# Anthropic 黑客松冠軍開源完整 Claude Code 配置:Everything Claude Code ## 專案背景 ![image](https://hackmd.io/_uploads/Hyxq0PewZx.png) [Everything Claude Code](https://github.com/affaan-m/everything-claude-code) 由 Affaan 開發,他是 **2025 年 9 月 Anthropic x Forum Ventures 黑客松的冠軍**。這個專案收錄了他在實際產品開發中使用的完整 Claude Code 配置,包括用於建構 zenith.chat 的所有工具鏈。 這不只是一套提示詞,而是一套經過生產環境驗證、結構完整的 **AI 編程工作系統**。 ## 什麼是Anthropic x Forum Ventures黑客松? 黑客松(Hackathon)是一種限時開發競賽,參賽者需要在短時間內(通常 24-48 小時)從零開始建構出能運作的產品。Anthropic 黑客松聚集了最會運用 AI 工具的開發者,比拼的是: - 如何最大化 AI 的生產力 - 如何設計高效的 AI 協作工作流 - 如何快速將想法轉化為可用產品 **Affaan 的勝出意味著**:他的 Claude Code 使用方式和配置,在眾多頂尖開發者中脫穎而出,被證明是最有效的方案之一。 ## 為什麼這套配置值得關注? ### 1. 實戰驗證,不是理論 這套配置不是為了展示而寫的範例,而是: - 用於建構真實產品(zenith.chat) - 在高壓環境(黑客松 24-48 小時)中被驗證有效 - 持續在多個生產專案中使用和優化 ### 2. 系統化架構 包含完整的四層架構: ``` Agents(代理) → 專門化的 AI 子系統 Skills(技能) → 可重用的工作流程 Commands(命令) → 快捷指令集 Rules(規則) → 始終遵守的準則 Hooks(鉤子) → 自動化觸發器 ``` ### 3. 即裝即用 下載後就能擁有與黑客松冠軍相同的工作環境,不需要從零摸索。 ## 核心組件深度解析 ### 📁 Agents - 15+ 個專業化子代理 每個代理都有明確的職責和工具配置: **規劃與設計** - `planner.md` - 功能實作規劃 - `architect.md` - 系統架構決策 **開發與測試** - `tdd-guide.md` - 測試驅動開發指導 - `e2e-runner.md` - Playwright E2E 測試 **品質控制** - `code-reviewer.md` - 程式碼品質審查 - `security-reviewer.md` - 安全漏洞分析 - `go-reviewer.md` - Go 語言專用審查(新增) **問題修復** - `build-error-resolver.md` - 建構錯誤修復 - `go-build-resolver.md` - Go 建構問題解決(新增) **維護優化** - `refactor-cleaner.md` - 死代碼清理 - `doc-updater.md` - 文件同步更新 **實際應用場景**: ``` 情境:開發新的支付功能 1. /plan "實作 Stripe 支付整合" → 使用 planner agent 規劃 2. 切換到 architect agent 設計資料庫結構 3. 用 tdd-guide agent 實作功能 4. /code-review 進行品質檢查 5. /e2e 產生端到端測試 ``` ### 📚 Skills - 30+ 個工作流程定義 **程式碼規範** - `coding-standards/` - 各語言最佳實踐 - TypeScript、Python、Go 等語言規範 **架構模式** - `backend-patterns/` - API、資料庫、快取模式 - `frontend-patterns/` - React、Next.js 模式 - `golang-patterns/` - Go 語言慣用法(新增) **進階功能** - `continuous-learning/` - 自動從對話中提取模式 - `continuous-learning-v2/` - 基於信心評分的本能學習系統 - `iterative-retrieval/` - 漸進式上下文精煉 - `eval-harness/` - 驗證迴圈評估 - `verification-loop/` - 持續驗證機制 **開發方法論** - `tdd-workflow/` - TDD 方法論 - `golang-testing/` - Go 測試模式、TDD、基準測試(新增) - `security-review/` - 安全檢查清單 ### ⚡ Commands - 20+ 個快捷命令 **開發流程** ```bash /tdd # 啟動測試驅動開發 /plan "功能描述" # 實作規劃 /e2e # E2E 測試產生 ``` **品質檢查** ```bash /code-review # 程式碼審查 /go-review # Go 程式碼審查(新增) /build-fix # 修復建構錯誤 /go-build # 修復 Go 建構錯誤(新增) ``` **維護優化** ```bash /refactor-clean # 移除死代碼 /learn # 從對話中提取模式 ``` **驗證系統** ```bash /checkpoint # 儲存驗證狀態 /verify # 執行驗證迴圈 ``` **新功能** ```bash /skill-create # 從 git 歷史產生技能 /instinct-status # 檢視學習到的本能 /instinct-import # 匯入本能 /instinct-export # 匯出本能 /evolve # 將本能聚類成技能 /setup-pm # 配置套件管理器 ``` ### 📋 Rules - 始終遵守的準則 Rules 會被 Claude Code 在每次對話中自動載入: - `security.md` - 強制安全檢查(不得硬編碼密鑰) - `coding-style.md` - 不可變性、檔案組織 - `testing.md` - TDD、80% 覆蓋率要求 - `git-workflow.md` - Commit 格式、PR 流程 - `agents.md` - 何時委派給子代理 - `performance.md` - 模型選擇、上下文管理 ### 🔗 Hooks - 自動化觸發器 Hooks 在特定事件自動執行,解決 AI「健忘」問題: **記憶持久化**(Memory Persistence) ```json { "matcher": "tool == \"SessionStart\"", "hooks": [{ "type": "command", "command": "node scripts/hooks/session-start.js" }] } ``` - 對話開始時:自動載入你的編碼習慣 - 對話結束時:儲存上下文狀態 - 壓縮前:保存重要資訊 **戰略壓縮**(Strategic Compact) - 智能建議何時該壓縮上下文 - 自動識別可以移除的內容 - 保留關鍵資訊不遺失 **持續學習** - 從對話中自動提取模式 - 轉換為可重用的技能 - 建立信心評分系統 ## 核心創新功能 ### 1. 持續學習 v2(Continuous Learning v2) 這是最具創新性的功能,Claude 會: ```bash # 檢視已學習的本能(帶信心評分) /instinct-status # 從對話中自動學習 → 系統自動分析你的編碼模式 → 提取為「本能」(instinct) → 賦予信心評分 # 將本能聚類成技能 /evolve → 相關的本能會自動組合成正式的 Skill ``` **實際效果**:Claude 會記住你的習慣,例如: - 你偏好的錯誤處理方式 - 你的命名慣例 - 你的程式碼組織結構 ### 2. 迭代式檢索(Iterative Retrieval) 解決子代理的上下文問題: ``` 傳統方式: → 一次性給代理大量上下文 → 超出 token 限制或相關性差 迭代式方式: → 代理先用少量上下文工作 → 識別需要更多資訊的地方 → 精確檢索相關內容 → 重複直到完成 ``` ### 3. 驗證迴圈(Verification Loop) 確保輸出品質: ```bash /verify → 執行測試 → 檢查程式碼品質 → 驗證安全性 → 確認覆蓋率 /checkpoint → 儲存當前驗證狀態 → 之後可以比較差異 ``` ### 4. 技能創造器(Skill Creator) 從你的 git 歷史自動產生技能: ```bash # 本地分析 /skill-create → 分析 commit 歷史 → 識別常見模式 → 產生 SKILL.md 檔案 # 也可使用 GitHub App(進階功能) → 支援 10k+ commits → 自動建立 PR → 團隊共享 ``` ## 跨平台支援 專案完全支援 **Windows、macOS、Linux**: - 所有 hooks 和腳本都用 Node.js 重寫 - 自動偵測套件管理器(npm/pnpm/yarn/bun) - 跨平台檔案路徑處理 **設定套件管理器**: ```bash # 環境變數 export CLAUDE_PACKAGE_MANAGER=pnpm # 全域設定 node scripts/setup-package-manager.js --global pnpm # 專案設定 node scripts/setup-package-manager.js --project bun # 或使用命令 /setup-pm ``` ## 安裝步驟 ### 方法一:作為插件安裝(推薦) ```bash # 1. 新增 marketplace /plugin marketplace add affaan-m/everything-claude-code # 2. 安裝插件 /plugin install everything-claude-code@everything-claude-code # 3. 手動複製 Rules(插件系統限制) git clone https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git cp -r everything-claude-code/rules/* ~/.claude/rules/ ``` ### 方法二:手動安裝 ```bash # Clone 專案 git clone https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git # 複製 agents cp everything-claude-code/agents/*.md ~/.claude/agents/ # 複製 rules cp everything-claude-code/rules/*.md ~/.claude/rules/ # 複製 commands cp everything-claude-code/commands/*.md ~/.claude/commands/ # 複製 skills cp -r everything-claude-code/skills/* ~/.claude/skills/ ``` 然後手動設定 hooks 和 MCP servers。 ## 重要注意事項 ### ⚠️ 上下文視窗管理 **關鍵警告**:不要一次啟用所有 MCP 工具! ``` 問題:Claude Code 有 200k token 上下文 啟用太多工具後:可能縮減到 70k 建議配置: ✅ 配置 20-30 個 MCP ✅ 每個專案啟用 < 10 個 ✅ 保持 < 80 個工具活躍 ``` **解決方案**: 在專案配置中使用 `disabledMcpServers` 停用不需要的工具。 ### 📋 系統需求 - **Claude Code CLI**: v2.1.0 或更高版本 - **Node.js**: 用於執行 hooks 和腳本 - **Git**: 用於技能創造功能 檢查版本: ```bash claude --version ``` ## 客製化指南 這套配置是作者的工作流程,你應該: ### 1. 從基礎開始 ``` 第一週:只使用 Commands → 熟悉 /plan、/code-review 等指令 第二週:嘗試 Agents → 理解何時委派給子代理 第三週:探索 Skills → 根據技術棧調整 第四週:實驗 Hooks → 設定記憶持久化 ``` ### 2. 調整 Rules ```bash # 根據團隊規範修改 ~/.claude/rules/coding-style.md → 調整縮排、命名規則 ~/.claude/rules/testing.md → 調整覆蓋率要求 ``` ### 3. 新增你的模式 ```bash # 在 skills/ 目錄新增 ~/.claude/skills/my-company-patterns/ api-standards.md database-migrations.md deployment-process.md ``` ### 4. 移除不需要的 ```bash # 如果不用 Go rm ~/.claude/agents/go-*.md rm ~/.claude/commands/go-*.md rm -r ~/.claude/skills/golang-*/ ``` ## 實戰案例:建構新功能 完整工作流程示範: ```bash # 1. 規劃階段 /plan "實作使用者認證系統:email/password + OAuth" → planner agent 會產生: - 資料庫結構設計 - API 端點清單 - 安全考量 - 實作步驟 # 2. 架構設計 → 切換到 architect agent → 討論具體的技術選擇 # 3. TDD 開發 /tdd → tdd-guide agent 帶領你: 1. 定義介面 2. 寫失敗測試(RED) 3. 實作最小代碼(GREEN) 4. 重構(REFACTOR) # 4. 品質檢查 /code-review → code-reviewer agent 檢查: - 程式碼品質 - 效能問題 - 潛在 bug # 5. 安全審查 → security-reviewer agent: - SQL injection 檢查 - XSS 防護 - 認證漏洞 - 敏感資料處理 # 6. E2E 測試 /e2e → e2e-runner agent 產生: - 登入流程測試 - OAuth 流程測試 - 錯誤處理測試 # 7. 驗證 /verify → 執行完整驗證迴圈 → 確認 80%+ 覆蓋率 → 所有測試通過 # 8. 學習 /learn → continuous-learning 提取: - 你的認證實作模式 - 錯誤處理偏好 - 測試撰寫風格 ``` ## 對其他工具的參考價值 即使不用 Claude Code,這個專案的架構思維也適用於: ### Cursor 用戶 - **Agents 概念** → 不同的 Cursor Rules - **Commands** → 自訂指令集 - **Skills** → 整合進 `.cursorrules` - **Rules** → 專案級別規範 ### GitHub Copilot 用戶 - **Skills** → 轉換成註解模板 - **Commands** → Code Actions - **Rules** → 團隊編碼規範 ### 通用原則 1. **結構化組織**你的 AI 提示 2. **模組化**常用的工作流程 3. **建立可重用**的技能庫 4. **設計符合習慣**的快捷方式 ## 進階功能指南 ### Token 優化 詳見專案的 **Longform Guide**: - 模型選擇策略 - 系統提示詞精簡 - 背景流程管理 ### 記憶持久化 自動儲存/載入跨對話的上下文: ``` 對話開始 → 載入編碼習慣 對話中 → 自動記錄模式 對話結束 → 儲存狀態 ``` ### 平行化 使用 Git worktrees 進行: - 多功能並行開發 - Cascade 方法 - 何時擴展多個實例 ### 子代理編排 解決上下文問題的迭代式檢索模式。 ## 生態系工具 ### Skill Creator 兩種方式產生技能: **A. 本地分析**(內建) ```bash /skill-create # 分析當前專案 /skill-create --instincts # 也產生本能 ``` **B. GitHub App**(進階) - 支援 10k+ commits - 自動建立 PR - 團隊共享 - 安裝:[ecc.tools](https://ecc.tools) ### Continuous Learning v2 本能學習系統: ```bash /instinct-status # 檢視學習的本能及信心分數 /instinct-import <file> # 從他人匯入本能 /instinct-export # 匯出本能供分享 /evolve # 將相關本能聚類成技能 ``` ## 測試 專案包含完整測試套件: ```bash # 執行所有測試 node tests/run-all.js # 個別測試 node tests/lib/utils.test.js node tests/lib/package-manager.test.js node tests/hooks/hooks.test.js ``` ## 貢獻指南 這是社群資源專案,歡迎貢獻: **想法**: - 特定語言技能(Python、Rust 模式) - 框架專用配置(Django、Rails、Laravel) - DevOps agents(Kubernetes、Terraform、AWS) - 測試策略(不同框架) - 領域知識(ML、資料工程、移動開發) 參見 `CONTRIBUTING.md` 了解詳情。 ## 核心價值總結 Everything Claude Code 的真正價值: 1. **黑客松冠軍驗證**:在高壓、限時環境中證明有效 2. **生產環境實戰**:用於真實產品開發(zenith.chat) 3. **系統化架構**:完整的四層結構(Agents/Skills/Commands/Rules) 4. **持續演進**:持續學習系統讓 AI 越用越懂你 5. **即裝即用**:不需從零摸索,直接使用冠軍級配置 6. **社群驅動**:開源專案,持續更新最佳實踐 ## 結語 這不只是一套配置檔案,而是一套**完整的 AI 編程工作系統**的設計範本。 無論你是: - **Claude Code 用戶**:直接安裝使用 - **其他 AI 工具用戶**:參考架構思維 - **團隊領導者**:學習如何標準化 AI 協作流程 都能從這個專案獲得啟發。