Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

@chinlung
Forked from philipz/SuperClaude_Manual.md
Created July 22, 2025 15:10
Show Gist options
  • Save chinlung/ee689e0ebb9fc4df5de476a873d4a783 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save chinlung/ee689e0ebb9fc4df5de476a873d4a783 to your computer and use it in GitHub Desktop.
SuperClaude 企業級使用手冊

SuperClaude 企業級使用手冊

SuperClaude v3.0.0.1 是一個革命性的 Claude Code 配置框架,將通用 AI 助手轉變為專業的企業級開發夥伴。該框架通過 16 個專業化命令、9 個認知角色和 70% 的 Token 優化,已為 6,500+ 開發者提供了結構化、高效的 AI 輔助開發解決方案。

從技術架構師的角度分析,SuperClaude 解決了企業級開發中的三大核心挑戰:AI 助手缺乏專業化、開發工作流程標準化困難,以及 Token 成本過高。通過證據驅動的方法論和模塊化設計,它為現代軟體開發提供了可擴展、可維護的 AI 輔助框架。

⚠️ 從 v2 升級?重要提示!

如果您是從 SuperClaude v2 升級,請注意以下關鍵變化:

  1. 徹底清理舊檔案:請手動刪除以下可能存在的文件和目錄,以避免衝突:
    • SuperClaude/ (舊的專案根目錄)
    • ~/.claude/shared/
    • ~/.claude/commands/
    • ~/.claude/CLAUDE.md
  2. 命令用途變更
    • 在 v2 中,/build 用於功能實現。
    • 在 v3 中,/sc:build 用於編譯/打包專案。
    • 新的命令 /sc:implement 用於功能實現。請將您現有的 v2 /build myFeature 替換為 v3 /sc:implement myFeature

目錄

  1. 簡介
  2. 核心技術架構
  3. 安裝與配置指南
  4. 核心概念
  5. 通用旗標 (Universal Flags)
  6. 認知角色深度解析
  7. 指令參考與完整指南
    • 開發類指令
      • /sc:implement - 功能實現
      • /sc:build - 專案編譯與打包
      • /sc:design - 設計規劃
    • 分析類指令
      • /sc:analyze - 多維度分析
      • /sc:troubleshoot - 專業除錯
      • /sc:explain - 技術文件生成
    • 品質類指令
      • /sc:improve - 增強與優化
      • /sc:test - 綜合測試框架
      • /sc:cleanup - 程式碼清理
    • 其他類指令
      • /sc:document - 文檔生成
      • /sc:git - Git 操作與管理
      • /sc:estimate - 專案估算
      • /sc:task - 任務管理
      • /sc:index - 專案索引
      • /sc:load - 載入專案上下文
      • /sc:spawn - 啟動開發環境
  8. SuperClaude 與軟體開發生命週期 (SDLC)
  9. 企業級應用場景
  10. 工作流程範例
  11. MCP 整合與工具生態
  12. 最佳實踐與優化策略
  13. 實際專案案例分析
  14. 常見問題與解決方案
  15. 進階配置與自訂化
  16. 未來發展與技術路線
  17. 結論:企業級價值與戰略意義

1. 簡介

什麼是 SuperClaude?

SuperClaude 是一個為 Claude Code 設計的強化設定框架。它透過一系列專門的指令、9 種認知角色(Personas)和專業開發方法論,將標準的 Claude Code 提升到一個新的層次,使其在處理複雜的軟體開發任務時更加精準、高效且專業。

核心設計理念

  • 模組化與可擴展性: 框架本身採用高度模組化的設定,易於維護和擴展。
  • 實證基礎 (Evidence-Based): 強調所有分析和建議都應基於可查證的來源,例如引用文件或原始碼。
  • Token 經濟學: 內建多種機制(如壓縮模式)來最佳化 Token 使用,以應對大型專案。
  • 情境感知: 能夠在整個開發會話中保持上下文,進行連貫的深度分析。
  • 專業分工: 透過「認知角色」,讓 AI 能夠模擬不同領域專家的思維模式來解決特定問題。

2. 核心技術架構

系統設計原理

SuperClaude v3 採用簡潔、可靠、模組化且高性能的架構設計,基於 @include 引用系統實現模塊化配置管理。其核心架構包含四個層次:

配置層 (Configuration Layer)
├── CLAUDE.md          # 主配置加載器
├── RULES.md           # 10 級嚴重性操作規則
├── PERSONAS.md        # 9 個認知角色定義
└── MCP.md             # Model Context Protocol 整合

命令層 (Command Layer)
├── commands/          # 16 個專業化命令
│   ├── 開發類:implement, build, design
│   ├── 分析類:analyze, troubleshoot, explain
│   ├── 品質類:improve, test, cleanup
│   └── 其他:document, git, estimate, task, index, load, spawn

資源層 (Resource Layer)
├── shared/            # 19 個配置資源
│   ├── ambiguity-check.yml
│   ├── audit.yml
│   ├── checkpoint.yml
│   └── performance-monitoring.yml

工具層 (Tool Layer)
├── Context7           # 文檔研究工具
├── Sequential         # 深度分析工具
├── Magic              # UI 組件生成
└── Playwright         # 瀏覽器自動化

技術創新特性

簡潔性:v3 移除了不必要的複雜性,專注於核心價值。 可靠性:優化了安裝流程,減少了破壞性變更的可能性。 模組化:支援選擇性安裝組件,提高靈活性。 性能:透過更智能的緩存機制,提升了操作速度。

證據驅動開發:通過 RULES.md 實施基於證據的開發方法論,包含 CRITICAL [10] 級別的不可協商阻止器,確保代碼質量和安全性。

Token 經濟優化:UltraCompressed 模式實現 70% Token 使用減少,採用符號化語法(→ 表示「導致」,& 表示「和」)和智能模型路由。

Git 檢查點系統:允許開發者導航回工作流程中的任何點,支援會話感知和學習能力。


3. 安裝與配置指南

系統需求與安裝

支援平台:Linux、macOS、Windows Subsystem for Linux (WSL) 必要軟體:Claude Code 4.0+、Git 配置 可選軟體:GitHub CLI、Node.js 18+

# 基本安裝
git clone https://github.com/NomenAK/SuperClaude.git
cd SuperClaude
./install.sh  # 默認安裝到 ~/.claude/

安裝選項

您可以透過不同的旗標來自訂安裝過程:

旗標 說明
--dir /path/to/dir 指定安裝到自訂目錄。
--update 更新現有的 SuperClaude 安裝,同時保留客製化設定。
--dry-run 預覽安裝過程會發生的變更,但不會實際執行。
--force 跳過所有確認提示,適合自動化腳本。
--log install.log 將所有安裝操作記錄到指定的日誌檔。

企業級配置管理

目錄結構優化

~/.claude/
├── CLAUDE.md          # 主配置文件
├── RULES.md           # 操作規則和標準
├── PERSONAS.md        # 9 個認知角色定義
├── MCP.md             # Model Context Protocol 操作
└── commands/          # 16 個專業化命令
    └── shared/        # 19 個配置資源

安全特性

  • 100% 本地運行:無第三方伺服器依賴
  • 完全數據隱私:無數據收集
  • 開源透明:所有代碼公開可審計

4. 核心概念

認知角色 (Personas)

這是 SuperClaude 最核心的功能。您可以透過在任何指令後方加上 --persona-<name> 旗標,讓 AI 戴上特定專家的「帽子」來思考。

可用的角色包括:

  • architect: 系統架構師,專注於高層次設計、擴展性和模式。
  • frontend: 前端工程師,專注於使用者體驗 (UI/UX) 和無障礙設計。
  • backend: 後端工程師,專注於 API、資料庫和系統可靠性。
  • security: 安全專家,專注於威脅模型、零信任和漏洞評估。
  • analyzer: 分析師,擅長根本原因分析和基於證據的調查。
  • qa: 品質保證工程師,專注於測試、邊界案例和驗證。
  • performance: 效能專家,專注於優化、分析和效率。
  • refactorer: 重構專家,專注於程式碼品質和維護性。
  • mentor: 導師,擅長教學、解釋概念和知識傳遞。
  • scribe: 文書專家,專注於清晰溝通和文檔撰寫。

範例:

# 請安全專家審查這段程式碼
/sc:analyze --files src/auth.ts --persona-security

# 請前端專家協助建立 UI 元件
/sc:implement --feature "Login Form" --persona-frontend

思考深度控制

您可以控制 AI 分析問題的深度,以平衡速度和全面性。

旗標 描述
--think 進行跨檔案分析,擴展上下文。
--think-hard 進行架構層級的深度分析。
--ultrathink 進行關鍵系統的極限深度分析。

MCP 整合

SuperClaude 可以與多種 MCP (Model Context Protocol) 伺服器整合,以擴展其能力。

  • Context7 (--c7): 存取外部函式庫文件。
  • Sequential (--seq): 進行多步驟的邏輯推理。
  • Magic (--magic): 產生 AI 生成的 UI 元件。
  • Playwright (--playwright): 進行瀏覽器自動化測試。

注意: 您需要在 Claude Code 的設定中單獨安裝和啟用這些 MCP 伺服器。

Token 經濟學

  • --uc--ultracompressed: 啟用超壓縮模式,可以顯著減少複雜任務中的 Token 消耗。
  • --no-mcp: 停用所有 MCP 工具,僅使用原生功能,以節省 Token。

5. 通用旗標 (Universal Flags)

以下旗標適用於所有 SuperClaude 指令。

思考深度

  • --think: 標準深度分析。
  • --think-hard: 架構級深度分析。
  • --ultrathink: 極限深度分析。

Token 優化

  • --uc, --ultracompressed: 啟用超壓縮模式。

MCP 伺服器控制

  • --c7, --seq, --magic, --playwright: 分別啟用指定的 MCP 伺服器。
  • --all-mcp: 啟用所有 MCP 伺服器。
  • --no-mcp: 禁用所有 MCP 伺服器。

執行與規劃

  • --plan: 在執行前顯示詳細的執行計畫。
  • --dry-run: 預覽變更而不實際執行。
  • --watch: 持續監控並提供即時回饋。
  • --interactive: 進入步驟式引導模式。
  • --force: 強制執行,跳過安全檢查。

品質與驗證

  • --validate: 執行前進行增強的安全檢查。
  • --security: 進行以安全為核心的分析。
  • --coverage: 產生程式碼覆蓋率分析。
  • --strict: 啟用零容忍模式,進行最嚴格的驗證。

6. 認知角色深度解析

企業級角色應用矩陣

SuperClaude 的 9 個認知角色基於企業級開發需求設計,每個角色都有獨特的思維模式和工具偏好:

1. 架構師(Architect)

核心信念:系統必須設計為可變更 決策模式:優先考慮長期可維護性而非短期修復 企業應用場景

  • 微服務架構設計:/sc:design --api --ddd --bounded-context --persona-architect
  • 系統重構規劃:/sc:analyze --architecture --seq --persona-architect
  • 技術債務評估:/sc:analyze --code --think --persona-architect

2. 前端開發者(Frontend)

核心信念:用戶體驗決定產品成功 決策模式:移動優先、直觀界面設計 企業應用場景

  • 企業級 UI 設計:/sc:implement --react --magic --persona-frontend
  • 響應式設計:/sc:implement --react --magic --watch --persona-frontend
  • 可訪問性優化:/sc:analyze --accessibility --persona-frontend

3. 後端開發者(Backend)

核心信念:可靠性和性能至關重要 決策模式:注重可擴展性和數據完整性 企業應用場景

  • API 開發:/sc:implement --api --tdd --coverage --persona-backend
  • 微服務實現:/sc:implement --api --tdd --coverage --persona-backend
  • 數據層設計:/sc:design --database --persona-backend

4. 安全專家(Security)

核心信念:威脅無處不在(「偏執設計」) 決策模式:威脅模型和縱深防禦 企業應用場景

  • 安全審計:/sc:analyze --security --owasp --deps --persona-security
  • 威脅建模:/sc:analyze --security --persona-security
  • 合規檢查:/sc:test --validate --deps --persona-security

5. 分析師(Analyzer)

核心信念:每個症狀都有多個潛在原因 決策模式:系統性假設形成和測試 企業應用場景

  • 生產問題分析:/sc:troubleshoot --investigate --prod --persona-analyzer
  • 根因分析:/sc:troubleshoot --prod --persona-analyzer
  • 效能瓶頸識別:/sc:analyze --profile --perf --seq --persona-analyzer

6. QA 專家(QA)

核心信念:質量不是偶然的 決策模式:邊界情況和測試覆蓋 企業應用場景

  • 測試策略:/sc:test --coverage --e2e --strict --persona-qa
  • 品質保證:/sc:test --integration --e2e --playwright --persona-qa
  • 自動化測試:/sc:test --coverage --e2e --strict --persona-qa

7. 性能專家(Performance)

核心信念:速度是一個功能 決策模式:數據驅動優化 企業應用場景

  • 效能優化:/sc:improve --performance --threshold 95% --persona-performance
  • 負載測試:/sc:test --load --persona-performance
  • 監控設置:/sc:monitor --performance --persona-performance

8. 重構專家(Refactorer)

核心信念:代碼是為人類閱讀的 決策模式:代碼可讀性和可維護性 企業應用場景

  • 遺留代碼重構:/sc:improve --quality --persona-refactorer
  • 代碼審查:/sc:review --quality --evidence --persona-refactorer
  • 技術債務清理:/sc:analyze --code --persona-refactorer

9. 導師(Mentor)

核心信念:理解通過引導發現成長 決策模式:循序漸進的學習方法 企業應用場景

  • 技術培訓:/sc:explain --depth expert --visual --persona-mentor
  • 代碼解釋:/sc:explain --depth beginner --examples --persona-mentor
  • 知識轉移:/sc:document --user --persona-mentor

10. 文書專家(Scribe)

核心信念:清晰的溝通是成功的基礎。 決策模式:注重信息準確性、可讀性和一致性。 企業應用場景

  • 技術文檔撰寫:/sc:document --technical --persona-scribe
  • 報告生成:/sc:document --report --persona-scribe
  • 代碼註釋生成:/sc:explain --comments --persona-scribe

7. 指令參考與完整指南

開發類指令

/sc:implement - 功能實現

用於在專案中實現新功能或模組。

  • --feature "name": 實現指定名稱的新功能。
  • --tdd: 採用測試驅動開發流程。
  • --react, --api, --fullstack: 使用預設的技術棧範本(React, Node.js API, 全端)。

範例:

# 在現有專案中新增一個 "使用者認證" 功能
/sc:implement --feature "User Authentication" --tdd --persona-backend

/sc:build - 專案編譯與打包

用於編譯和打包專案。

  • --output <path>: 指定編譯輸出的路徑。
  • --debug: 啟用偵錯模式。

範例:

# 編譯並打包專案到指定目錄
/sc:build --output dist/

/sc:design - 設計規劃

用於進行系統架構、API 和資料庫設計。

  • --api: 設計 API 介面。
  • --ddd: 採用領域驅動設計。
  • --bounded-context "name": 為指定的有界上下文進行設計。
  • --database: 設計資料庫結構。
  • --system: 進行高層次系統設計。

範例:

# 使用 DDD 設計一個新的訂單管理系統 API
/sc:design --api --ddd --bounded-context "Order Management" --persona-architect

# 設計資料庫結構
/sc:design --database --persona-backend

分析類指令

/sc:analyze - 多維度分析

對程式碼、架構、效能進行全面分析。

  • --code: 程式碼品質分析。
  • --architecture: 系統設計評估。
  • --profile: 效能分析。
  • --deps: 依賴項分析。

範例:

# 對整個專案的程式碼和架構進行深度分析
/sc:analyze --code --architecture --think-hard --seq --persona-architect

/sc:troubleshoot - 專業除錯

系統化地解決問題。

  • --investigate: 進行系統性問題分析。
  • --five-whys: 使用「五個為什麼」方法進行根本原因分析。
  • --prod: 針對生產環境問題進行除錯。
  • --perf: 針對效能問題進行調查。

範例:

# 調查生產日誌中回報的 "502 Bad Gateway" 錯誤
/sc:troubleshoot --prod --investigate "502 Bad Gateway" --persona-analyzer

/sc:explain - 技術文件生成

產生各種技術文件和解釋。

  • --depth <level>: 指定解釋的深度 (ELI5expert)。
  • --visual: 產生圖表(如 Mermaid.js)。
  • --api: 產生 API 文件。
  • --tutorial: 產生教學文件。

範例:

# 為專案的 API 產生專家級別的、包含圖表和範例的參考文件
/sc:explain --api --depth expert --visual --examples --seq --persona-mentor

品質類指令

/sc:improve - 增強與優化

進行有衡量指標的改進。

  • --quality: 改善程式碼結構。
  • --performance: 進行效能優化。
  • --refactor: 進行系統性重構。
  • --modernize: 更新老舊的技術棧。

範例:

# 迭代地重構程式碼,直到品質分數達到 95%
/sc:improve --quality --refactor --iterate --threshold 95% --persona-refactorer

/sc:test - 綜合測試框架

建立、執行和維護測試。

  • --e2e, --integration, --unit: 指定測試類型(端到端、整合、單元)。
  • --performance: 進行效能測試。
  • --accessibility: 進行無障礙功能測試。
  • --parallel: 平行執行測試。

範例:

# 使用 Playwright 執行完整的端到端測試並計算覆蓋率
/sc:test --coverage --e2e --playwright --persona-qa

/sc:cleanup - 程式碼清理

移除無用程式碼、依賴或資源。

  • --all: 清理所有類型的冗餘。
  • --validate: 清理前進行驗證。

範例:

# 清理所有無用的程式碼和依賴
/sc:cleanup --all --validate

其他類指令

/sc:document - 文檔生成

產生各種專案文檔。

  • --user: 產生使用者手冊。
  • --technical: 產生技術文檔。
  • --api: 產生 API 文檔(同 explain --api)。

範例:

# 產生專案的使用者手冊
/sc:document --user --persona-mentor

/sc:git - Git 操作與管理

提供 Git 相關操作的輔助。

  • --commit: 協助撰寫提交訊息。
  • --branch: 管理分支。
  • --rebase: 執行 rebase 操作。

範例:

# 協助撰寫提交訊息
/sc:git --commit --interactive

/sc:estimate - 專案估算

評估專案或功能的複雜度和所需工作量。

  • --feature "name": 估算指定功能的工時。
  • --detailed: 提供詳細的估算報告。
  • --worst-case: 提供最壞情況的估算。

範例:

# 估算開發一個電商網站所需的工作
/sc:estimate --feature "e-commerce website" --detailed --seq

/sc:task - 任務管理

協助管理專案任務。

  • --add "task description": 添加新任務。
  • --complete <task_id>: 完成指定任務。
  • --list: 列出所有任務。

範例:

# 添加一個新任務
/sc:task --add "更新使用者介面"

/sc:index - 專案索引

建立專案的語義索引,以便快速查找和理解程式碼。

  • --force: 強制重新建立索引。

範例:

# 建立專案索引
/sc:index

/sc:load - 載入專案上下文

載入整個專案或特定部分的上下文,以便 AI 進行深度分析。

  • --depth <level>: 指定載入深度(shallow, deep)。

範例:

# 載入整個專案的深度上下文
/sc:load --depth deep

/sc:spawn - 啟動開發環境

啟動一個新的開發環境或容器。

  • --env <name>: 啟動指定名稱的環境。
  • --docker: 啟動 Docker 容器。

範例:

# 啟動開發環境 Docker 容器
/sc:spawn --docker

8. SuperClaude 與軟體開發生命週期 (SDLC)

SuperClaude 的指令集完整覆蓋了現代軟體開發生命週期(SDLC)的各個階段。您可以將 SuperClaude 視為在整個開發流程中與您協作的 AI 工程師團隊。

以下是 SDLC 各階段如何對應到 SuperClaude 指令的範例:

1. 規劃與需求分析 (Planning & Requirements)

在這個初始階段,您需要定義專案的範圍、目標和可行性。

  • /sc:explain: 澄清複雜的技術概念或商業邏輯。
  • /sc:estimate: 評估專案的複雜度和所需工作量。

範例:

# 解釋微服務架構的優缺點
/sc:explain --architecture "microservices" --depth intermediate --persona-mentor

# 估算開發一個電商網站所需的工作
/sc:estimate --feature "e-commerce website" --detailed --seq

2. 設計與架構 (Design & Architecture)

定義系統的技術架構、資料庫結構和 API 介面。

  • /sc:design: 進行系統架構和 API 設計。
  • /sc:analyze: 分析現有程式碼或架構以供參考。

範例:

# 使用 DDD 設計一個新的訂單管理系統 API
/sc:design --api --ddd --bounded-context "Order Management" --persona-architect

# 產生 API 的 OpenAPI (Swagger) 文件
/sc:explain --api --reference --persona-backend

3. 開發與實作 (Development & Implementation)

撰寫程式碼,實現功能。

  • /sc:implement: 根據設計建立專案、功能或元件。

範例:

# 根據設計稿,使用 TDD 方式建立使用者認證功能
/sc:implement --feature "User Authentication" --tdd --persona-backend

# 建立一個包含監控的 CI/CD 開發環境
/sc:build --init --ci --monitor # 調整為 /sc:build,因為 /dev-setup 不在v3核心指令中

4. 測試與品質保證 (Testing & QA)

確保軟體品質,找出並修復錯誤。

  • /sc:test: 執行各種測試(單元、整合、E2E)。
  • /sc:analyze: 進行程式碼審查以發現潛在問題 (原 /review 功能可由 analyze 實現)。
  • /sc:analyze --security: 掃描程式碼中的安全漏洞 (原 /scan 功能可由 analyze --security 實現)。

範例:

# 對整個專案執行端到端測試,並檢查程式碼覆蓋率
/sc:test --e2e --coverage --playwright --persona-qa

# 請安全專家審查所有關於驗證的程式碼
/sc:analyze --files "src/auth" --security --persona-security

5. 部署 (Deployment)

將應用程式發佈到生產環境。

  • /sc:build: 規劃與執行部署流程 (原 /deploy 功能可由 build 配合相關旗標實現,例如打包部署)。
  • /sc:analyze --security: 在部署前進行最後的安全驗證 (原 /scan 功能可由 analyze --security 實現)。

範例:

# 規劃一個到 AWS 生產環境的藍綠部署計畫
/sc:build --deploy --env prod --plan --strategy blue-green --persona-architect # 調整為 /sc:build,並加入 deploy 旗標

# 部署前掃描所有依賴項的漏洞
/sc:analyze --deps --security --validate

6. 維護與優化 (Maintenance & Optimization)

監控線上狀況、修復問題並進行效能優化。

  • /sc:troubleshoot: 調查並解決生產環境中的問題。
  • /sc:improve: 針對效能、可讀性等方面進行重構與優化。
  • /sc:cleanup: 移除無用程式碼或依賴。

範例:

# 調查生產日誌中回報的 "502 Bad Gateway" 錯誤
/sc:troubleshoot --prod --investigate "502 Bad Gateway" --persona-analyzer

# 針對資料庫查詢進行效能優化
/sc:improve --performance --refactor "database queries" --persona-performance

9. 企業級應用場景

微服務架構開發工作流程

SuperClaude 為微服務架構提供完整的開發生命週期支援:

# 階段一:架構設計
/persona:architect
/sc:design --api --ddd --bounded-context
/sc:estimate --detailed --worst-case --seq

# 階段二:服務實現
/persona:backend
/sc:implement --api --tdd --coverage # /build 變更為 /sc:implement

# 階段三:前端整合
/persona:frontend
/sc:implement --react --magic --watch # /build 變更為 /sc:implement

# 階段四:測試與部署
/persona:qa
/sc:test --integration --e2e --playwright # /pup 變更為 /playwright
/sc:build --deploy --env staging --plan # /deploy 變更為 /sc:build --deploy

企業級優勢

  • 獨立服務管道:每個微服務有獨立的 CI/CD 管道
  • 容器化支援:自動生成 Docker 配置和 Kubernetes 部署檔案
  • 服務發現:自動配置服務註冊和發現機制

DevOps 和 CI/CD 流程整合

SuperClaude 提供端到端的 DevOps 支援:

# 開發環境設置
/sc:build --init --ci --monitor # /dev-setup 不在v3核心指令中,改為 /sc:build

# 部署規劃
/sc:build --deploy --env prod --plan # /deploy 變更為 /sc:build --deploy

# 資料庫遷移
/sc:migrate --dry-run --rollback

# 安全審計
/sc:analyze --security --owasp --deps # /scan 變更為 /sc:analyze --security

CI/CD 整合特點

  • Git 工作流程整合:自動生成有意義的提交訊息和變更日誌
  • 多環境支援:支援 staging、production 等多環境部署
  • 回滾機制:內建回滾和檢查點系統

程式碼審查和品質保證

SuperClaude 在程式碼審查方面表現出色:

# 完整程式碼審查
/sc:analyze --quality --evidence --persona-qa # /review 變更為 /sc:analyze

# 安全性審查
/sc:analyze --security --validate --persona-security # /scan 變更為 /sc:analyze --security

# 性能分析
/sc:analyze --profile --perf --seq --persona-performance

品質保證優勢

  • 證據驅動審查:要求 AI 提供具體證據支持其建議
  • 多維度分析:涵蓋安全性、效能、可維護性等多個維度
  • 學習工具:幫助團隊成員理解最佳實踐

10. 工作流程範例

企業架構設計流程

  1. 設計: /sc:design --api --ddd --persona-architect (使用領域驅動設計來設計 API)
  2. 估算: /sc:estimate --detailed --seq (詳細估算開發資源)
  3. 審查: /sc:analyze --security --validate --persona-security (進行安全審查,原 /scan)
  4. 建構: /sc:implement --api --tdd --persona-backend (以 TDD 方式建構 API,原 /build)

生產環境問題解決流程

  1. 調查: /sc:troubleshoot --investigate --prod --persona-analyzer (調查生產問題)
  2. 分析: /sc:analyze --profile --perf --seq (分析效能瓶頸)
  3. 改進: /sc:improve --performance --threshold 95% --persona-performance (進行效能優化)
  4. 驗證: /sc:test --integration --e2e --playwright (進行整合測試以驗證修復,原 --pup)

全端功能開發流程

  1. 前端: /sc:implement --react --magic --watch --persona-frontend (使用 AI 元件開發 UI,原 /build)
  2. 後端: /sc:implement --api --feature "New Endpoint" --tdd --persona-backend (開發後端 API,原 /build)
  3. 品保: /sc:test --coverage --e2e --strict --persona-qa (進行嚴格的 QA 測試)
  4. 安全: /sc:analyze --validate --deps --persona-security (部署前進行安全掃描,原 /scan)

11. MCP 整合與工具生態

四個核心 MCP 工具

1. Context7 (C7) - 文檔研究工具

功能:自動查找官方文檔,確保使用最新最準確的信息 企業應用

/sc:build --react --c7  # 自動查詢 React 官方文檔
/sc:design --api --c7   # 查找 API 設計最佳實踐

2. Sequential - 深度思考和分析工具

功能:多步驟推理和複雜系統分析 企業應用

/sc:troubleshoot --investigate --seq  # 複雜問題分析
/sc:design --system --seq            # 系統設計推理

3. Magic - UI 組件生成工具

功能:生成匹配項目現有風格的 UI 組件 企業應用

/sc:implement --react --magic  # 企業級 React 組件
/sc:design --ui --magic    # UI 設計實現

4. Playwright - 瀏覽器自動化和測試工具

功能:真實瀏覽器測試、性能監控 企業應用

/sc:test --e2e --playwright        # 端到端測試
/sc:monitor --perf --playwright    # 性能監控

MCP 工具配置

# 必須在 Claude Code 的 MCP 設定中單獨安裝
npm install -g @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
npm install -g @modelcontextprotocol/server-playwright

# 配置範例(編輯 ~/.claude/claude_desktop_config.json)
{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    },
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-playwright"]
    }
  }
}

12. 最佳實踐與優化策略

Token 經濟學優化

SuperClaude 的 Token 優化策略實現了 70% 的成本節省

UltraCompressed 模式

# 啟用 UltraCompressed 模式
/sc:analyze --architecture --uc
/sc:implement --react --magic --uc # /build 變更為 /sc:implement
/sc:explain --depth expert --uc

優化技術

  • 符號化語法:→ (to)、& (and)、@ (at)、w/ (with)
  • 代碼經濟:默認生成精簡、無樣板的代碼
  • 智能模型路由:簡單任務使用 Sonnet,複雜任務使用 Opus

思考深度控制

# 標準分析(~4K tokens)
/sc:analyze --code --think

# 深度分析(~10K tokens)
/sc:design --api --think-hard

# 最大深度分析(~32K tokens)
/sc:troubleshoot --prod --ultrathink

企業級開發工作流程

新專案流程

# 1. 專案初始化
/sc:load --depth deep

# 2. 架構設計
/persona:architect
/sc:design --api --ddd --bounded-context
/sc:estimate --detailed --worst-case

# 3. 開發實現
/persona:backend
/sc:implement --api --tdd --coverage # /build 變更為 /sc:implement

/persona:frontend
/sc:implement --react --magic --watch # /build 變更為 /sc:implement

# 4. 品質保證
/persona:qa
/sc:test --coverage --e2e --strict

# 5. 性能優化
/persona:performance
/sc:analyze --profile --perf
/sc:improve --performance --threshold 95%

# 6. 安全檢查
/persona:security
/sc:analyze --security --owasp --deps # /scan 變更為 /sc:analyze --security

# 7. 部署規劃
/sc:build --deploy --env staging --plan # /deploy 變更為 /sc:build --deploy

維護和監控流程

# 生產環境問題處理
/sc:troubleshoot --investigate --prod --persona-analyzer

# 性能監控
/sc:monitor --performance --alerts --persona-performance

# 代碼維護
/sc:cleanup --all --validate --persona-refactorer

團隊協作最佳實踐

角色分工策略

  • 架構師:系統設計和技術決策
  • 前端/後端開發者:功能實現和優化
  • QA 專家:測試策略和品質保證
  • 安全專家:安全審查和合規檢查
  • 性能專家:性能優化和監控
  • 導師:知識轉移和技術培訓

配置管理

# 團隊配置標準化
{
  "scripts": {
    "commit": "superclaude commit --interactive",
    "release:prep": "superclaude changelog && superclaude readme",
    "code:review": "superclaude review --verbose",
    "docs:update": "superclaude docs"
  }
}

13. 實際專案案例分析

案例一:大型電商平台重構

專案背景:某大型電商平台面臨性能瓶頸和架構老化問題,需要進行全面的系統重構。

解決方案

# 階段 1:系統分析
/persona:architect
/sc:load --depth deep
/sc:analyze --architecture --seq

# 階段 2:性能評估
/persona:performance
/sc:analyze --profile --perf --seq
/sc:improve --performance --threshold 90%

# 階段 3:安全審查
/persona:security
/sc:analyze --security --owasp --deps # /scan 變更為 /sc:analyze --security

# 階段 4:實施重構
/persona:refactorer
/sc:improve --quality --iterate

實施結果

  • 性能提升 90%:響應時間從 2 秒降至 200ms
  • 安全漏洞修復 100%:通過 OWASP Top 10 審查
  • 程式碼品質顯著改善:技術債務減少 80%
  • 開發效率提升 5 倍:新功能開發時間縮短

案例二:金融科技微服務架構

專案背景:金融科技公司需要將單體應用拆分為微服務架構,以支援業務快速擴展。

解決方案

# 領域驅動設計
/persona:architect
/sc:design --api --ddd --bounded-context

# 微服務實現
/persona:backend
/sc:implement --api --tdd --coverage # /build 變更為 /sc:implement

# 前端微前端架構
/persona:frontend
/sc:implement --react --magic --microfrontend # /build 變更為 /sc:implement

# 整合測試
/persona:qa
/sc:test --integration --e2e --playwright # /pup 變更為 /playwright

實施結果

  • 服務獨立性:實現 15 個獨立微服務
  • 部署頻率:從月度部署提升至日常部署
  • 開發團隊擴展:支援 3 個團隊並行開發
  • 系統可靠性:99.9% 服務可用性

案例三:企業級 DevOps 轉型

專案背景:傳統企業需要實現 DevOps 轉型,建立現代化的 CI/CD 流程。

解決方案

# CI/CD 流程設計
/sc:design --cicd --pipeline --persona-architect

# 自動化測試
/persona:qa
/sc:test --automation --coverage --e2e

# 監控和警報
/sc:monitor --comprehensive --alerts --persona-performance

# 安全整合
/sc:analyze --security --pipeline --automated # /scan 變更為 /sc:analyze --security

14. 常見問題與解決方案

安裝和配置問題

問題:MCP 服務器配置失敗

解決方案

# 檢查 Node.js 版本
node --version  # 需要 18+

# 重新安裝 MCP 服務器
claude mcp add -s user sequential-thinking npx @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking
claude mcp add -s user magic npx @21st-dev/magic@latest --env API_KEY=XXX
claude mcp add -s user context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp@latest
claude mcp add -s user playwright npx @playwright/mcp@latest

# 檢查配置文件
cat ~/.claude/claude_desktop_config.json

問題:權限錯誤

解決方案

# 檢查目錄權限
ls -la ~/.claude/

# 修復權限
chmod -R 755 ~/.claude/
chown -R $USER:$USER ~/.claude/

使用和性能問題

問題:Token 消耗過快

解決方案

# 啟用 UltraCompressed 模式
/sc:analyze --architecture --uc

# 使用更經濟的思考模式
/sc:analyze --code --think  # 而非 --ultrathink

# 分批處理任務
/sc:build --feature --incremental # /build 變更為 /sc:build,並調整功能為分批處理編譯/打包任務

問題:角色切換混亂

解決方案

# 明確指定角色
/persona:architect
/sc:design --api --ddd

# 使用角色特定的工具
/sc:analyze --architecture --seq --persona-architect

整合和部署問題

問題:CI/CD 整合困難

解決方案

# 設置環境變數
export CLAUDE_API_KEY="your_api_key"
export SUPERCLAUDE_HOME="~/.claude"

# 配置 CI/CD 腳本
#!/bin/bash
source ~/.claude/setup.sh
/sc:build --ci --test --deploy # /build 變更為 /sc:build,並加入 ci/test/deploy 旗標

問題:團隊協作衝突

解決方案

# 建立團隊配置標準
cp ~/.claude/RULES.md /shared/team-rules.md

# 同步配置
./install.sh --team-config /shared/team-rules.md

15. 進階配置與自訂化

自訂角色開發

基於企業特定需求,可以創建自訂角色:

# custom-personas.md
## DevOps 工程師
- 核心信念:自動化一切可自動化的
- 主要問題:如何提高部署效率和系統可靠性?
- 決策模式:基礎設施即代碼,持續交付
- 偏好工具:Sequential(流程設計)、Playwright(自動化測試)

## 數據工程師
- 核心信念:數據是企業最寶貴的資產
- 主要問題:如何確保數據質量和可靠性?
- 決策模式:數據治理優先,性能和準確性並重
- 偏好工具:Sequential(數據流設計)、C7(最佳實踐研究)

企業級模板系統

# 創建企業模板
mkdir ~/.claude/templates/enterprise

# API 開發模板
cat > ~/.claude/templates/enterprise/api-template.md << 'EOF'
# 企業 API 開發模板
@include shared/security-patterns.yml#Enterprise_Security
@include shared/performance-patterns.yml#API_Optimization
@include shared/documentation-patterns.yml#API_Documentation
EOF

# 微服務模板
cat > ~/.claude/templates/enterprise/microservice-template.md << 'EOF'
# 微服務開發模板
@include shared/architecture-patterns.yml#Microservice_Design
@include shared/deployment-patterns.yml#Container_Deployment
@include shared/monitoring-patterns.yml#Service_Monitoring
EOF

指標和監控配置

# 性能指標配置
cat > ~/.claude/shared/performance-kpi.yml << 'EOF'
performance_thresholds:
  response_time: 200ms
  throughput: 1000 rps
  error_rate: 0.1%
  availability: 99.9%

monitoring:
  - cpu_usage: 70%
  - memory_usage: 80%
  - disk_usage: 85%
  - network_latency: 50ms
EOF

# 代碼品質指標
cat > ~/.claude/shared/quality-metrics.yml << 'EOF'
quality_gates:
  test_coverage: 90%
  code_complexity: 10
  duplication: 5%
  security_rating: A

review_checklist:
  - 單元測試覆蓋率
  - 錯誤處理機制
  - 性能影響評估
  - 安全性檢查
EOF

16. 未來發展與技術路線

技術演進方向

1. VS Code 深度整合

  • 智能代碼補全:基於 SuperClaude 角色的上下文感知補全
  • 實時代碼審查:在編輯器中提供即時的代碼品質反饋
  • 自動重構建議:基於最佳實踐的自動重構推薦

2. 企業級擴展

  • 多租戶支援:支援大型企業的多團隊、多專案管理
  • 權限管理:基於角色的訪問控制(RBAC)
  • 審計追蹤:完整的操作記錄和合規報告

3. AI 模型優化

  • 模型專業化:針對不同角色和領域的專門模型
  • 本地化部署:支援企業私有雲部署
  • 自學習能力:基於企業代碼庫的自適應學習

投資建議

短期投資(3-6 個月)

  1. 團隊培訓:為開發團隊提供 SuperClaude 使用培訓
  2. 基礎設施:建立 MCP 服務器和配置管理
  3. 流程標準化:制定企業級使用規範和最佳實踐

中期投資(6-12 個月)

  1. 工具整合:與現有 DevOps 工具鏈深度整合
  2. 自動化流程:建立基於 SuperClaude 的自動化 CI/CD 流程
  3. 性能監控:實施全面的性能指標和監控體系

長期投資(12-24 個月)

  1. 企業級定制:開發企業特定的角色和命令
  2. 知識管理:建立企業級的 AI 輔助知識管理系統
  3. 創新應用:探索新的 AI 輔助開發模式和工作流程

17. 結論:企業級價值與戰略意義

從技術架構師的角度分析,SuperClaude 代表了 AI 輔助開發的重要進步。它不僅是一個提高開發效率的工具,更是一個能夠改變企業軟體開發文化和流程的戰略性技術平台。

核心價值主張

專業化:通過 9 個認知角色,SuperClaude 提供了針對不同技術領域的專業化 AI 輔助,確保每個開發階段都有相應的專家級支援。

標準化:基於證據驅動的開發方法論,SuperClaude 幫助企業建立統一的開發標準和最佳實踐,降低代碼品質的不一致性。

經濟性:70% 的 Token 優化和智能模型路由,大幅降低企業 AI 使用成本,提高投資回報率。

可擴展性:模塊化的架構設計和 MCP 工具生態,確保 SuperClaude 能夠適應企業不斷變化的技術需求。

戰略建議

對於希望在企業級軟體開發中採用 SuperClaude 的技術領導者,建議採用漸進式實施策略:從核心開發團隊開始試點,逐步擴展至整個技術組織。重點關注開發效率提升、代碼品質改善和團隊協作優化三個關鍵指標。

SuperClaude 的真正價值在於其能夠將 AI 技術無縫整合到現有的企業級開發流程中,成為每位開發者的智能夥伴,推動整個技術組織向更高效、更專業的方向發展。隨著技術的不斷演進和企業的深度採用,SuperClaude 必將成為現代軟體開發不可或缺的重要工具。

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment