Claude Code 完整教學：新手到熟手必須掌握的 15 個核心觀念

很多人裝了 Claude Code，用兩天就放回去。不是工具不好，是少了幾個觀念，導致它越用越笨、越用越貴，或是一個不小心把檔案刪光。

這篇把我認為新手到熟手必須掌握的 15 個核心觀念，分成四個階段講完：開始使用、與代理協作、管理上下文、安全與擴充。

階段一：開始使用

觀念 1：Claude Code 站在 AI 的哪一層

OpenAI 的 Sam Altman 在 2024 年提過 AI 的五個等級：

等級	能力
1. 聊天機器人	能對話，但忘東忘西，也不知道你是誰
2. 推理者	加入記憶與專案功能，聽得懂上下文
3. 智慧體 Agent	長出手腳，能調用工具、代替你行動
4. 創新者	自主研發新東西，全球不超過十家公司在做
5. 組織	AI 自己開一家公司並運轉，目前還沒有人做到

Claude 和 ChatGPT 的對話介面在第一、二層。Claude Code、Claude Cowork、Codex 在第三層，它們能代替你做事。

觀念 2：引擎、框架、駕駛

這個比喻決定你後面會不會走偏。

• 引擎（LLM）：Fable 5、Opus、GPT，各家不斷比拼誰更聰明
• 框架（Harness）：Claude Code、Claude Cowork、Codex，同樣的引擎裝進不同車體，能做的事就不同
• 駕駛（你）：你的知識、你的公司脈絡、你提供多少資訊

2024 年之前大家以為引擎夠強就好，後來發現引擎再強也載不了你從 A 點到 B 點，於是各家開始做框架。

但最常見的錯誤是沉迷改裝汽車。裝一堆 MCP、裝一堆 Skill，車子改得很炫，卻從來沒想過要開去哪裡。改裝是無限的，你可以一直花錢一直裝，如果不知道目的地，它終究載不了你到想去的地方。

觀念 3：三種安裝方式

Claude Code 官方文件（Claude Code Docs）有對應各系統的安裝指令。

1. 終端機：Mac 打開 Terminal，Windows 用 PowerShell 或 CMD，複製官方指令貼上按 Enter。裝完打 claude 啟動，它會問你信不信任這個資料夾。
2. 桌面版：文件頁面往下找「桌面應用程式」，下載安裝。不敢碰終端機的人選這個。
3. VS Code：進階使用者常用。打開 VS Code 的終端機輸入 claude 即可。分割視窗還能同時跑兩個 Claude。

三者的差別主要是介面，功能一樣。

訂閱是必要的。免費版無法使用 Claude Code。Pro 方案每月 17 美金起，Max 100 美金約多五倍用量，200 美金約多二十倍，而且新功能通常會先開放。實際方案與價格請以官方頁面為準。

階段二：與代理協作

觀念 4：讓它操作你的檔案

選一個資料夾給它，這就是它的工作區。我拿自己很亂的桌面示範，跟它說：

請問你看得到我的檔案嗎？可以的話，可以按照《Getting Things Done》GTD 工作法幫我整理桌面嗎

它先列出桌面所有檔案和大小，然後給我一份完整計畫，並說「確認後我才會動手」。這一點很重要，它不會擅自動你的東西。

三到五分鐘後，71 個散落檔案變成 0 個，桌面只剩 9 個資料夾加一份說明文件。

整理完找不到東西也不用自己翻，直接問「我有一個課程簡報在哪裡，可以打開資料夾位置給我看嗎」，它會直接幫你開。

觀念 5：AI first 工作者的六項能力

AI first 的意思是：能用 AI 做的事，絕對不用人做。

1. 會用 AI：挑一個你每週重複的流程交給 AI，記錄時間差與品質差。你不用成為全世界最懂 AI 的人，先成為你身邊人眼中懂 AI 的那個。
2. 會判斷品質：AI 能一口氣產一百篇文章，但合約出事的時候沒有人會告 AI，他們會告你。
3. 會提供情境：AI 是被關在黑暗房間裡的小天才。沒有情境它只能猜，而且它猜完不會說「我不知道」，它會掰一個答案給你。
4. 會快速改進：以前剪一支影片三小時，不滿意打掉重來又是三小時。現在三到十分鐘一版，可以出三版到十版再挑。
5. 會建立自動運作的系統：把固定時間或事件設成觸發條件。判斷標準是「這件事我重複做超過三次了嗎」。
6. 會把專業發展成多種收入：以本業為地基，延伸成課程、顧問、接案、軟體、電子報。學 AI 不是為了把車改得更炫，是要讓車能載別人。

觀念 6：提示詞的五個要素

2023 年大家在談 prompt engineering，現在模型夠聰明了，你講得太細反而綁手綁腳。我現在只放這五樣：

1. 角色：讓它調取對應身份的背景知識
2. 目標導向：講清楚最後要達成什麼、要給我什麼，中間讓它自己想，它常常比你想得好
3. 現況：目前有哪些資料、限制、卡點
4. 禁區：哪些事情不准做
5. 輸出格式：你要什麼形式的成果

階段三：管理上下文

觀念 7：Token 與模型定價

Token 是你跟 AI 往來的計費單位。你輸入的提示詞、讀取的檔案會消耗輸入 Token；它的回答、推理、操作會消耗輸出 Token。兩者價格不同。

拍攝當下 Anthropic 官網的每百萬 Token 定價大致是這樣（實際以官方定價頁為準）：

模型	輸入	輸出
Fable 5	10 美金	50 美金
Opus 4.8	5 美金	25 美金
Sonnet 5	2 美金	10 美金
Haiku 4.5	1 美金	5 美金

像小學生到博士生的差別，越聰明越貴。

我實測過剛剛那次整理桌面：三分多鐘，輸入約 439 萬 Token、輸出約 2.2 萬，換算約 12.22 美金。你可以直接問它「剛剛那個動作花了多少 Token、換算多少美金」，它會算給你。

但如果你有訂閱，這 12 美金是從你的方案額度裡扣，不是額外付費。額度大約每五小時刷新一次，另外有每週總量。最新模型通常還有獨立的限額。

觀念上：不是輸入越多越好，也不是輸出越多越好。簡單查詢用 Sonnet 就夠，複雜任務再上最強的。

觀念 8：Context Window，AI 為什麼越用越笨

每個對話視窗都有上下文總量上限。依照 Anthropic 官方文件的說法可以分成三區：

• 前 30%：空間充足，思路清楚
• 30% 到 70%：資訊開始變多，回答逐漸混亂
• 70% 以上：接近上限，舊內容開始讀不到

自動壓縮通常要到 60% 到 80% 才觸發，也就是它已經開始變笨了才壓。想讓它一直保持清楚，要手動壓。

做法：右下角有個圓環，點開可以看到上下文佔用明細（文字幾 %、系統工具幾 %、Skill 幾 %、MCP 幾 %、記憶幾 %、剩餘多少）。要壓縮就打 /compact。我實測一次省下六萬九千個 Token，訊息從好幾萬降到七千三。

如果新任務跟舊內容無關，不要壓縮，直接開新對話，上下文歸零最乾淨。

如果任務要延續，請它寫一份交接文件：「我希望把這個任務交接到另一個 session，可以幫我寫一份交接文件嗎」。它會寫下任務內容、目前狀態、版本落差。複製路徑貼到新對話，等於在一個沒被污染的環境裡接手。

觀念 9：CLAUDE.md 的兩層架構

這是整套方法的核心。把它想成公司的規範手冊，分兩層。

Global 層級（全公司規範）：所有專案都要遵守。我自己的裡面寫了角色定位（你是合作夥伴，不是問答機器）、預設語言、事實來源要求（查不到就說查不到，不要掰數字）、檔案編輯與外部操作規則（高風險或不可逆的動作要先用可復原做法）、安全與隱私、以及一整份 AI 腔調禁用規則。

Project 層級（部門規範）：放在各專案資料夾裡，寫這個專案專屬的規則。

兩層之下各自還可以有權限設定、子代理（subagents）和 Skill。AI 做任何事之前會同時讀這兩份。

順帶一提，Anthropic 目前的說法是 commands 已算舊格式，現在用 Skill 取代。

建立方式很簡單，開一個專案直接說「請幫我建立這個專案的 CLAUDE.md」。想知道檔案在哪，右鍵選「在 Finder 中打開」。

在 Claude 叫 CLAUDE.md，在 ChatGPT 叫 AGENTS.md，兩家公司的手冊名字不同，本質一樣。MD 是 Markdown，AI 讀起來最順的格式。

觀念 10：專案初始化

手冊寫完，打「專案初始化」。它會照手冊幫你劃分辦公室區域，建立對應的資料夾結構。我的專案初始化出來包含技能工具包、社群貼文、長內容、研究資料、產出等資料夾。

這一步不做，後面會很痛。結構沒建好，AI 會上下文污染，最後分不清楚資料該放哪，就像辦公室沒規劃大家亂丟東西，很難救。

階段四：安全與擴充

觀念 11：五種權限模式

模式	行為	適合誰
Manual	每一步都問你	完全的新手
acceptEdits	改檔直接做，建立／刪除／搬移會問	已經有點熟
Plan	只研究不動手，先給計畫討論	所有人，任務開始前
Auto	自動做完，高風險動作才擋下來問	建議的預設值
Bypass permissions	跳過所有權限，什麼都不問	謹慎使用

關於最後一個模式，我講一個真實案例。我幫客戶做 AI 自動化的時候，他自己開了 bypass permissions，並且接上了他的內容資料庫。AI 判斷那些舊內容「好像不需要了」，於是全部刪掉。但他留著那些舊內容是為了存檔和記錄。

還好動到的只是內容資料庫，不是公司機密資料。我個人不建議在自己的電腦上開到第五個模式。

觀念 12：你的資料會不會被拿去訓練

這是我做企業 AI 專案時最常被問的問題。Anthropic 對個人版和團隊版的規則不一樣。

個人版（Free / Pro / Max）：預設是「你選擇允許」使用對話來改進模型。要關掉的話，左下角設定 → Privacy → Preferences，裡面有兩項：Location Metadata（地區資料）和協助改進 AI 模型。不想被訓練就關掉。

團隊版（Claude for Work / API）：預設不使用你的輸入與輸出來訓練模型，由公司和組織管理。企業主特別要知道這個差別。

我有一個客戶在大型會計事務所，公司嚴格規定全公司不准使用 Claude 和 ChatGPT，只能用微軟的工具。如果你公司有類似規定，先確認規範再使用，不要一個不小心把資料送出去。

觀念 13：API Key 與 .env 環境變數

API Key 可以想成 ATM 的銀行卡加密碼。建立的時候會讓你選權限範圍和到期時間，也通常會有「若外洩則自動停用」的選項，這個建議打開。

錯誤示範：很多新手直接把 API Key 貼進對話框。雲端對話有可能被記錄，等於把銀行卡密碼交給地球另一端的陌生人。

正確做法：跟它說「我有一個 API Key，請你幫我打開 .env 環境變數文檔，讓我自己貼進去」。它會建立檔案，你把 Key 貼在對應欄位存檔。之後問它「你有讀到我的 API Key 了嗎」，它會實際測試一次並回報權限狀態。

很多平台的 API Key 只在建立時顯示一次，之後就看不到了，要重新建立。

觀念 14：Skill 的兩種做法

Skill 就是寫給 AI 的工作食譜。煎牛排要選肉、控溫、翻面、靜置，寫成步驟交給它，它就能重複執行。

事前建立：你已經清楚知道 SOP，直接說「請幫我製作一個社群平台分析 Skill，第一步是⋯⋯第二步是⋯⋯」。

事後萃取：這件事你還在摸索，那就先做一次。做完之後跟它說「請幫我把以上步驟整理成一個 Skill」。

Claude Code 自帶一個做 Skill 的 Skill。你問「我想製作 Skill，有相關的 Skill 可以協助我嗎」，它會載入 Skill Creator，然後反過來問你：這個 Skill 要幫你做什麼、什麼時候該自動啟動、產出長什麼樣子、有沒有現成的參考資料。

回答完，它會寫初稿、跑幾個測試題、看結果給回饋、修改重跑，最後打包。

觀念 15：外部工具與 MCP

Agent 的價值來自它能操作外部工具。串接 MCP 和外掛之後，它才能真的接進你的工作流，而不只是在對話框裡回話。

但回到觀念 2：裝工具是改裝汽車，不是開車。先想清楚目的地，再決定要裝什麼。

常見問題

免費版可以用 Claude Code 嗎

不行，必須訂閱。Pro 每月 17 美金起。

不會用終端機怎麼辦

用桌面版，功能一樣，介面友善很多。

AI 越用越笨怎麼辦

看右下角的上下文圓環。超過一半就打 /compact 手動壓縮，或直接開新對話。要延續任務就請它寫交接文件。

新手該開哪個權限模式

從 Manual 或 acceptEdits 開始，熟了之後用 Auto。不要開 bypass permissions。

公司資料可以丟給它嗎

先確認公司規範。技術上，團隊版預設不用你的資料訓練模型，個人版要自己去設定裡關掉。真正敏感的資料，最保險的做法是不要上雲。

CLAUDE.md 和 AGENTS.md 差在哪

只差在名字。Claude 用前者，ChatGPT 用後者，作用一樣。

最後

這 15 個觀念裡面，如果只能記三個，我會選：CLAUDE.md 兩層架構、Context Window 的手動壓縮、權限模式不要開到最後一格。這三個決定了你會覺得 Claude Code 好用還是難用。

剩下的就是回到觀念 2：不要沉迷改裝汽車，先想清楚要開去哪。

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