Claude Code 团队如何进行代码审查
在智能体产出代码的体量下，你如何进行代码审查？在 Claude Code 团队，一旦我们实现了高覆盖率和深度审查，我们就开始优化：在不增加回滚或事故的前提下，将人工审查时间降至最低。
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构建高效的智能体自动化
参考实现详解及常见失败模式
云端 Claude Code：云会话实战指南
云会话为每个任务在一台全新虚拟机上运行 Claude Code。四个真实会话、七种适用的工作流，以及如何连接 GitHub 而不被卡住。
Claude Code mods 入门
Mods 是随插件一起发布并在 Claude Code 会话中运行的钩子。从一个空文件夹开始构建一个 mod，然后浏览两个更大的 mod。
使用 Claude Sonnet 5.5 构建应用
何时选择 Sonnet 而非 Opus、它的成本以及如何调优。
使用 Claude 自动化评估设计与爬山优化
设计评估并针对其进行爬山优化而不自欺的原则，以及 claude-api 技能的 build-eval 和 hillclimb 命令如何将这些原则付诸实践。
使用 Claude Code：把精力花在刀刃上
什么是真正的精力，以及在 Claude Code 中何时使用哪个级别——基于我对三个版本的亲身测试，以及对 Opus 5.5 和 Fable 5.1 上 Terminal-Bench 3.0 的深入研究。
一项任务在 Opus 5.5 上的花费
相同的 token 价格，每项任务的实际花费可能相差很大。了解 Claude Code 任务在 Opus 5.5 上的成本，以及哪些设置会影响账单。
我们如何在两周内让 claude.ai 快了 3 倍
深入我们的性能冲刺：Claude 构建的基准测试、每个 Slack 讨论串运行的循环，以及让我们安全发布 3,000 项变更的护栏。
在 Claude 和 Claude Code 中充分利用 Opus 5.5
如何在 Claude 应用和 Claude Code 中为 Opus 5.5 编写提示词、引导长时间运行并检查结果。
Claude 5 代模型的上下文工程新规则
我们为更先进的模型移除了 Claude Code 系统提示词中超过 80% 的内容。如何将我们学到的经验应用到你在 Claude Code 和自有智能体中的上下文工程。
构建 Claude Code 的经验教训：我们如何使用技能
我们在 Anthropic 内部构建和扩展数百个技能的经验。
适用于每项任务的框架：Claude Code 中的动态工作流
Claude Code 现在可以即时编写并编排自己的多智能体框架。以下是动态工作流的工作原理，以及能最大化发挥其效用的模式。
使用 Claude Code：HTML 那令人难以置信的高效
Claude Code 团队成员为何以及如何使用 HTML 而非 Markdown 来生成更丰富、更易读且便于分享的输出。
构建 Claude Code 的经验教训：提示缓存就是一切
在 Claude Code 中优化提示缓存的最佳实践，包括如何最有效地构建提示、使用工具以及叠加压缩。
像智能体一样思考：我们如何在 Claude Code 中设计工具
了解 Claude Code 团队如何从模型的角度出发，设计、测试并改进工具。
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