《A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agents》从 Claude Code 2.0 的进化到如何成为一名优秀的 AI 代理操控者，Sankalp 的这篇深度指南为我们揭示了 AI 辅助编程的现状与未来。这不仅是一份工具手册，更是一场关于如何在 AI 时代实现自我增强的深度思考。以下是文章的核心精华与深度见解总结：1. 认知重构：从追赶到增强面对 AI 技术的爆发式增长，与其陷入追赶的焦虑，不如思考如何增强自己。实现自我增强有三个支柱：保持工具更新、深耕领域知识、保持开放心态。实现成本在降低，品味和判断力正在成为开发者之间真正的护城河。经验能帮你将未知的不确定性转化为已知的挑战，而更好的判断力则是 AI 执行效率的乘数。2. 为什么 Opus 4.5 是当下的最佳拍档虽然 GPT-5.2 在原始能力上可能略胜一筹，但 Opus 4.5 在沟通、协作和意图检测上展现出了更强的灵魂。它的速度带来了更快的反馈循环，让开发过程的进展感更加直观。Claude Code 2.0 的产品化程度极高，通过精妙的工程设计（Harness）让模型在函数调用和任务执行中表现得游刃有余。3. 核心技术：上下文工程（Context Engineering）AI 代理本质上是代币吞噬者。每一次工具调用和结果返回都会占用上下文窗口。上下文工程的本质是：在有限的注意力预算内，如何配置信息以激发模型产生预期的行为。上下文腐烂（Context Rot）是真实存在的。随着对话增长，模型对长距离信息的建模能力会下降。因此，定期进行压缩（Compaction）或开启新对话至关重要。4. 深度功能解析：子代理、技能与钩子子代理（Sub-agents）：Claude Code 会根据任务复杂度自动派生专门的子代理。例如 Explore 代理专门负责只读的代码库搜索，而 Plan 代理则扮演架构师角色。技能（Skills）：这是一种按需加载的领域知识。与其在系统提示词中塞满指令，不如让模型在需要时自行读取特定的技能文档，实现即插即用的专家能力。钩子（Hooks）：通过观察代理循环的生命周期，在特定阶段执行脚本。这为自动化工作流提供了无限可能，比如在任务结束时自动播放提醒音，或者触发后续的审查流程。5. 进阶工作流：Claude 执行，GPT 审查作者推荐了一套互补的组合拳：使用 Claude Opus 4.5 作为主驱动进行代码编写，利用其出色的沟通和解释能力。但在代码审查和寻找复杂 Bug 时，GPT-5.2-Codex 表现得更为严谨，误报率更低，能更准确地识别 P1/P2 级别的安全漏洞。这种协作模式充分利用了不同模型在创造力与严谨性上的特质。6. 深度思考与金句地图不是疆域：工具的使用方法是地图，而实际的开发场景才是疆域。不要被教条束缚，要在实践中建立直觉。当实现变得廉价，思考就变得昂贵。在 AI 时代，花更多时间理解需求、设计系统和重构代码，比单纯编写代码更有价值。我们正在经历从编写代码到编排意图的转变。在这个变革的时代，我们有时会觉得自己像是一个背景代理，在为 AI 提供上下文；但更多时候，我们是那个赋予 AI 灵魂和方向的指挥官。sankalp.bearblog.dev/my-experience-with-claude-code-20-and-how-to-get-better-at-using-coding-agents/
