伪代码）：

bash
# 监听代码生成事件，自动触发审查流程  
fswatch -o ./shared_state/task_1/code | while read; do  
  notify-send "审查者：任务1有新代码待审查"  
  docker exec 审查者CLI实例 load_latest_code task_1  
done  

2. 无头模式（claude -p）的进阶应用：动态任务分发与重试机制
   问题：当前批量处理模式缺乏 “任务失败自动重试” 和 “负载均衡”，可能因单个任务阻塞整体流程。
   优化：
   构建 “任务队列管理器”（可用 Python 脚本实现），将批量任务（如 2000 个文件迁移）拆分为子任务，按 CLI 实例负载动态分配：
   每个子任务包含唯一 ID、输入参数、预期输出（如migrate_foo.py::React→Vue::OK/FAIL）；
   管理器实时监控各 CLI 实例的执行状态，若某实例返回FAIL，自动将任务分配给其他空闲实例重试；
   输出 “任务执行报告”（含成功率、失败原因分类），便于针对性优化提示词（如某类文件迁移失败率高，需调整提示中的迁移规则）。

四、反馈闭环与协作体验的提升

1. 建立 “双循环反馈” 机制：任务内反馈 + 协作流程反馈
   问题：当前方案侧重 “任务执行”，但缺乏对 “协作方式本身” 的优化（如多次出现同一类沟通问题，却未改进流程）。
   优化：
   任务内反馈：每个任务结束后，各 CLI 实例输出 “协作自评”（如代码生成者：“本次因未明确输入格式导致 3 次修改，下次需在初始提示中注明”）；
   流程反馈：定期（如每日 / 每项目）用一个专用 CLI 实例分析所有任务的协作日志，输出优化建议（如 “发现 70% 的冲突源于参数定义模糊，建议新增参数模板”）。

2. 终端环境的可视化与区分化，减少操作失误
   问题：多终端标签页运行时，易混淆不同 CLI 实例的角色（如误将 “审查者” 实例当作 “修改者” 使用）。
   优化：
   为不同角色的终端配置差异化视觉标识：
   终端标题：[Coder] task_1_auth、[Reviewer] task_1_auth；
   命令提示符（PS1）：用颜色区分（如代码生成者为绿色，审查者为蓝色）；
   Mac 用户可在 iTerm2 中为不同角色实例配置 “触发式通知”（如审查者收到代码时，终端标题闪烁 + 系统提示音）；
   用tmux或screen的会话命名功能，快速切换和管理实例（如tmux attach -t coder_task1）。

五、安全性与可追溯性强化

1. 权限粒度控制：基于角色限制工具调用范围
   问题：多实例并行时，若所有实例都开放Edit、Bash等工具权限，可能因误操作导致文件混乱（如两个实例同时修改同一文件）。
   优化：
   为不同角色分配最小权限：
   代码生成者：仅允许Edit工具（且限定在当前 worktree 目录）；
   审查者：仅允许Read工具（查看代码）和Bash的git diff（对比版本）；
   元协调者：允许Bash的git merge（合并经批准的代码）；
   在claude命令中通过--allowedTools严格限制（如claude --allowedTools Edit[../project-feature-a/*]）。

2. 完整审计日志：记录所有交互与操作
   问题：协作过程中若出现代码丢失、操作错误，难以追溯责任和原因。
   优化：
   为每个 CLI 实例配置日志输出（如--log-file ./logs/coder_task1.log），记录：
   输入提示、输出结果、工具调用命令（如Edit: 修改了login.py第10行）；
   时间戳、角色标识、关联任务 ID；
   用logrotate定期归档日志，保留至少 30 天（便于问题追溯）。

总结：核心优化方向
从 “物理隔离” 到 “逻辑协同”：用共享状态池和事件触发替代手动传递，减少人为操作成本；
从 “固定分工” 到 “动态适配”：按任务粒度和资源负载分配实例，避免低效并行；
从 “执行导向” 到 “闭环优化”：通过反馈机制持续改进协作流程，同时强化安全性和可追溯性。
这些改进可根据团队规模逐步落地（如先实现 “角色契约” 和 “共享状态池”，再推进自动化流水线），最终目标是让多 CLI 协作从 “人工协调的并行” 升级为 “自组织的高效协同”。

Claude Code 34条使用技巧

From:　https://ctok.ai/claude-code-34-tips
一、命令行 (CLI) 技巧 (共7条)

将视为CLI: 从根本上理解 Claude Code 是一个命令行工具，具备其所有基本特性。
传递命令参数: 使用 -P 参数在命令行模式下运行。
使用无模式: 使用 -P 参数在界面前端的模式下运行。
与其他工具联接: 可以将其他命令行工具（bash/CLI工具）连接工作流。
使用管道输入: 通过管道（|）将数据输入到 Claude Code 中。
运行多实例: 可以同时运行多个 Claude Code 实例。
让它启动自己: 可以指令 Claude Code 启动一个新的实例来处理任务的原理。

二、图像处理技巧 (共6条)

拖拽粘贴: 将图像文件直接拖入终端使用。
macOS 截图粘贴: 使用快捷键 Shift+Command+Control+4 将截图复制到剪贴板。
使用 Control+V 粘贴: 用 Control+V（而不是 Command+V）将图片粘贴到终端。
从设计稿生成代码: 粘贴从设计稿图，let Claude Code 构建界面。
建立视觉反馈循环: 截取应用的当前状态，将其反馈给 Claude Code 进行迭代修改。
自动化生成: 使用 Puppeteer MCP 服务自动化生成应用的截图流程。

三、集成与外部数据技巧 (共5条)

充当 MCP 服务器/客户端: Claude Code 本身既可以作为 MCP 服务器，也可以作为客户端连接其他服务。
连接数据库: 使用 Postgres MCP 服务器连接 Claude Code 到你的数据库。
获取最新API文档: 利用 Cloudflare 等公司提供的 MCP 服务器，获取实时更新的文档。
抓取链接内容: 直接粘贴一个 URL，Claude Code 会抓取该网页的内容为上下文。
获取外部知识: 使用 URL 抓取功能获取外部世界的知识（如游戏规则）并应用到代码中。

四、claude.md 配置文件技巧 (共7条)

理解其核心作用: claude.md 是一个在每次请求时都会加载的系统提示文件。
使用 /init 自动生成: 在项目目录中运行 /init 命令，自动生成一份基于项目结构的 claude.md。
用 # 动态更新: 在对话中，使用 # 符号可以将指令直接添加到 claude.md。
设置全局配置: 在用户主目录 ~/.claude/ 中创建 claude.md 以应用于所有项目。
使用子目录配置: 在子目录中添加 claude.md 应用于特定模块。
定期重载: 经常性地优化和精炼你的 claude.md 文件，保持其具体性和高效性。
使用提示优化工具: 可以借助 Anthropic 的提示优化工具来改进 claude.md 的内容。

五、定义斜杠命令技巧 (共6条)

在指定文件夹中定义: 在 .claude/slash_commands 文件夹中创建文件来自定义自己的斜杠命令。
为解决 GitHub 问题创建命令: 创建一个 /solve_github_issue 类似的命令。
为重构创建命令: 创建一个 /refactor 命令。
为代码检查创建命令: 创建一个 /lint 命令。
为 PR 审查创建命令: 创建一个 /review_pr 命令。
向命令传递参数: 你的自定义斜杠命令是提示模板，可以接收命令行参数。

六、UI与工作流技巧 (共3条)

使用 Tab 补全: 用 Tab 键自动补全文件和目录名，以提供更精准的上下文。
果断按 Esc 中断: 当你看到 Claude Code 的输出偏离预期时，立即按 Esc 键打断它。
使用 undo 撤销: 打断后，可以要求它 undo（撤销）上一步的操作。