# 用程式打造專屬 AI 助理 - Claude Code

## **LLM（Large Language Model）是什麼？**

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- 以 ChatGPT、Claude、Gemini 等為代表，透過深度神經網路學習大量語言資料，具備上下文理解與文字生成能力、程式碼補全能力與任務語境維護。
- LLM 的本質是將輸入的文字轉換為向量（embedding），並於高維空間中預測接下來最可能出現的詞。
- 它們並不真正「理解」，而是以統計方式進行「預測性思考」。因為 LLM 是以上下文進行「最可能答案」的預測器，若問題本身含混或上下文不足，模型會產出「看似合理但實際不正確」的回答，這被稱為幻覺（**Hallucination**）。


- **輸入階段**：
- LLM 接收一段文字（Prompt），並將其切分為 token（語意單位）。
- 每個 token 會被轉換為向量（embedding），進入模型的注意力機制中進行分析。
- 模型考慮上下文中所有 token 的關係，建立語意相關圖譜。
- **預測階段**：
- 模型根據語意向量空間中已知資料，預測「下一個最可能出現的 token」。
- 輸出結果並非根據真實世界，而是依據訓練語料與上下文間的統計關聯。
- **回應產生**：
- 預測會不斷遞迴進行（token by token），直到生成句子結束或遇到結束條件。
- 整段回應是機率分布中最可能的序列，不代表事實、正確或一致性。

## **Claude Code 的定位：開發者的 AI Pair Programmer**

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- 除了理解與生成，Claude Code 能根據用戶的「開發目標」進行主動規劃與持續協作。
- 透過 Plan Mode、任務記憶、階段性輸出等機制，Claude Code 展現了 AI Agent 的幾個關鍵功能：
- **任務導向性**：能針對用戶需求規劃模組、拆解步驟，並主動詢問與確認
- **狀態追蹤**：能記住先前的設計邏輯與資料流
- **可回應修正**：能根據開發流程中的錯誤與反饋自動修正程式，並在往後的對話自動採用相同的模式

## 安裝與啟動

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安裝Claude Code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安裝Github CLI並登入

brew install gh && gh auth login

cd ai-agent-startkit && git checkout -b YOUR_BRANCH

啟動VSCode，開啟專案資料夾後，啟動Claude Code

claude

查看有哪些指令可用

?

# 請用繁體中文回覆

## 開發流程

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讓Claude code分析專案並產出長期記憶的專案文件 - CLAUDE.md

/init

輸入題詞來畫出一隻老虎吧！

新增一個檔案tiger.js，執行後會在終端機印出一個老虎圖形

選擇Yes來同意CLAUDE CODE使用內建的Write工具來寫入檔案，第二個選項這是在此對話窗中，使用Write工具不再需要批准


現在我們可以輸入指令查看剛剛花了多少錢

/cost

輸出結果


## 每個資料夾都可以設立準則

* 各專案試用的 [claud.md 大全](https://playbooks.com/claude-md)
* [React+vite+TS 範本](vite-ts-react-template)

project/
  CLAUDE.md          ← 專案通用規則
  js/
    CLAUDE.md        ← 專給 js/ 底下檔案用的規則
    tiger.js

## JS Cladue.md，替每個資料夾都設立準則

請**嚴格遵守**以下規定：

1. 如果你新增函式：
   - 上面要有一段多行註解，說明用途、參數、回傳值。
   - 範例：

/**
* 計算折扣後價格
* @param {number} price 原價
* @param {number} rate 折扣（0-1）
* @returns {number} 折扣後價格
*/

2. 命名規則（本資料夾限定）：
   - 所有變數名稱一律以 `tiger_` 作為開頭，例如：
     - `tiger_count`, `tiger_message`

## 如果幻覺變多，就得清除對話

/clear

<aside>
💡清理上下文後，只有CLAUDE.md的內容會被CLAUDE CODE記憶

</aside>

## 代理人模式

* [agent 代理人大全](https://www.aitmpl.com/agents)

Sonnet → 平衡效能，適合大部分場景。
Haiku → 高效快速，適合小型任務。
Inherit from parent → 與主對話保持一致。