Claude
Claude Cli
Windows CMD 安装
# 1. 设置代理(Clash 设置全局代理是不管用的) set http_proxy=http://127.0.0.1:7897 set https_proxy=http://127.0.0.1:7897 # 2. 安装 curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd # 3. 设置环境变量 装好会打印安装位置,我的被装到了 C:\Users\suzho\.local\bin\claude.exe,导致在命令行执行 claude 说没有这个命令。解决办法就是把路径加到环境变量。
官方安装方式参考:https://code.claude.com/docs/en/quickstart#step-1-install-claude-code
全局配置
.claude/settings.json:
{
"language": "zh-CN",
"permissions": {
"defaultMode": "bypassPermissions"
},
"skipDangerousModePermissionPrompt": true
}
常用命令
# 选择历史会话,并以 bypassPermissions 启动 claude -r --permission-mode bypassPermissions # 最近对话 claude -c claude --continue # 历史会话 claude -r claude --resume # 选择大语言模型 /model # 添加额外目录 /add-dir # 查看权限(切到 Workspace 选项卡可看到添加的文件夹) /permissions # 查看状态、列出skill等 /status /skills
快捷键
多行输入:Ctrl + J 模式切换:Shift + Tab
PowerShell 分屏
按 Win+R,输入下面命令即可快速打开3个水平排列的 powershell 窗口:
wt --size 192,50 -d "D:\claude-workspaces\session-1" ; split-pane -V -s 0.66 -d "D:\claude-workspaces\session-2" ; split-pane -V -s 0.5 -d "D:\claude-workspaces\session-3"
命令中添加了 -d 参数,来为每一个分屏单独指定默认打开的文件夹路径。
192,50 代表的是屏幕的宽和高。
推荐创建一个快捷键(如:claude-3ps),将以上命令放到 目标 里,以后双击快捷键即可呼出水平三屏。
Windows Powershell 快捷键:
- 上下分屏:按下组合键:
Alt+Shift+ 减号 - 左右分屏:按下组合键:
Alt+Shift+ 加号 - 切换焦点:按下组合键:
Alt+ 方向键 可以在窗格间移动 - 调整大小:按下组合键:
Alt+Shift+ 方向键 可以调整当前窗格的宽度或高度 - 关闭分屏:按下组合键:
Ctrl+Shift+W或直接输入exit回车
Claude Desktop
设置 Bypass permissions
此设置将解除所有安全警报,允许 Claude 完全自主、无干扰、全自动地在你电脑上执行任何操作。
1.首先到设置的 Claude Code 下去启用允许此模式:

2.接着就可以在提示词窗口下选择此 Bypass permissions 选项了:

全局 .claude
Windows 系统位于 C:\Users\你的用户名\.claude。
settings.json
(1)全局约束
里面有个 settings.json 全局设置文件。如果我想加一些全局约束条件,可以放到 systemPrompt 里。
{
"autoUpdatesChannel": "latest",
"theme": "light",
"systemPrompt": "请使用简体中文作为主要回答语言。"
}
批量处理命令(串行)
假设我的项目很大,需要拆分多次来建立知识图谱,那么需要很多个命令,此时我可以把多个命令一次性放到输入框来串行执行(graphify不适合并行,每次执行完会合并的),如图:

MCP 介绍
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议) 是由 Anthropic 公司主导并开源的一套全球统一的 AI 接入标准。如果用一句话大白话来解释:MCP 就是 AI 界的 “万用 USB-C 接口”。而有了 MCP 之后,所有的软件或数据源只要套上这个“标准接口”,AI 就能一根线插上、瞬间读懂并直接使用它们。
MCP 的核心三要素:
- Resources(资源 – 让 AI 能“看”):把数据以安全只读的方式开放给 AI。例如:让 AI 直接读取你本地的 graph.json 代码图谱、或直接读取数据库的 Schema。
- Tools(工具 – 让 AI 能“做”):让 AI 可以执行代码并产生副作用(Side Effects)。例如:让 AI 去执行一段终端命令、在本地创建一个新文件、或者发送一条 Slack 消息。
- Prompts(提示词模板 – 让 AI 有“肌肉记忆”):服务器提前注入的高级指令模板。例如:一键让 AI 进入“代码审查专家模式”或“Debug 模式”。
Graphify
Graphify GitHub 地址:https://github.com/Graphify-Labs/graphify/blob/v8/docs/translations/README.zh-CN.md
Graphify 之所以比 Repomix 更适合跨入 AI Agent 时代,正是因为它被做成了一个 MCP 服务器。
Graphify 会彻底接管 AI 的代码搜索和理解逻辑,强制它优先使用图谱算力。
选择 Graphify 还是 Repomix,取决于你的代码库规模、Token 预算以及你如何让 AI 读取代码。一句话结论:中大型、复杂逻辑、或使用 Claude Code 等 MCP Agent 的项目选 Graphify;中小型项目、需要快速打包、且模型上下文(Context Window)足够大时选 Repomix。
安装 graphify(注入集成配置)
以下操作都在 Windows11 环境下测试。
pip install graphifyy && graphify install
Claude 具体项目里配置 graphify
在 Claude 桌面版 Code 模式下,选择一个项目,输入以下命令:
graphify install
通过运行此命令,让 Graphify 官方的安装程序亲自为你在这个项目里完成了最标准的配置。从日志来看,它为你做了这三件大事:
- 自动创建并写入了规则:它已经自动在你的项目里正式生成(或写入)了
CLAUDE.md,并把 Graphify 的专属规则块填了进去。 - 注册了前置拦截钩子:它在
.claude/settings.json中,专门针对 Bash、Grep、Read、Glob 这四个底层工具挂载了拦截钩子。 - 全面打通索引:日志最后一句话明确写道,“Claude Code will now consult the knowledge graph for codebase questions…”(Claude 现在遇到代码库问题时会直接查阅知识图谱,并且代码有变动时会自动重建)。
截图:

自动生成的 CLAUDE.md 内容(翻译版):
## graphify 本项目在 `graphify-out/` 目录下维护了一份知识图谱,里面包含了核心节点(god nodes)、社区结构以及跨文件的关系。 **使用规则:** - 遇到代码库相关的问题时,只要 `graphify-out/graph.json` 存在,请优先运行 `graphify query "<问题>"`。如果想查关系,用 `graphify path "<A>" "<B>"`;想深入了解某个具体概念,就用 `graphify explain "<概念>"`。这些命令会返回一个限定范围的子图,通常比直接看 `GRAPH_REPORT.md` 或者用 `grep` 搜出来的原始结果要精简得多。 - 如果 `graphify-out/wiki/index.md` 存在,请用它来进行全局导航,别再去一行行翻原始源码啦。 - 只有在需要宏观审查架构,或者 `query`、`path`、`explain` 这些命令提供的上下文不够用时,才去读 `graphify-out/GRAPH_REPORT.md`。 - 每次改完代码后,记得跑一下 `graphify update .` 来保持图谱是最新的(这个操作只基于语法树解析,不花 API 费用)。
生成图谱
在 Claude 桌面版 Code 模式下输入以下命令:
# 生成图谱 /graphify . # 或指定目录生成图谱(绝对不能用绝对路径,会无法合并) /graphify ./src/main --update
在 Claude 桌面版 Code 模式下,测试图谱查询,验证效果
/graphify query "DeviceDetailDTO 有哪些核心属性和关联关系?"
在 Claude 桌面版 Cowork 模式下,测试图谱查询,验证效果
执行完 graphify claude install 且生成图谱后,就可以在 cowork(协同)模式下,输入这段自然语言:“帮我看看 DeviceDetailDTO 关联了哪些类?”,它会先按照项目约定用 graphify 查询。执行过程中,会打印“graphify 命令在当前环境不可用,我直接查询源代码和知识图谱文件来查找”。
如果安装时没有执行 graphify claude install,那么 cowork 模式下不会去读图谱,导致回答的非常慢,事实就是没有用图谱,这是截图:

限制
Graphify 默认有 500 个文件的扫描上限,主要是防止一次性消耗过多 Token 或生成过大图谱。因此不要扫描整个项目,只扫描其中一个核心的核心模块,例如:
Graphify 已经原生支持 .gitignore。
常用提示词
自动图谱提示词(测试有问题)
我的 Java 仓库超出了 Graphify 的 500 文件限制。请作为资深架构师帮我全自动解决:先运行 Shell 找出 src/main/java 下所有的二级或三级业务子包(如 controller, service, mapper 等),然后编写一个 Bash 循环脚本,依次对每个子包运行 graphify <路径> --update。利用图谱的无损增量合并机制,帮我把几千个文件拼成一张全局大网,中途不需要向我确认。