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Claude Code 跨会话消息把多 Agent 协作从「手动搬运上下文」推进到「自动通知对方」。

1. 核心能力：一个会话可把文字摘要发给另一个会话，接收方在原任务里继续处理
2. 三种模式：互发摘要 / 双向问答 / Claude 主动通知 改动影响
3. 关键约束：只传文字摘要，不传完整历史，也不传文件
4. 使用姿势：ListAgents 列出可达会话，SendMessage 按名称发送，prompt 触发即可
5. 硬门槛：Claude Code v2.1.224+，支持 macOS 与 Linux
6. 跨机器边界：跨机器或网页会话只能回复，不能主动发起对话
7. 关键边界：这不是会话迁移，要搬完整上下文仍需恢复原会话
8. 方向意义：多 Agent 协作从「手动衔接」走向「自动通知」，是 Agent 协作从单点走向网络的关键一步

Claude Code 2.0.74 加了 LSP（Language Server Protocol）支持，表面看只是多装几个插件，实际上是 AI 编程 Agent 第一次吃上了 IDE 沉淀了多年的语言理解能力。

1. 痛点：没 LSP 时，Claude Code 只能「全文搜索 + 模型逐处判断」——慢、错、烧 token
2. 调用定位：从「grep 后让模型猜」变成「直接问 LSP 拿结构化结果」
3. 结构体方法：模型不必再读整个类型定义文件，LSP 一次性返回方法列表和签名
4. 实时诊断：从「全量 build 才能知道哪里错」变成「输入即检查」，延迟从分钟级降到秒级
5. 当前局限：模型仍不主动调用 LSP，prompt 需显式触发
6. 方向意义：Coding Agent 与 Language Server 之间，未来需要一个面向 Agent 的新协议层

Claude Code 连续工作几个小时不爆 context，不是因为「记性好」，是因为 它同时维护三个版本的历史，每次只把最该看的那一份喂给模型。

1. 核心观点：成熟的 Agent 不止有「聊天记录」，而是把 UI 历史 / 接口视图 / 磁盘会话链 分成三层。
2. UI 历史：用户在终端看到的精简版，只保留关键节点。
3. 接口视图：实际发给模型的那一份，叠加了 Prompt Cache 与压缩投影。
4. 磁盘会话链：完整事实记录，永远不修改，恢复靠「投影」而不是「改写」。
5. Resume 不是回放：恢复会话 = 在磁盘链上选投影策略重新生成接口视图。
6. 压缩的本质：从无损丢消息升级为「按当前任务相关性重新切片」。

ClaudeCode 进阶命令 6 件套,把"人在回路内"升级成"人在回路外"。

1. 痛点：Vibe Coding 卡在"敲回车",AI 走一步你推一步
2. 核心枢纽 /goal：把"下一步"换成"终点",AI 自判自跑
3. /loop + /batch：派 AI 等长任务、拆 sub-agent 并行处理
4. /simplify：commit 前的最后一道美容,改风格、不做 bug 检查
5. /doctor + /debug：AI 给自己看病,前者查环境、后者查行为
6. 真价值：把人类角色从操作员升级为产品经理

ClaudeCode 的 /loop 让 AI 自动定时执行任务，不用人盯着等结果。

1. 基础用法：/loop <interval> <prompt>，支持自然语言描述间隔
2. 底层实现：cron 表达式，最小粒度 1 分钟，秒级向上取整
3. 默认间隔：未指定 interval 时默认每 10 分钟执行一次
4. 取消方式：用自然语言 "Cancel the job for X" 即可停止
5. 自动过期：循环任务 3 天后自动删除，防忘记取消
6. 触发条件：只在 ClaudeCode 空闲时跑，与对话并行不打断
7. 失效场景：关闭会话即终止，不持久化、不可恢复
8. 持久化方案：Actions Workflow、Desktop Schedule Tasks

核心定位：/loop 是短周期、轻量级、可中断的自动值守，不是生产级调度。

Claude Code 的代码检索不靠 RAG，靠 grep。这是 Anthropic 工程师 Boris 在 2025 年 5 月 Latent Space 博客里公开承认的工程决策。

1. 事实层：Boris 公开承认过，Claude Code 早期试过 RAG，发现效果不行就切到了 grep
2. 技术层：三个根本原因——embedding 对代码失效、管线准确率乘性效应、索引时效性漂移
3. 哲学层：无状态设计 + Everything is the model，对应 Bitter Lesson
4. 辩证层：承认 token 成本和概念搜索的局限，业界正走向混合方案

核心结论：代码场景下 RAG 的三个根本缺陷——embedding 对标识符失效、管线乘性准确率、索引时效性漂移——叠加架构哲学上的无状态原则，共同把 Claude Code 推向了 grep。

Claude Code 的所有配置都遵循同一套三层作用域规则。

1. User：存在 ~/.claude/，仅本机生效但跨项目共享
2. Project：存在 .claude/，通过 git 同步给所有团队成员
3. Local：存在 .claude/settings.local.json，git 忽略，仅本机生效

优先级：Local > Project > User。所有层级的配置都会加载，相同 key 时高优先级覆盖。

核心原则：越私有、越具体的配置，优先级越高。

实操：团队规范走 Project，个人偏好走 User，本机调试/密钥走 Local。

Claude Design 是 Anthropic 2026 年 4 月推出的 AI 设计工具，社区在 4 天 内逆向出开源替代 Huashu Design，GitHub Star 一个月破 1.7 万。

1. 本质是 skill：一套注入 AI Coding 终端的设计 skill 文件，自然语言描述需求，Agent 自动生成成品，不是 SaaS 产品。
2. 七大交付能力：交互原型、可编辑 PPTX、60fps 动画、信息图、设计变体、风格顾问、5 维评审。
3. 品牌资产协议：5 步硬流程——问→搜→下载→提取色值→固化 spec，绝不从记忆猜品牌色。
4. Junior Designer 工作流：先问澄清问题、先出占位符、尽早展示——理解错比晚发现便宜 100 倍。
5. 反 AI Slop 规则：禁止紫渐变、emoji 图标、Inter 字体、过度圆角，用 oklch 色域和 CSS Grid。
6. 一句话总结：Claude Design 是更好的图形工具，Huashu Design 让图形工具这层消失。

.vscode/launch.json 不是 Claude Code 的配置文件，但它是 Claude Code 获得调试能力的"基础设施"——MCP 调试服务器通过它让 AI 学会打断点、查变量、单步执行。

1. launch.json 的归属：它是 VS Code 调试器的配置，定义"怎么启动调试器"——用 Node 还是 Python、传什么参数、设什么环境变量。
2. Claude Code 怎么调试：通过 MCP 服务器（如 Claude Debugs For You）桥接——Claude 发指令 → MCP 翻译 → 调 VS Code Debugger API → 读 launch.json → 启动调试。
3. Claude Code 自己的"launch config"：不在 .vscode/，在 .claude/settings.json（权限和钩子）+ CLAUDE.md（项目指令）+ .mcp.json（工具集成）——它定义的是"AI 怎么跑"，不是"程序怎么跑"。
4. 核心区别：launch.json 回答"程序从哪里启动、参数是什么"；Claude Code 配置回答"AI 能改哪些文件、能用什么工具、每一步要遵循什么流程"。
5. 一句话记住：launch.json 是程序的入口，Claude Code 配置是 AI 的入口——两件事别搞混。

AI Coding 工具越来越多，配置文件越来越乱——CC Switch 用一个 GUI把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等工具的 Provider、MCP Server、Skills 全管起来，一键切换，不用再手改 JSON。

1. What：桌面应用，系统托盘常驻。50+ 内置 Provider 预设，一键盘切换 API 供应商，所有工具的配置自动同步。
2. Why：Claude Code 一天切三次模型，Codex 用 Kimi，Gemini CLI 用 DeepSeek——三个工具三套配置，手动改早晚改出问题。
3. How：Tauri 2 + React + Rust。本地 SQLite 存配置，内置代理做请求转发和自动故障转移。配置修改走原子写入，不会写到一半断电变砖。
4. 隐藏能力：MCP 双向同步——在 CC Switch 加一个 MCP 服务，Claude Code 和 Codex 都能用。Skills 从 GitHub 一键安装，自动检测更新。
5. 一句话记住：你不需要手动改 settings.json 了。