Claude Code 進階配置與代理人自動化指南

 1|# Claude Code 進階配置與代理人自動化指南
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 3|## Claude Code 進階課程
 4|  - 核心配置與系統提示詞
 5|    - claude.md 四大要素
 6|      - 知識壓縮：工作區高層次總結
 7|      - 使用者偏好：自訂慣例與結構
 8|      - 能力宣告：API、數據庫與自主權
 9|      - 紀錄日誌：失敗與成功的學習經驗
10|    - 作用域劃分
11|      - 區域 (Local)：專案特定知識、API 文件與工作流
12|    - 更新工作流
13|      - 局部循環：計畫、執行、編譯學習、更新
14|      - 全域循環：利用 /insights 提取跨專案模式
15|  - 代理人控制與自動化
16|    - 代理人控制框架 (Harness)
17|      - 定義：LLM 之外的工具、記憶與參數
18|      - 核心：Claude Code、OpenHarness、Browser-use
19|    - 並行化策略
20|      - 扇出/扇入 (Fan-out/Fan-in)：多研究員 + 一合成員
21|      - 代理人辯論：多模型對話收斂最佳方案
22|    - 自動化維度
23|      - HTTP 請求：最快、最省但最脆弱
24|  - 專案與效能管理
25|    - 工作區組織
26|      - 分層結構：商務、個人與客戶專案分離
27|      - /active 資料夾：存放臨時與生成的檔案
28|    - 效能波動應對
29|      - 避免單一文化：分散對單一模型的依賴
30|      - 替代方案：Codeex、Gemini、Conductor
31|    - 自動化研究 (Auto Research)
32|      - Karpathy 方法：假設、變更、評估循環
33|      - 三要素：指標、影響方法、評估工具
34|  - 安全與未來展望
35|    - 安全性 80/20 原則
36|      - 環境變數保護：避免對話紀錄洩漏 API Key
37|      - 數據安全：資料庫行級安全性 (RLS)
38|    - 未來趨勢
39|      - 減少人類參與：從編碼轉向指導與研究
40|      - 變革加速：AI 正在設計更強的 AI