一文搞懂Claude Code【附高频面试题】

人月神话-Lee

292人浏览 · 2026-06-04 16:53:52

人月神话-Lee · 2026-06-04 16:53:52 发布

全力使用Claude Code快半年了，上个周末整理了一下相关学习笔记，分享一下，供大家参考。现在是左手Claude Code，右手ChatGPT，拥抱AI，助力工作与学习。本文从基础的概念、原理、工具、工作流、SKILLS等出发，全面介绍Claude Code。

整合自官方文档 https://code.claude.com/docs/zh-CN/overview(概览 / Skills / Sub-agents)+ 概念讲解。
覆盖:概念 · 原理 · 工具 · 区别 · 工作流程 · 协同 · 自定义(Skills / Subagents)。

0. 一句话主线

Claude Code 从「对话助手」演进为「AI Agent 工作系统」:它能读懂你的整个代码库、跨多文件编辑、运行命令、连接你的工具,并能自主、并行、甚至定时地完成多步任务。

核心心法:Agent 是发动机,Skills 是本事,MCP 是手,Subagents 是分身,Hooks 是纪律。

1. Claude Code 是什么 + 在哪用

Claude Code 是一个代理型(agentic)编码工具:读代码库、编辑文件、运行命令、与开发工具集成。
关键点:所有界面共用同一个底层引擎,所以 CLAUDE.md、设置、MCP 服务器在各端通用。

界面	适合场景
终端 CLI	功能最全,命令行里直接干活;可被管道/脚本/CI 调用
VS Code / JetBrains 插件	编辑器内联 diff、@-提及、计划审查
桌面应用(Desktop)	可视化 diff、并行多会话、安排定时任务、启动云会话 ← Cowork 体验在这里最完整
Web(claude.ai/code)	无需本地环境,跑长任务、处理本地没有的仓库、并行多任务
手机 / 远程	远程控制、Dispatch 派活、`claude --teleport` 拉回终端

💡 为什么旧版本用不了 Cowork:Cowork 这类「可视化协作 + 并行会话 + 定时任务」的体验依赖较新的桌面客户端,对版本有要求。面试时这点本身就是个准确的回答。

2. 核心概念与原理

2.1 Agent Loop(发动机)

普通问答是「一问一答」;Agent 的本质是一个循环:

收到目标 → [思考] 该做什么 → [行动] 调用工具(读文件/搜索/跑命令/调API)
         → [观察] 看返回结果 → (重复) → 产出结果

模型自主决定调哪个工具、调几次、何时停。
复杂任务会拆解,甚至派出子 Agent(subagent) 并行干。
这是 ReAct(Reasoning + Acting)思路的工程化落地。

2.2 Context Window(上下文窗口)与压缩

模型的「工作记忆」有限且按 token 计费,多步任务很吃上下文。
自动压缩(auto-compaction):对话快满时(默认约 95% 容量)自动总结历史,腾空间继续干。
Skills、Subagents 等设计的核心目标之一,就是省上下文。

2.3 记忆:CLAUDE.md + 自动内存

CLAUDE.md:放在项目根目录的 markdown,每次会话开始都会读。用来写编码规范、架构决策、首选库、审查清单。
自动内存(auto-memory):Claude 工作时自动保存学到的东西(构建命令、调试经验),跨会话复用,你不用手写。
区别:CLAUDE.md = 始终加载的「事实/规范」;Skill 正文 = 用到才加载的「流程」。当 CLAUDE.md 里某段从「事实」变成了「步骤」,就该抽成 Skill。

3. 功能全景(含 Cowork / Routines / Design)

功能	一句话	关键词
Skills	打包可复用的指令/流程,Claude 自动用或你 `/name` 调	渐进式披露、`SKILL.md`
Sub-agents	专门化的子代理,独立上下文干活只回摘要	上下文隔离、Explore/Plan
MCP	连外部工具/数据的开放标准(Slack、Drive、DB…)	USB-C、Client/Server
Hooks	在工具操作前/后跑 shell 命令(格式化、lint、校验)	确定性、自动化
Background agents / Agent teams	并行跑多个完整会话 / 多会话互相通信	并行、一屏监控
Routines	云端定时运行(关机也跑),可由 API/GitHub 事件触发	cron、远程、自动化
桌面计划任务	在你本机定时跑,能访问本地文件/工具	本地、定时
`/loop`	CLI 会话里按间隔重复提示,用于快速轮询	轮询
Design(视觉产出)	生成看得见的设计稿:网页前端、海报、主题配色、品牌规范	由设计类 Skill 支撑
CLI / 管道	遵循 Unix 哲学,可 `tail log \| claude -p "..."`、CI 集成	可组合、headless
Agent SDK	用 Claude Code 的工具/能力构建你自己的代理	完全自定义编排

Cowork = 把上面这些(Agent + Skills + MCP + 并行会话 + 定时)组装进一个图形化协作工作台,让 Claude 像同事一样替你完成办公类多步任务、产出真实文件(Word/Excel/PPT/PDF)。

4. 关键区别对比(面试高频)

4.1 Skill vs Subagent

维度	Skill	Subagent
本质	一段「怎么做某类任务」的知识/流程包	一个有独立上下文的专门 AI 助手
运行上下文	默认在主对话内(inline)	独立上下文窗口,只回摘要
解决什么	复用提示、注入约定、固定流程	隔离高噪音输出、强制工具限制、并行研究
何时选	想要可复用提示、需共享主对话上下文	输出量大且你不会再看、需限制工具/权限

一句话:Skill 管「会不会做」,Subagent 管「在隔离环境里替你做」。二者可双向结合(见 §6.3)。

4.2 Skill vs MCP

Skill = 内部能力包(教模型做某类任务,模型按 description 自动判断用不用)。
MCP = 对外接口标准(连外部系统)。Skill 内部也常去调 MCP 暴露的工具。
一个管「会不会」,一个管「连不连得上」。

4.3 Cowork vs Routines

Cowork = 你在场、实时协作(现在陪我干)。
Routines = 你不在场、云端定时自动跑(以后自动帮我干)。

4.4 Routines vs 桌面计划任务 vs /loop

	跑在哪	关机还跑?	用途
Routines	Anthropic 云端	✅ 会	早报、夜间 CI 分析、依赖审计;可被 API/GitHub 触发
桌面计划任务	你本机	❌ 不会	需访问本地文件/工具的定时活
`/loop`	当前 CLI 会话	❌	会话内快速轮询

5. 自定义 Skills(重点)

5.1 一个 Skill 长什么样

每个 Skill 是一个目录,以 SKILL.md 为入口:

my-skill/
├── SKILL.md        # 必需:YAML frontmatter + markdown 说明
├── reference.md    # 可选:详细参考(用到才加载)
├── examples.md     # 可选:示例输出
└── scripts/
    └── helper.py   # 可选:可执行脚本(被运行,不占上下文)

SKILL.md 结构:

---
description: 这个 skill 做什么、何时用(Claude 据此自动触发)
---

## Instructions
具体步骤……

5.2 存放位置 = 谁能用(优先级:企业 > 个人 > 项目;插件独立命名空间)

位置	路径	适用于
企业(托管)	托管设置目录	组织内所有人
个人	`~/.claude/skills/<name>/SKILL.md`	你的所有项目
项目	`.claude/skills/<name>/SKILL.md`	仅此项目(可提交版本控制共享)
插件	`<plugin>/skills/<name>/SKILL.md`	启用插件处,命名空间 `plugin:skill`

命令名来自目录名:.claude/skills/deploy-staging/ → /deploy-staging。
自定义命令已并入 Skills:旧的 .claude/commands/deploy.md 仍可用,效果等同;同名时 Skill 优先。
实时变更检测:编辑已有 skill 目录里的 SKILL.md 当前会话即生效;新建顶层 skills 目录需重启。

5.3 渐进式披露(核心原理,必背)

平时上下文里只加载每个 skill 的 name + description(很省 token)。
当任务匹配上 description → 才把完整正文读进来。
正文里引用的附加文件/脚本 → 需要时才读/执行。
好处:可挂载海量 skill 而不撑爆上下文。
⚠️ 注意:skill 正文一旦加载,会在整个会话里常驻(每行都是重复 token 成本),所以正文要精简、SKILL.md 建议 < 500 行,详情拆到附加文件。

5.4 frontmatter 关键字段

字段	作用
`description`	(推荐)做什么+何时用,Claude 据此自动触发
`name`	显示名(默认取目录名)
`argument-hint` / `arguments`	参数提示 / 命名位置参数
`disable-model-invocation: true`	只有你能 `/调用`,Claude 不会自动触发(适合 deploy/commit 等有副作用的)
`user-invocable: false`	只有 Claude 能用,从 `/` 菜单隐藏(适合背景知识)
`allowed-tools`	该 skill 活跃时免确认可用的工具(如 `Bash(git add *)`)
`disallowed-tools`	该 skill 活跃时移除的工具
`model` / `effort`	该 skill 活跃时用的模型 / 推理强度
`context: fork` + `agent`	在分叉的 subagent里运行(隔离),指定用哪个代理
`paths`	glob 限定:只在处理匹配文件时自动触发
`hooks`	限定此 skill 生命周期的 hooks

5.5 字符串替换(动态参数)

$ARGUMENTS 全部参数;$0/$1 或 $ARGUMENTS[N] 按位置取。
arguments: [issue, branch] 后可用 $issue / $branch。
${CLAUDE_SESSION_ID}、${CLAUDE_SKILL_DIR}(引用 skill 自带脚本)、${CLAUDE_EFFORT}。

5.6 动态上下文注入(超实用)

在 SKILL.md 里用 !`命令` —— Claude 看到内容之前先跑命令,把输出替换进去:

---
description: 总结未提交的改动并标记风险。当用户问改了什么/要 commit message/审 diff 时使用。
---

## Current changes
!`git diff HEAD`

## Instructions
用 2-3 个要点总结上面的改动,再列出风险(缺错误处理、硬编码、需更新的测试)。

多行命令用 ```! 围栏块。可用 disableSkillShellExecution: true 关闭此能力。

5.7 实操:创建你的第一个 Skill

mkdir -p ~/.claude/skills/summarize-changes
# 写入上面 5.6 的 SKILL.md

然后两种触发方式:

让 Claude 自动调:问「我改了什么?」
直接调:/summarize-changes

5.8 进阶模式

生成视觉输出:skill 捆绑脚本(任意语言),生成可在浏览器打开的交互式 HTML(代码库地图、覆盖率报告、依赖图)。脚本干重活,Claude 负责编排。
context: fork 在 subagent 里跑:适合「研究型」skill(配 agent: Explore 只读探索),结果回主对话,不污染上下文。

5.9 排错

不触发:description 加上用户会自然说的关键词;问「What skills are available?」确认已加载;/name 直接调。
触发太频繁:description 写更具体;或加 disable-model-invocation: true 只手动调。
description 被截断:skill 太多会按预算截断,可调 skillListingBudgetFraction,或把低优先级设为 name-only;单条上限 1536 字符,把关键用例写前面。/doctor 可查预算溢出。

6. 自定义 Subagents + 协同工作流程

6.1 内置 subagents

Agent	模型	工具	用途
Explore	Haiku(快)	只读	找文件、搜代码、探索代码库(跳过 CLAUDE.md/git 状态保持轻量)
Plan	继承	只读	计划模式下做调研
general-purpose	继承	全部	复杂多步、需探索+修改

6.2 创建自定义 subagent

推荐用 /agents 命令(可视化、即时生效);或手写 markdown 文件:

---
name: code-reviewer
description: Reviews code for quality and best practices. Use proactively after code changes.
tools: Read, Glob, Grep, Bash
model: sonnet
---
You are a senior code reviewer. When invoked:
1. Run git diff to see recent changes
2. Focus on modified files
3. Provide feedback by priority: Critical / Warnings / Suggestions

存放位置与优先级(高→低):托管设置 > --agents CLI > .claude/agents/(项目)> ~/.claude/agents/(用户)> 插件。
关键 frontmatter:name/description(必需)、tools/disallowedTools、model(inherit默认)、permissionMode、maxTurns、skills(预加载)、mcpServers、hooks、memory(持久内存 user/project/local)、isolation: worktree(隔离 git 副本)、background。

6.3 Skills 与 Subagents 的双向协同(重点)

方法	系统提示来自	任务来自	适合
Skill 带 `context: fork`	代理类型	SKILL.md 内容	「我写好任务,丢给某代理在隔离里跑」
Subagent 带 `skills:` 字段	subagent 正文	Claude 的委派消息	「我定义专家代理,启动时预加载领域知识」

6.4 协同工作流程(完整🌰)

任务:「把本周销售数据做成周报 PPT,发到团队 Slack」

Agent Loop 接到目标 → 规划。
MCP 连数据库 → 取数(MCP Tool)。
触发 Skills:xlsx 汇总 → pptx 生成 → theme-factory 套品牌配色(Design)。
MCP 连 Slack → 发群里。
期间可派 Subagent 并行做调研;Hooks 在写文件后自动校验。
循环结束 → 产出文件 + 通知。

6.5 何时用主对话 / Subagent

主对话:需频繁来回迭代、多阶段共享上下文、快速小改、在意延迟。
Subagent:输出量大且不需留在主上下文、要强制工具限制、任务自包含可回摘要。
并行研究:用独立 subagent 并行研究 auth、db、api 模块。
链式:先用 code-reviewer 找性能问题,再用 optimizer 修。
⚠️ Subagent 不能再生成 subagent;需嵌套就用 Skills 或从主对话链式调用。

7. MCP(Model Context Protocol)—— 深化

7.1 是什么 / 何时用

定位:开源/开放标准,把「AI 工具怎么连外部数据源」标准化 —— 「AI 世界的 USB-C」。
何时连:当你发现自己反复从别的工具(问题跟踪器、监控面板、数据库)复制数据粘进聊天时,就该连一个 MCP server,让 Claude 直接读写那个系统。
架构:Claude(Host/Client) ↔ MCP Server ↔ 外部系统(Jira/Sentry/GitHub/Postgres/Figma/Slack…)。
Server 暴露三类:Tools(执行动作)/ Resources(可读数据,用 @ 引用)/ Prompts(模板,变成斜杠命令)。

7.2 四种传输类型

传输	说明	何时用
HTTP(推荐)	远程,云服务支持最广;支持 OAuth	大多数云端 server
SSE	远程,已弃用,优先用 HTTP	旧服务
stdio	本地进程,直接系统访问/自定义脚本	本地工具、DB 客户端
WebSocket(ws)	持久双向连接,server 主动推事件	需推送的场景

JSON 配置里 type 字段:http 的别名是 streamable-http(MCP 规范名,可直接复制)。

7.3 添加 server(`claude mcp add`)

# 远程 HTTP(推荐)
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
# 带认证头
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/ \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT"
# 本地 stdio(注意:所有选项在名字前;-- 之后是要跑的命令)
claude mcp add --transport stdio --env AIRTABLE_API_KEY=KEY airtable \
  -- npx -y airtable-mcp-server
# 从 JSON / 从 Claude Desktop 导入
claude mcp add-json weather '{"type":"http","url":"...","headers":{...}}'
claude mcp add-from-claude-desktop

管理:claude mcp list / claude mcp get <name> / claude mcp remove <name>;会话内 /mcp 看状态。

⚠️ 选项顺序:--transport/--env/--scope/--header 都要在 server 名字之前;-- 双破折号把名字和「传给 server 的命令」分开。

7.4 三种安装范围(scope)= 谁能用 / 存哪

范围	加载位置	团队共享	存储
local(默认)	仅当前项目,私有	否	`~/.claude.json`(项目路径下)
project	仅当前项目	✅ 通过版本控制	项目根的 `.mcp.json`
user	你的所有项目	否	`~/.claude.json`

加 --scope project/--scope user 指定。
优先级(同名取最高,整条不合并):local > project > user > 插件 > claude.ai 连接器。
project 范围(.mcp.json)出于安全首次使用要批准;重置用 claude mcp reset-project-choices。

.mcp.json 结构 + 环境变量扩展(${VAR} / ${VAR:-default}):

{
  "mcpServers": {
    "api-server": {
      "type": "http",
      "url": "${API_BASE_URL:-https://api.example.com}/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${API_KEY}" }
    }
  }
}

7.5 认证(OAuth)

远程 server 返回 401/403 → Claude 标记为「需认证」→ 在会话里运行 /mcp → 浏览器登录。
令牌安全存储 + 自动刷新;/mcp 菜单可「清除身份验证」撤销。
进阶:--callback-port 固定回调端口;--client-id/--client-secret 预配置凭据;oauth.scopes 限制申请的权限范围(安全团队最小授权);headersHelper 用脚本动态生成认证头(Kerberos/SSO)。

7.6 用资源 / 用提示

资源:提示里打 @ → 自动补全;格式 @server:protocol://path,例:
分析 @github:issue://123 并给出修复建议 / 对比 @postgres:schema://users 和 @docs:file://user-model
提示:打 / → MCP 提示显示为 /mcp__<server>__<prompt>,可带参:
/mcp__github__pr_review 456

7.7 控制上下文 & 安全

工具搜索(默认开):MCP 工具延迟加载,启动时只载工具名,Claude 需要时才搜出 schema → 加再多 server 也几乎不吃上下文。需 Sonnet 4+/Opus 4+。ENABLE_TOOL_SEARCH=false 关闭、auto:N 阈值模式;alwaysLoad: true 让某 server 工具始终可见。
输出限制:MCP 工具输出超 1 万 token 警告,默认上限 2.5 万,MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS 可调。
安全:连任何 server 前先确认信任 —— 拉取外部内容的 server 有提示注入(prompt injection) 风险。可在 subagent 的 mcpServers 字段内联定义,只给该子代理用,既隔离又不污染主对话。企业可用 managed-mcp.json + allowedMcpServers/deniedMcpServers 集中管控。

8. Hooks(纪律/确定性自动化)—— 深化

8.1 是什么

用户定义的 shell 命令 / HTTP 端点 / LLM 提示,在 Claude Code 生命周期的特定点自动执行,通过 JSON 输入/输出通信,能做决定控制(允许/拒绝/阻止)。

价值:模型是概率性的,Hooks 是确定性的 —— 「必须发生的事」用 Hooks 钉死,而不是指望模型每次都听话。

8.2 事件类型(按频率)

会话级:SessionStart、SessionEnd、Setup
轮次级:UserPromptSubmit、Stop、StopFailure
工具级:PreToolUse、PostToolUse、PostToolUseFailure、PermissionRequest
其他:Notification、SubagentStart/SubagentStop、FileChanged、Elicitation

事件	触发时机	可阻止	典型用途
`SessionStart`	会话开始/恢复/`/clear`/压缩	✗	注入上下文、设环境变量
`UserPromptSubmit`	用户提交提示前(默认 30s 超时)	✓	校验/注入上下文/拦截提示
`PreToolUse`	工具执行前	✓	允许/拒绝/改写工具调用
`PostToolUse`	工具成功后	✗	格式化、记录、改写输出
`PermissionRequest`	权限对话框前	✓	自动批准/拒绝
`Stop`	Claude 答完一轮	✓	验证完成、强制继续
`Notification`	发通知时	✗	转发到 Slack/告警
`SubagentStart/Stop`	子代理起/止	Stop可	注入上下文、记录

8.3 配置(三层嵌套:事件 → matcher → handler)

位置:~/.claude/settings.json(全局)/ .claude/settings.json(项目,可提交)/ .claude/settings.local.json(本地不提交)/ 插件 / Skill·Agent 的 frontmatter。

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",                 // 工具名;Edit|Write 列表;* 全部;含特殊字符按正则
        "hooks": [
          {
            "type": "command",             // command | http | mcp_tool | prompt | agent
            "command": "${CLAUDE_PROJECT_DIR}/.claude/hooks/validate.sh",
            "if": "Bash(rm *)",            // 可选:权限规则语法,精确到参数
            "timeout": 5,
            "async": false
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

MCP 工具匹配:mcp__<server>__<tool>,可用正则 mcp__memory__.*。所有匹配的 hook 并行执行。

8.4 输入 / 输出 / 退出码(必懂)

输入:JSON 经 stdin(或 HTTP body)传入,含 session_id、cwd、hook_event_name、tool_name、tool_input 等。

退出码:

退出码	含义
`0`	成功;Claude 解析 stdout 的 JSON 找决定
`2`	阻止错误:据事件阻止工具/拒权限/拦提示;用 stderr 反馈给 Claude
其他	非阻止错误;显示 stderr,继续执行

JSON 输出(更精细控制):通用字段 continue(false 彻底停)、stopReason、systemMessage、suppressOutput;以及 hookSpecificOutput。
PreToolUse 的决定四选一:allow / deny / ask / defer,还能用 updatedInput 改写工具参数、additionalContext 注入上下文。

8.5 实用示例

① 拦截危险命令(PreToolUse)

#!/bin/bash
command=$(jq -r '.tool_input.command')
if echo "$command" | grep -q 'rm -rf'; then
  jq -n '{hookSpecificOutput:{hookEventName:"PreToolUse",
          permissionDecision:"deny",
          permissionDecisionReason:"Destructive rm -rf blocked"}}'
else exit 0; fi

② 编辑后自动格式化(PostToolUse,exec 形式)

{ "hooks": { "PostToolUse": [{ "matcher": "Write|Edit",
  "hooks": [{ "type": "command", "command": "prettier",
              "args": ["--write", "${tool_input.file_path}"], "timeout": 30 }] }] } }

③ 只读 DB 守卫(配 db-reader 子代理):PreToolUse 匹配 Bash,脚本检测 INSERT/UPDATE/DELETE/DROP 就 exit 2 阻止。
④ 会话启动注入上下文 / 设环境变量:SessionStart 输出 additionalContext,或往 $CLAUDE_ENV_FILE 追加 export。

8.6 注意事项

stdout 必须只含 JSON 对象(shell 启动脚本的打印会干扰解析)。
Hook 无控制终端:别开 /dev/tty,用 terminalSequence 发通知/响铃。
字符串输出上限 1 万字符,超出存文件。
exec 形式(设 args,路径免引号)vs shell 形式(省 args,支持管道 &&,占位符要引号)。
路径占位符:${CLAUDE_PROJECT_DIR}、${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}、${CLAUDE_PLUGIN_DATA}。
/hooks 查看已配置;"disableAllHooks": true 全关。

9. 面试速记卡

主线:对话助手 → AI Agent 系统;能干活、干得好、还能自动干。

三层心智:Agent=发动机 · Skills=本事 · MCP=手 · Subagents=分身 · Hooks=纪律。

Agent Loop:思考→行动→观察(ReAct);自主决定调啥工具;长对话靠自动压缩。

Skills:SKILL.md(frontmatter description 决定何时触发)+ 脚本;杀手锏 渐进式披露(平时只加载简介,用到才展开正文);位置决定共享范围(个人 ~/.claude/skills/ / 项目 .claude/skills/)。

Subagents:独立上下文,只回摘要 → 省主上下文 + 限工具 + 并行;内置 Explore(只读快)/Plan/general-purpose;不能再生子代理。

MCP:开放标准=AI 的 USB-C;Client↔Server;暴露 Tools/Resources/Prompts;传输 HTTP(推荐)/stdio/WebSocket(SSE 已弃用)。claude mcp add --transport http <名> <url>(选项在名字前,-- 后接命令)。三 scope:local(默认私有)/project(.mcp.json 提交共享,首用需批准)/user(全项目)。远程认证走 OAuth(/mcp 登录,令牌自动刷新)。资源 @server:proto://path、提示 /mcp__server__prompt。工具搜索默认开→ 延迟加载省上下文。⚠️ 连前确认信任(提示注入风险),可在 subagent mcpServers 内联隔离。

Hooks:在生命周期点自动跑命令,确定性兜底模型。事件分会话级(SessionStart/End)、轮次级(UserPromptSubmit/Stop)、工具级(PreToolUse/PostToolUse/PermissionRequest)。配置三层:事件→matcher(工具名/正则)→handler(command/http/mcp_tool/prompt)。输入 JSON 走 stdin;退出码 0=读 stdout JSON 决定,2=阻止(stderr 反馈),其他=非阻止报错。PreToolUse 可 allow/deny/ask/defer 并用 updatedInput 改参数。典型:编辑后 prettier、提交前测试、rm -rf/写 SQL 拦截。位置 settings.json 或 skill/agent frontmatter;/hooks 查看。

易混:Skill(会不会做,主对话内)vs Subagent(隔离里做);Skill(内部能力)vs MCP(外部接口);Cowork(实时陪干)vs Routines(云端定时);Routines(云端关机也跑)vs 桌面计划任务(本机)。

自定义 Skill 三步:建目录 ~/.claude/skills/x/ → 写 SKILL.md(description + 步骤,可 !`cmd` 注入动态上下文)→ /x 调用或让 Claude 自动触发。

整理日期:2026-05-30 · 来源:code.claude.com 官方文档(zh-CN)

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一文搞懂Claude Code【附高频面试题】

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0. 一句话主线

1. Claude Code 是什么 + 在哪用

2. 核心概念与原理

2.1 Agent Loop(发动机)

2.2 Context Window(上下文窗口)与压缩

2.3 记忆:CLAUDE.md + 自动内存

3. 功能全景(含 Cowork / Routines / Design)

4. 关键区别对比(面试高频)

4.1 Skill vs Subagent

4.2 Skill vs MCP

4.3 Cowork vs Routines

4.4 Routines vs 桌面计划任务 vs /loop

5. 自定义 Skills(重点)

5.1 一个 Skill 长什么样

5.2 存放位置 = 谁能用(优先级:企业 > 个人 > 项目;插件独立命名空间)

5.3 渐进式披露(核心原理,必背)

5.4 frontmatter 关键字段

5.5 字符串替换(动态参数)

5.6 动态上下文注入(超实用)

5.7 实操:创建你的第一个 Skill

5.8 进阶模式

5.9 排错

6. 自定义 Subagents + 协同工作流程

6.1 内置 subagents

6.2 创建自定义 subagent

6.3 Skills 与 Subagents 的双向协同(重点)

6.4 协同工作流程(完整🌰)

6.5 何时用主对话 / Subagent

7. MCP(Model Context Protocol)—— 深化

7.1 是什么 / 何时用

7.2 四种传输类型

7.3 添加 server(claude mcp add)

7.4 三种安装范围(scope)= 谁能用 / 存哪

7.5 认证(OAuth)

7.6 用资源 / 用提示

7.7 控制上下文 & 安全

8. Hooks(纪律/确定性自动化)—— 深化

8.1 是什么

8.2 事件类型(按频率)

8.3 配置(三层嵌套:事件 → matcher → handler)

8.4 输入 / 输出 / 退出码(必懂)

8.5 实用示例

8.6 注意事项

9. 面试速记卡

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7.3 添加 server(`claude mcp add`)