用 AI 寫程式反卡關？專家揭 Claude Code 效率提升關鍵

商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導

在人工智慧（AI）工具日益普及的程式開發領域，許多使用者為追求更高效率，往往會設定多種「進階」功能。然而，有資深程式開發者近日發現，這些看似複雜的優化技巧，實際上可能適得其反，反而降低了像 Claude Code 這樣的 AI 協作工具的效率。

一位程式開發者在測試 Anthropic 公司開發的 AI 程式碼工具 Claude Code（一種人工智慧工具，專為協助程式開發者寫程式碼而設計）時，採取了兩種角色：一是尋求效率的日常使用者，二是探究其工作流程的記者。他將自己長期累積的複雜設定與接近新手的工作流程進行比較，結果發現自己的某些習慣反而讓 AI 協作變得更糟。

過多工具串接拖慢 AI 判斷

該開發者指出，他曾將過多的多雲平台（MCP）伺服器串接到 Claude Code。這些伺服器本質上是讓 Claude Code 能連結並運用如 NotebookLM、Adobe、Canva、Notion、Slack、Gmail、GitHub、各種資料庫、Vercel、Playwright 和 Read AI 等多種外部服務和工具。然而，當串接的工具過多時，會導致 Claude Code 在選擇工具時更加混亂，尤其在功能重疊的工具之間。過去，在 Claude Code 的工具搜尋功能尚未優化前，大量的串接甚至會在使用者輸入指令前就消耗掉大量的「上下文」（AI 記憶過往對話或專案資訊的能力）。

冗餘指令與記憶層級造成混淆

其次，該開發者為了讓 Claude Code 記住所有細節，曾為其增加了超出必要數量的記憶層級，並在專案指令檔 CLAUDE.md（用於存放給 AI 的專案指令或設定）中塞入過多的資訊。他誤以為更多的記憶能提升效能，但實際上，記憶系統反而可能保留過時的資訊，迫使 Claude Code 花費時間比對舊的上下文與當前的專案狀態，甚至可能導致 AI 偏離正確方向。而冗長的 CLAUDE.md 檔案，則會讓重要的指令被掩蓋，或讓過時的指引持續存在，甚至將指令錯誤應用到不相關的任務上。Anthropic 官方建議保持 CLAUDE.md 檔案簡短，避免消耗過多上下文並影響指令的遵循度。

過度依賴規劃模式降低效率

最後，該開發者發現自己幾乎對所有任務，即使是簡單的程式修改，都預設使用 Claude Code 的規劃模式（Plan mode），這項功能會讓 AI 先構思並列出完成任務的步驟。對於複雜任務而言，規劃模式確實有助於梳理思路，但對於簡單的任務，這僅僅是增加了一輪不必要的思考步驟，因為 AI 最終還是會按照規劃直接進行編輯。這種過度依賴，反而讓工作流程增加了不必要的耗時。

這位開發者最終體認到，盲目地為 Claude Code 加入各種「進階」設定或功能，並不一定能提升效率。相反地，一個更好的設定應該是精確地提供 Claude Code 所需的資訊，不多也不少，才能真正發揮 AI 程式開發的潛力。