Claude Code 资源推荐 | Xeron

为什么选择 Claude Code？

claude code 出了好久了，刚开始我虽然喜欢使用终端，但是对 claude code 无感（主要是因为贵），一直使用 roo code cline 这种 vscode 扩展。后来 cc（代指 claude code 下文皆是）被逆向，可以自定义模型之后我才开始尝试，发现 cc 居然很好用

最吸引我的还是指令系统，作为一个命令行重度用户，没有什么比不用鼠标到处点击更爽了。其次是 cc 只需要一个终端就能跑，比 cursor cline 这种自由度高。cc 的提示词调教比较好，使用相同的模型，cc 相比较其他编程 agent 来说效果更好。这几点也让我彻底转向 cc

资源分享

我整理了一下我使用 cc 的一些实用资源：

CLAUDE.md：这个帖子是佬友整理的 CLAUDE.md ，效果很好，结合很多编程实用的 mcp 和子代理 agent ，规范 cc 的输出
claude-code-router：自定义 cc 模型，无需多言因为这个才用 cc
BMAD-METHOD：bmad-methon 是敏捷人工智能开发规范。我最常用的是里面一个 analyst 的 agent，我喜欢用它做头脑风暴。其他的 agent 我不是很常用，它的 sm -> dev -> qa 迭代我倒是挺喜欢，但是 agent 太多，上手有点难度
spec-workflow-mcp：规范开发的 mcp，fork 的 kiro 的特色功能。先创建 requirements 需求文档，然后创建 design 设计文档，最后遵循这两个文档创建 tasks，把复杂的任务拆分成小步骤实现
serena：serena 可以语义检索，精准编辑代码，还可以减少 token 用量，效率更高。这个 mcp 一定要用
zcf：zcf 也是 linuxdo 里的佬友开发的，旨在为 cc 新手提供开箱即用的体验，推荐入门使用

MCP 配置参考

下面我贴一下我常用的 mcp 可以参考, 有的需要具体目录配置我就不贴出来了

json

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ],
      "env": {}
    },
    "context7": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp"
      ],
      "env": {}
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ],
      "env": {}
    },
    "duckduckgo-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "duckduckgo-mcp-server"
      ],
      "env": {}
    },
    "fetch": {
      "args": [
        "mcp-server-fetch"
      ],
      "command": "uvx"
    },
    "spec-workflow": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pimzino/spec-workflow-mcp@latest", "--AutoStartDashboard"]
    }
  }
}

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