三个月实测换来4条Claude Code铁律：拆分大脑和执行审计
内容提要
用AI写代码三个月，发现Claude Code因上下文超载易产生幻觉代码。核心工作流：单任务单会话避免历史污染；分大脑窗（规划）与工作窗（执行）；关键信息落盘文件防遗忘；用新聊天窗跳出错误循环；强制审计流程验证代码；用Git工作树并行开发。流程对抗AI偷懒，开发者需先想清楚再交给AI。
延伸解读
上下文超载是幻觉代码的根源
文章通过对比实验指出，长会话中自动压缩历史记录会导致模型注意力分散，从而产生幻觉代码。单任务单会话能保持上下文干净，减少错误。这提醒开发者，AI编程工具的能力受限于上下文窗口，合理拆分任务比依赖长对话更可靠。
双角色分工提升开发效率
将规划与执行分离，大脑窗负责架构和任务分配，工作窗专注编码，能显著降低认知负荷。这种模式类似人类团队中的架构师与程序员分工，既保证了全局视野，又让每个执行窗口聚焦单一任务，减少干扰。
文档落盘是AI记忆的替代方案
AI没有长期记忆，依赖会话上下文，容易遗忘或编造信息。将关键配置和规则写入文件，让AI随时读取，能有效避免错误。这提示开发者，建立清晰的文档体系是使用AI编程的重要配套措施。
强制审计是质量保障的关键
AI倾向于快速给出看似合理的答案，缺乏验证意识。通过强制审计流程，如列出变更点、逐条检查、全链路测试，能显著减少潜在问题。这强调了流程约束在AI协作中的必要性，不能完全依赖AI的自觉性。
Q&A
为什么Claude Code在长会话中会出现幻觉代码？
因为上下文窗口超载，自动压缩历史记录会导致模型在压缩数据中丢失关键信息，从而产生幻觉代码。
如何避免Claude Code产生幻觉代码？
采用单任务单会话的工作流，每个小功能开一个新会话，一个会话只干一件事，避免历史污染。
大脑窗和工作窗分别负责什么？
大脑窗负责全局规划和任务分配，读取项目规则文件并产出任务说明书；工作窗负责具体编码，接收大脑窗的任务指令并执行。
如何解决AI没有长期记忆的问题？
将所有需要记住的信息落盘成文件，例如写入docs目录，并让Claude读取文件内容；同时定期更新Claude.md和Rules.md规则文件。
当Claude陷入错误循环时，应该怎么办？
不要在同一窗口内争辩，而是开一个全新的聊天窗，描述情况并获取客观判断，甚至可以请新窗帮忙写一段纠正提示词，再复制回工作窗。
为什么需要强制审计流程？
因为Claude倾向于快速给出看似合理的答案而不验证，强制审计可以要求它重新读文件、列出变更点、对照任务检查、跑测试并做完整流程验证，从而减少潜在问题。
Git工作树在并行开发中有什么作用？
每个功能或Bug修复使用独立的工作树目录，共享版本历史但代码状态隔离，支持多个工作窗并行开发，互不干扰，最后合并稳定代码。
大脑窗和工作窗应该分别使用哪个模型？
大脑窗对推理能力要求高，使用Opus模型；工作窗只需忠实编码，使用Sonnet模型，上下文消耗更低。
