你日常用 Claude Code,用了多少功能?手机上写代码?语音编程?让 Claude 每 5 分钟自动帮你处理代码审查?
Claude Code 的创建者 Boris Cherny 列了 15 个他觉得被低估的功能。
Boris 说他有很多代码是在 iOS 上写的,不用开电脑就能改代码。操作方式:下载 Claude App(iOS 或 Android),左侧菜单里有个 Code 标签页。

手机端更适合轻量级修改和任务下发,比如在地铁上让 Claude 开始跑一个任务,不是真的在 6 寸屏幕上写复杂逻辑。
在终端运行 claude --teleport 或输入 /teleport,可以把云端会话拉到本地继续。反过来,用 /remote-control 可以从手机或网页远程控制本地正在运行的会话。
Boris 在设置里开启了“为所有会话启用远程控制”。
文档:Remote Control[1]
解决的是一个真实痛点:工位上启动了长时间任务,人需要出门,但想随时看进度、追加指令。目前 Remote Control 还是研究预览阶段,同一时间只能远程控制一个会话。
Boris 说这是 Claude Code 最强大的两个功能。可以设定 Claude 按固定间隔自动运行任务,最长持续一周。
他自己在本地跑着一堆循环:
/loop 5m /babysit:每 5 分钟自动处理代码审查意见、自动 rebase、把 PR 护送到合并上线/loop 30m /slack-feedback:每 30 分钟根据 Slack 反馈自动提 PR/loop /post-merge-sweeper:自动补提 PR,处理之前审查中遗漏的评论/loop 1h /pr-pruner:每小时清理过时或不再需要的 PRBoris 的建议:把工作流变成 skill + loop 的组合。
文档:Scheduled Tasks[2]
这可能是整个帖子里最有想象力的部分,把 Claude 从“你问它答”变成了后台持续运行的自动化工人。但有几个限制要注意:终端必须保持开启,/loop 任务最长跑三天(一周是通过桌面端的 /schedule 实现的),电脑不能休眠。另外,babysit 这种自动处理审查并推到生产的做法,前提是你有充分的测试覆盖,不建议在测试薄弱的项目里照搬。
Hooks(钩子)可以在 Claude 运行过程中的特定节点自动执行预设逻辑:
文档:Hooks[3]
Hooks 类似 Git 的 pre-commit hook,但作用于 AI 代理的整个生命周期。这是 Claude Code 作为“代理平台”而非“编程助手”的关键设计,高级用户会喜欢,但学习成本不低。
Boris 说他每天都用 Dispatch 来处理 Slack 消息、邮件、管理文件,不在电脑前也能用。
Dispatch 是 Claude 桌面应用的安全远程控制功能,可以使用你的 MCP 服务器、浏览器和电脑,前提是授权。
产品页面:Cowork Dispatch[4]
Dispatch 和前面的 Remote Control 容易混淆。简单区分:Remote Control 控制的是终端里的 Claude Code 会话,Dispatch 控制的是桌面端的 Claude 应用,后者能操作浏览器、文件系统,能做的事更多。Dispatch 目前只支持 macOS。
Boris 说,用 Claude Code 最重要的一点是给 Claude 一个验证输出的方式。
他的类比:让一个工程师做网站但不让他用浏览器,结果能好看吗?给他浏览器,他会自己写代码、自己看效果、自己迭代到满意。
Boris 每次做前端项目都装 Chrome 扩展,说比其他类似的 MCP 工具更稳定。
下载地址(Chrome/Edge):Chrome Extension[5]
“给 AI 一个验证自己输出的方式”这条原则不只适用于前端。 任何能让 Claude 看到自己工作结果的机制——跑测试、检查编译、预览效果——都能显著提升输出质量。可能是整个帖子里最值得记住的一条。
Claude 桌面端可以自动运行 Web 服务器并在内置浏览器里测试,不需要手动配置。命令行和 VSCode 通过 Chrome 扩展也能实现类似效果。
文档:Desktop Preview[6]
两种方式:在当前会话里运行 /branch,或从命令行运行 claude --resume <session-id> --fork-session。
探索不同方案时有用。让 Claude 做到一半,想试另一个方向,分叉出去两边互不影响。

Claude 执行任务的过程中,用 /btw 可以插入快速问题,不打断正在进行的工作。单轮问答,不会调用工具,但能看到当前会话的完整上下文。

小功能但实用。相当于 Claude 在干活时你在旁边问了一句“顺便问一下……”。
Git 工作树(worktrees)允许你在同一个仓库里同时检出多个分支到不同目录,互不干扰。Claude Code 对工作树有深度支持。
Boris 说他随时有几十个 Claude 实例在跑,靠的就是工作树。用 claude -w 启动新的工作树会话,或在桌面端勾选“worktree”。不用 git 的用户可以通过 WorktreeCreate hook 自定义创建逻辑。
“几十个实例同时跑”这种用法对订阅额度和机器性能都有要求。但即使只跑 2-3 个并行会话,工作树也比反复切分支高效得多。
/batch 先和你沟通需求,然后把任务扇出给多个工作树代理并行执行,数量可以是几十个、几百个甚至上千个。适用于大规模代码迁移和其他可并行化的工作。
对“全仓库 API 改名”“所有文件从格式 A 迁移到格式 B”这类批量操作很有价值,前提是你的任务确实可以并行化,而且有足够的测试来验证批量修改没出问题。
默认情况下,claude -p(或 TypeScript/Python SDK)启动时会搜索本地的 CLAUDE.md、settings 和 MCP 配置。但在非交互式场景下,你通常会通过 --system-prompt、--mcp-config 等参数显式指定加载内容,默认的搜索流程就成了浪费。
Boris 说这是最初设计 SDK 时的失误,未来版本会把 --bare 设为默认,现在需要手动加。

写自动化脚本和 CI/CD 集成的人注意这条。加上 --bare 跳过不必要的配置加载,速度提升明显。
在一个仓库启动 Claude,用 --add-dir(或 /add-dir)让它看到并操作另一个仓库。也可以在团队的 settings.json 里配置 additionalDirectories,所有人启动时自动加载。
文档:CLI Reference[7]
在 .claude/agents 目录下定义代理,用 claude --agent=<名字> 启动。可以给代理设定专属的系统提示词和工具集。
文档:Sub Agents[8]

自定义代理的价值在于专业化。与其让一个通用 Claude 处理所有事,不如为代码审查、写测试、写文档各创建一个专用代理,每个加载不同的上下文和工具。这和前面 skill + loop 的思路是一脉相承的。
Boris 说他大部分代码是用语音说给 Claude 的,不是打字。
操作方式:命令行里运行 /voice 然后按住空格键说话;桌面端按语音按钮;iOS 上启用听写功能。目前支持 20 种语言。
语音编程的效果取决于任务类型。描述功能需求、解释 bug、口述重构方案,语音可能比打字更快。但精确描述代码结构或变量命名时,打字更高效。
Boris 在最后说他其实还想继续写但强迫自己停了,后续会发更多。
https://x.com/bcherny/status/2038454336355999749
[1] Remote Control: https://code.claude.com/docs/en/remote-control
[2] Scheduled Tasks: https://code.claude.com/docs/en/scheduled-tasks
[3] Hooks: https://code.claude.com/docs/en/hooks
[4] Cowork Dispatch: http://claude.com/product/cowork#dispatch
[5] Chrome Extension: https://code.claude.com/docs/en/chrome
[6] Desktop Preview: https://code.claude.com/docs/en/desktop#preview-your-app
[7] CLI Reference: https://code.claude.com/docs/en/cli-reference
[8] Sub Agents: https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
文章来自于“宝玉AI”,作者“宝玉”。
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
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【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0