Claude Code 使用技巧与成本控制指南

"用 AI 写代码就像雇了一个永远不睡觉的实习生，但问题是，这个实习生是按字数收费的。" —— 一个被账单吓到的程序员

开篇：Claude Code 是什么？

想象一下，你有一个超级聪明的编程助手，它不仅能理解你的代码，还能： - 📝 帮你重构代码 - 🐛 找出并修复 bug - 📚 解释复杂的代码逻辑 - 🎨 生成测试用例 - 🔧 优化性能瓶颈

而且，这个助手就在你的终端里，随时待命。这就是 Claude Code。

什么是 Claude Code？

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行工具，专门用于"代理式编码"（Agentic Coding）。简单说，它让 Claude AI 直接接入你的开发环境，可以：

• ✅ 读取你的代码库
• ✅ 执行终端命令
• ✅ 修改文件
• ✅ 运行测试
• ✅ 理解项目上下文

关键点：它不是在网页上聊天，而是真正在你的本地环境中工作，就像你身边坐着一个超级程序员。

基本用法：从安装到第一次对话

1. 安装与配置

首先，你需要： - Node.js 18+（4GB RAM 起步，不过现在谁还没个 16GB？） - Anthropic API 密钥（这个需要申请，后面会讲成本控制）

安装后，配置 API 密钥，然后就可以开始了。

2. 启动对话

最简单的用法：

# 启动交互式会话
claude

# 或者直接给一个初始提示
claude "解释一下这个项目的架构"

就像打开一个聊天窗口，只不过这个窗口在终端里，而且能直接操作你的代码。

3. 常用命令

# 非交互式查询（问完就走）
claude -p "这个函数有什么问题？"

# 继续之前的对话
claude -c

# 恢复特定会话
claude -r "session-name"

4. 核心功能：CLAUDE.md 文件

这是 Claude Code 的"记忆系统"。在项目根目录创建一个 CLAUDE.md 文件，Claude 会自动读取它来理解你的项目：

# 项目说明

这是一个微服务项目，使用 Go 语言开发。

## 代码风格
- 使用 gofmt 格式化
- 遵循 Go 官方代码规范

## 测试
- 运行测试：go test ./...
- 覆盖率要求：>80%

## 架构
- 服务间通过 gRPC 通信
- 使用 Redis 做缓存

这样，每次对话时，Claude 都知道你的项目背景，不用每次都重新解释。

典型使用场景

场景 1：代码重构

claude "重构这个函数，让它更易读，并添加错误处理"

Claude 会： 1. 读取相关文件 2. 分析代码结构 3. 提出改进方案 4. 直接修改代码（需要你确认）

场景 2：Bug 调试

claude "这个测试为什么失败了？帮我找出原因"

Claude 会： 1. 查看测试代码 2. 运行相关命令 3. 分析错误日志 4. 定位问题并修复

场景 3：代码解释

claude "解释一下这个复杂的算法是怎么工作的"

Claude 会： 1. 读取代码 2. 分析逻辑 3. 用通俗易懂的语言解释 4. 可能还会画个流程图（如果支持）

场景 4：生成测试

claude "为这个函数生成完整的单元测试，覆盖边界情况"

Claude Skills：把常用操作变成"快捷键"

什么是 Skills？

Skills 是 Claude Code 的斜杠命令系统（Slash Commands），类似于 Cursor 的 Commands。简单说，它把常用的工作流封装成 /command 这样的快捷命令。

类比：就像给 Claude 装了一个"快捷键面板"，不用每次都重新解释"我要做什么、怎么做"。

为什么需要 Skills？

想象一下这个场景：

没有 Skills：

你："帮我创建一个 Git commit，消息要符合 Conventional Commits 规范，包含这次修改的所有文件"
Claude："好的，让我先看看有哪些文件被修改了..."
[Claude 执行 git status]
[Claude 分析变更]
[Claude 生成 commit 消息]
[Claude 执行 git commit]

每次都要说一遍完整的流程，累不累？

有 Skills：

你：/commit
Claude：[自动执行完整流程]

一行命令搞定，而且可以重复使用。

内置 Skills：开箱即用的工具

Claude Code 内置了很多实用的 Skills，分为几个类别：

🔧 核心工作流 Skills

💻 开发相关 Skills

🧠 内存管理 Skills

如何使用 Skills？

基本用法

# 直接使用命令
/commit

# 带参数使用
/commit -m "feat: add user authentication"

# 查看帮助
/help commit

链式使用

Skills 可以链式组合，就像 Unix 管道：

# 先 lint，再测试，最后 commit
/lint && /test && /commit

创建自定义 Skills：打造你的"专属工具集"

为什么需要自定义 Skills？

内置 Skills 虽然好用，但每个团队、每个项目都有自己的工作流。自定义 Skills 让你可以：

• ✅ 封装团队特定的工作流
• ✅ 标准化常用操作
• ✅ 减少重复的提示词（省钱！）
• ✅ 提高团队协作效率

如何创建自定义 Skill？

Skills 可以定义在两个位置： - 项目级：.claude/skills/（只对当前项目有效） - 全局级：~/.claude/skills/（对所有项目有效）

每个 Skill 是一个 Markdown 文件。

步骤 1：创建 Skill 文件

# 项目级（推荐，可以提交到 Git）
mkdir -p .claude/skills
touch .claude/skills/my-skill.md

# 或全局级（个人偏好，不提交到 Git）
mkdir -p ~/.claude/skills
touch ~/.claude/skills/my-skill.md

建议：团队共享的 Skills 放在项目级，个人偏好的 Skills 放在全局级。

步骤 2：定义 Skill

每个 Skill 文件包含两部分： 1. YAML 前置元数据：定义 Skill 的名称、描述、触发命令 2. Markdown 指令：告诉 Claude 执行这个 Skill 时做什么

示例：创建一个"代码审查" Skill

---
name: code-review
description: 执行全面的代码审查，检查安全性、性能和可维护性
trigger: /review-code
---

# Code Review Skill

## When to use
当用户需要审查代码时，执行此 Skill。

## Steps
1. 读取当前修改的文件（使用 git diff）
2. 检查以下方面：
   - 安全性问题（SQL 注入、XSS、敏感信息泄露）
   - 性能瓶颈（N+1 查询、未优化的循环）
   - 代码质量（可读性、可维护性、测试覆盖率）
   - 代码风格（是否符合项目规范）
3. 生成详细的审查报告，包括：
   - 发现的问题（按优先级排序）
   - 改进建议（带代码示例）
   - 潜在风险
4. 如果发现问题，询问用户是否要修复

## Output format
- 使用 Markdown 格式
- 问题用 🔴 高优先级、🟡 中优先级、🟢 低优先级标记
- 每个问题包含：描述、位置、建议、代码示例

步骤 3：使用自定义 Skill

# 在 Claude Code 中直接使用
/review-code

Claude 会自动读取 .claude/skills/review-code.md（或对应的文件名），并按照指令执行。

高级技巧：Skill 参数

Skills 可以接受参数，让它们更灵活：

---
name: generate-test
description: 为指定函数生成单元测试
trigger: /test
parameters:
  - name: function
    description: 要测试的函数名
    required: true
  - name: framework
    description: 测试框架（jest, mocha, pytest）
    default: jest
---

# Generate Test Skill

## Steps
1. 读取函数 `{{function}}` 的代码
2. 使用 `{{framework}}` 框架生成测试
3. 覆盖正常情况、边界情况和错误情况
...

使用：

/test function=validateEmail framework=jest

实际案例：团队常用的 Skills

案例 1：API 文档生成 Skill

---
name: api-doc
description: 从代码生成 OpenAPI 规范文档
trigger: /api-doc
---

# API Documentation Generator

## Steps
1. 扫描 `src/routes/` 目录下的路由文件
2. 提取路由定义、参数、响应格式
3. 生成符合 OpenAPI 3.0 规范的 YAML 文件
4. 保存到 `docs/api/openapi.yaml`

案例 2：发布说明生成 Skill

---
name: release-notes
description: 根据 Git 提交历史生成发布说明
trigger: /release-notes
parameters:
  - name: version
    description: 版本号
    required: true
---

# Release Notes Generator

## Steps
1. 获取自上次 tag 以来的所有 commit
2. 按照 Conventional Commits 规范分类（feat, fix, docs, etc.）
3. 生成 Markdown 格式的发布说明
4. 保存到 `CHANGELOG.md`

Skills 的最佳实践

1. 保持 Skills 简洁专注

错误示范：

# 一个 Skill 做所有事情
/review-code-and-fix-and-commit-and-deploy

正确示范：

# 每个 Skill 专注一件事
/review-code
/fix-issues
/commit
/deploy

2. 文档要清晰

Skills 的文档不仅是给 Claude 看的，也是给团队成员看的。写清楚： - 什么时候用这个 Skill - 需要什么前置条件 - 会执行什么操作 - 输出什么结果

3. 版本控制

把 .claude/skills/ 目录提交到 Git，让团队共享：

git add .claude/skills/
git commit -m "feat: add code review skill"

4. 定期维护

• 删除不再使用的 Skills
• 更新过时的 Skills
• 根据反馈优化 Skills

Skills vs 普通提示词：什么时候用哪个？

经验法则：如果某个操作你一周要用 3 次以上，就考虑做成 Skill。

Skills 的成本优势

还记得我们说的"成本控制"吗？Skills 其实是个省钱利器：

1. 减少 Token 使用：不用每次都重新解释工作流
2. 提高效率：一行命令 vs 多轮对话
3. 减少错误：标准化的流程 = 更少的重试

计算一下： - 普通方式：每次代码审查需要 500 Token 的提示词 - Skills 方式：/review-code 只需要 10 Token（命令本身） - 节省 98% 的 Token！

成本：那个让人又爱又恨的数字

定价模式：按 Token 收费

Claude Code 采用基于 Token 的定价模式。简单理解：

• Token ≈ 单词的一部分（中文一个字 ≈ 1-2 个 Token）
• 输入 Token：你发送给 Claude 的内容（提示词、代码、上下文）
• 输出 Token：Claude 返回给你的内容（回答、代码、解释）

典型成本：正常使用每天 $5-10，重度使用可能超过 $100/小时（是的，你没看错，是每小时）。

最佳实践参考： https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices

成本驱动因素：哪些操作在"烧钱"？

就像开车一样，有些操作特别耗油（Token）。以下是"烧钱大户"排行榜：

🥇 冠军：粘贴大型文件

把整个 node_modules 或者一个 5000 行的文件粘贴进去？恭喜你，账单会很好看。

类比：就像让 AI 读一本字典来找一个单词。

🥈 亚军：冗长的提示词

写了一个 500 字的提示词，结果 Claude 只用了 50 字就回答了？你付的是 500 字的钱。

类比：点外卖时写了个 1000 字的备注，结果店家只看了前 10 个字。

🥉 季军：重复运行大型查询

同一个问题问 10 遍？每次都要重新分析整个代码库？这就是在"重复付费"。

类比：每次打车都重新规划路线，而不是记住上次的路线。

其他"烧钱"操作

• 大型代码库分析：让 Claude 理解整个 monorepo？准备好钱包
• 复杂查询：要求同时分析 20 个文件？每个文件都要 Token
• 长对话历史：聊了 100 轮？每轮的历史都要算钱
• 后台进程：自动生成摘要、haiku（是的，Claude 还会写俳句）？这些都在默默烧钱

总结：就像手机流量，你用得越多，账单越吓人。关键是精准使用，而不是"大力出奇迹"。

成本跟踪：别等到账单来了才后悔

实时监控：就像看手机流量

方法 1：会话内追踪（最简单）

在 Claude Code 会话中直接输入：

/cost

就像查手机流量一样，立即显示当前会话花了多少钱。

建议：每次重要操作后都查一下，养成习惯。就像开车时偶尔看看油表。

方法 2：CLI 工具（更详细）

使用 npx ccusage 工具进行成本估算：

npx ccusage

• 工具地址：https://github.com/ryoppippi/ccusage
• 感谢 Jevin Du 提供的工具

⚠️ 重要提示：工具会"撒谎"

ccusage 工具会低估实际使用量，因为它看不到： - 隐藏的上下文（Claude 内部处理的 Token） - 代理步骤（Claude 思考的过程） - 工具调用（执行命令、读取文件等） - 重试（失败后重新尝试） - Anthropic 端的 Token 计算（服务器端的额外处理）

建议：在 ccusage 显示的值基础上，额外加 $30 作为实际成本估算。

类比：就像外卖平台的"配送费"，你以为只付了 5 块，结果还有"服务费"、"包装费"。

成本控制技巧：14 招让你省下"一个月的咖啡钱"

💡 技巧 1：精确定义输入范围（别让 AI 猜）

错误示范：

"帮我看看代码有什么问题"

正确示范：

"检查 src/utils/validator.js 中的 validateEmail 函数，找出可能的边界情况处理问题"

为什么：模糊的问题会让 Claude 扫描整个代码库，就像让快递员在整栋楼里找你的包裹。

类比：点菜时说"来点好吃的" vs "来一份宫保鸡丁，微辣"。

💡 技巧 2：把 Claude 当"高级顾问"，不是"打杂的"

高价值任务（值得花钱）： - ✅ 重构复杂代码 - ✅ 设计算法 - ✅ 解释复杂逻辑 - ✅ 性能优化建议

低价值任务（不值得花钱）： - ❌ 格式化代码（用 Prettier） - ❌ 修复语法错误（用 linter） - ❌ 简单的查找替换（用编辑器）

类比：你不会让一个年薪百万的架构师去改缩进，对吧？

💡 技巧 3：限制 Token 使用（能总结就别粘贴）

错误示范：

[粘贴 5000 行的配置文件]

正确示范：

"这个配置文件定义了 3 个服务的连接信息，使用环境变量注入。帮我检查是否有安全风险。"

为什么：总结只需要 50 个 Token，粘贴整个文件可能需要 5000 个。

类比：给朋友讲电影剧情，你不会把整部电影发给他，而是说"这是一个关于...的故事"。

💡 技巧 4：策略性地重用提示词（建立"模板库"）

把常用的提示词存成模板：

# 代码审查模板
"审查以下代码，重点关注：
1. 安全性问题
2. 性能瓶颈
3. 可维护性
4. 测试覆盖率"

好处： - 减少试错成本 - 提高效率 - 保持一致性

类比：就像写邮件时用签名模板，不用每次都重新写。

💡 技巧 5：使用文件附件（如果支持）

错误示范：

[把整个文件内容粘贴到对话中]

正确示范：

[使用文件附件功能]

为什么：附件可能使用更高效的编码方式，减少 Token 消耗。

💡 技巧 6：异步协作（别让团队重复付费）

场景：团队里 5 个人都想让 Claude 解释同一个 API。

错误做法：每个人都问一遍（5 倍成本）

正确做法：第一个人问完后，把结果分享到团队文档或 Slack。

类比：就像团购，一个人买，大家分享。

💡 技巧 7：避免长时间交互会话（及时"断舍离"）

错误示范：

[在一个会话中聊了 3 小时，涉及 10 个不同的话题]

正确示范：

[每个话题开一个新会话，或者及时用 /clear 清理]

为什么：长会话会累积大量上下文，每次都要重新处理，成本指数级增长。

类比：就像浏览器标签页，开多了会卡，及时关闭不用的。

💡 技巧 8：压缩对话（给 Claude 一个"记忆整理术"）

Claude 默认在上下文超过 95% 容量时自动压缩，但你可以主动控制：

# 手动压缩
/compact

# 带指令的压缩（告诉 Claude 保留什么）
/compact Focus on code samples and API usage

# 配置自动压缩
/config
# 然后导航至 "Auto-compact enabled"

配置示例：

类比：就像整理房间，定期清理不用的东西，保留重要的。

💡 技巧 9：编写具体查询（别让 Claude "大海捞针"）

错误示范：

"帮我找找代码里的 bug"

正确示范：

"在 src/api/user.js 的 login 函数中，检查是否有 SQL 注入风险"

为什么：具体的问题 = 精准的扫描 = 更少的 Token。

💡 技巧 10：分解复杂任务（一口吃不成胖子）

错误示范：

"重构整个项目，优化性能，添加测试，修复所有 bug"

正确示范：

# 第一步
"重构 src/utils/ 目录下的工具函数"

# 第二步（新会话）
"优化 src/api/ 目录下的 API 性能"

# 第三步（新会话）
"为 src/models/ 添加单元测试"

为什么：大任务 = 大上下文 = 高成本。小任务 = 小上下文 = 低成本。

类比：就像搬家，你不会一次搬完所有东西，而是分批进行。

💡 技巧 11：在任务之间清除历史（及时"重启"）

/clear

什么时候用： - 切换话题时 - 开始新任务时 - 发现成本过高时

类比：就像电脑卡了，重启一下。

💡 技巧 12：利用提示词缓存（重复使用 = 省钱）

对于重复的提示词或上下文，缓存可以将输入 Token 成本降低高达 90%。

适用场景： - 每天都要运行的代码审查 - 定期执行的测试生成 - 重复的代码格式化

类比：就像浏览器缓存，第二次访问同一个网站会更快。

💡 技巧 13：直接指定读取文件（别让 Claude "猜"）

错误示范：

"修改登录功能"

正确示范：

"读取 src/api/auth.js，修改 login 函数，添加 2FA 支持"

为什么：明确指定 = 精准操作 = 减少扫描 = 降低成本。

💡 技巧 14：避免运行输出冗长的命令（在外面跑，别在 Claude 里跑）

错误示范：

[在 Claude Code 中运行 `npm install`，输出 10000 行日志]

正确示范：

[在外部终端运行 `npm install`，然后在 Claude 中只讨论结果]

为什么：命令输出 = Token = 钱。在外面跑，只把结果告诉 Claude。

类比：就像你不会把整个编译日志发给同事，而是说"编译成功了"。

来自开发者的实战技巧：前辈们的"血泪教训"

"与 Claude 合作就像与另一位开发者合作。你如何与另一位开发者讨论一个话题或不同的话题？对于同一话题，你会根据需要提供相关上下文，如果另一位开发者不知道上下文的话。如果你切换话题，你会以某种方式暗示开发者你在讨论其他内容。同样，LLM 需要相关上下文，并需要知道你何时开始询问不同话题和上下文中的其他内容。"

—— Shein Lin Phyo

核心思想：别把 Claude 当成"魔法黑盒"，把它当成一个有记忆的同事。你需要： - 提供上下文（就像向新同事介绍项目） - 明确话题切换（就像说"现在我们换个话题"） - 保持对话连贯（就像正常聊天）

🧠 技巧 1：使用 CLAUDE.md 进行内存管理（给 Claude 一个"笔记本"）

什么是 CLAUDE.md？

这是 Claude 的"记忆系统"。就像给新同事一个项目文档，让他快速了解背景。

如何设置？

全局设置（所有项目通用）： - 位置：~/.claude/CLAUDE.md - 内容：代码风格、工具偏好、语言习惯 - 例子： ```markdown # 全局配置

• 使用 Prettier 格式化代码
• 遵循 Airbnb JavaScript 风格指南
• 优先使用 TypeScript ```

项目特定设置（当前项目）： - 位置：项目根目录的 CLAUDE.md - 内容：项目结构、架构、命令、特殊约定 - 例子： ```markdown # 项目说明

## 架构 - 前端：React + TypeScript - 后端：Node.js + Express - 数据库：PostgreSQL

## 常用命令 - 启动开发：npm run dev - 运行测试：npm test - 构建：npm run build ```

为什么有用？

1. 避免重复解释：不用每次都说"我们用的是 React"
2. 保持一致性：Claude 知道你的代码风格
3. 节省 Token：不用在每次对话中重复背景信息

快速添加到内存

在提示词开头使用 #：

# Use Prettier for formatting and follow Airbnb style guide.
帮我重构这个函数

什么时候真正有用？

• ✅ 长期在同一项目上工作（每天都要解释背景？太浪费了）
• ✅ 希望获得一致的输出（不想每次都说"用 Prettier"）
• ✅ 减少来回沟通（直接切入要点）

维护建议

• 🗑️ 定期清理：删除过时的内容（就像整理文档）
• 📝 添加检查点：重大变化时添加注释（"2025-01-20：迁移到新架构"）
• ✂️ 保持简洁：不要转储太多内容（Claude 也会"消化不良"）

要点：内存帮助 Claude 在会话之间保持一致，并减少使用的 Token，从而节省成本——特别是在大型或长期运行的项目上。

参考文档： https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/memory

🧹 技巧 2：及时清理，避免"上下文污染"

问题：在一个会话中聊了 10 个不同的话题，结果 Claude 把之前的话题也考虑进去了。

解决：对于不相关的查询，始终运行 /clear 开始新对话。

什么时候用 /clear： - 切换项目时 - 切换话题时（从代码审查切换到性能优化） - 发现 Claude 回答混乱时（可能是上下文太多）

类比：就像清理浏览器缓存，有时候需要"重新开始"。

进阶技巧： - 使用系统或项目级代理（更高级的上下文管理） - 使用 CLAUDE.md 进行内存管理（持久化记忆） - 使用 /compact（压缩而不是清除）

🎯 技巧 3：与 Cursor 结合使用（"免费 + 付费"组合拳）

策略：先用免费工具做准备工作，再用付费工具做核心工作。

Cursor 的优势： - 商业订阅附带免费模型 - 适合代码库探索 - 适合内存管理 - 适合简单任务

工作流程： 1. 用 Cursor 的免费模型探索代码库 2. 用 Cursor 做简单的代码格式化 3. 用 Claude Code 做复杂的重构和优化

类比：就像先用免费工具做粗加工，再用专业工具做精加工。

⚠️ 技巧 4：避免使用 Opus 模型（除非你真的需要）

残酷的事实： - Opus 的成本是 Sonnet 的五倍 - 99% 的情况下，Opus 和 Sonnet 没有区别 - 如果你不知道如何利用 Opus，结果可能更差，但成本更高

什么时候用 Opus： - 你明确知道 Opus 的某个特性是你需要的 - 你做了基准测试，证明 Opus 确实更好 - 你的预算充足（或者公司报销）

什么时候用 Sonnet： - 99% 的情况（默认选择）

类比：就像买手机，Pro Max 版本确实更好，但如果你只是打电话发微信，标准版就够了。

参考：基准测试

总结：把 Claude Code 用成"省钱又高效"的工具

🎯 核心原则

1. 精准使用：把 Claude 当"高级顾问"，不是"打杂的"
2. 成本意识：随时监控，及时止损
3. 策略优化：用免费工具做准备工作，用付费工具做核心工作
4. 记忆管理：用 CLAUDE.md 建立"持久化记忆"，避免重复解释

📊 预期效果

通过遵循这些最佳实践，你可以：

1. 显著降低 Claude Code 使用成本（可能节省 50-80%）
2. 提高工作效率和响应质量（精准的问题 = 精准的回答）
3. 更好地管理长期项目（CLAUDE.md 让上下文持续存在）
4. 在团队中实现一致的使用模式（共享模板和最佳实践）

💡 最后的话

Claude Code 是一个强大的工具，但需要明智地使用。

• ✅ 用于复杂任务：重构、算法设计、代码解释
• ❌ 不用于简单任务：格式化、语法检查、查找替换
• ✅ 建立记忆系统：CLAUDE.md
• ✅ 及时清理：/clear 和 /compact
• ✅ 成本监控：/cost 和 npx ccusage

记住：就像任何工具一样，掌握它需要时间和实践。但一旦掌握了，你会发现它不仅能提高效率，还能在控制成本的前提下，让你的开发工作更加轻松。

祝你在 AI 辅助编程的路上，既高效又省钱！ 🚀

附录：术语对照表（给新手的小词典）

快速参考：常用命令速查表

基础命令

# 启动对话
claude

# 非交互式查询
claude -p "你的问题"

# 继续之前的对话
claude -c

# 恢复特定会话
claude -r "session-name"

内置 Skills（斜杠命令）

# 核心工作流
/help          # 显示可用命令
/clear         # 清除对话上下文
/config        # 查看/编辑配置
/permissions   # 管理工具权限
/doctor        # 诊断问题

# 开发相关
/commit        # 创建 Git commit
/review        # 审查当前变更
/test          # 运行测试并分析
/build         # 构建项目并检查错误
/lint          # 运行 linting 并修复问题

# 内存管理
/memory-save   # 保存知识到内存
/memory-search # 搜索已保存的知识
/memory-list   # 列出所有已保存实体
/memory-audit  # 检查内存健康

# 成本控制
/cost          # 查看当前成本
/compact       # 压缩对话历史

自定义 Skills

# 使用自定义 Skill（示例）
/review-code   # 执行代码审查
/api-doc       # 生成 API 文档
/release-notes # 生成发布说明

# 查看所有可用 Skills
/help

最后更新：2026-01-22
参考文档： - Claude Code 最佳实践 - Claude Code 内存管理 - Claude Code Skills 扩展 - Claude Code CLI 参考