Claude Code默认状态下的表现已经相当不错。你可以输入一系列指令，它就能为你生成代码或其他输出。不过，有一些方法可以极大地提升Claude Code的性能，尤其是在编程方面。

在本文中，我将介绍我每天都在使用的、能让Claude Code效率提升数倍的核心技巧：自动化测试（或更高效的测试）。

表面上看，这可能是一个枯燥的话题，但深入了解后你会发现，测试——尤其是自动化测试或高效测试——是节省大量时间的绝佳方式。如果能让智能体自行测试其实现方案，它将能更高效地生成你想要的解决方案。

通过自动化测试最大化Claude Code的价值

为什么要自动化测试

自动化测试的首要原因是，它能显著提升你的工作效率。如果能让智能体自动测试自己的实现方案，它将能更好地完成你在提示中描述的解决方案。最终，这会为你节省大量时间——你无需与智能体反复迭代，就能获得完全符合需求的结果。

此外，另一个重要点是，如今编程智能体生成代码的能力已经非常强大，编程过程中的真正瓶颈已变成测试。你需要测试实现方案是否真正符合你的预期。我发现，自己在编程过程中大部分时间都花在测试不同解决方案、确保所有功能正常运行上。因此，无论是提高测试效率还是实现完全自动化测试，都能解决我在编程中遇到的最大瓶颈，自然也能大幅提升我的工作效率。

我相信这一点适用于许多经常使用编程智能体的人，接下来我将分享我如何同时实现测试自动化和提升测试效率。

如何实现自动化测试

我将从几个方面探讨测试相关内容。首先，我会介绍自动化测试——即让智能体有权自行运行测试。这可以通过多种方式实现：例如，你可以给它测试脚本、单元测试或完整的集成测试让其运行。接着，我会讨论如何提高人工测试的效率。有时，编程智能体无法完全独立完成测试，可能是因为需要特殊的上下文或权限，也可能是因为测试涉及复杂的UI操作（你不希望或智能体无法执行此类操作）等。

智能体自动化测试

自动化测试主要分为以下四个步骤：

1. 确保智能体拥有所需的所有权限

2. 提示智能体设置测试并测试其实现方案

3. 根据需求，确保测试在提交或合并代码前运行

4. 确保所有新代码都有对应的更新测试，有时还需要手动检查测试，确保其能正常运行且符合预期功能

首先，我将讨论如何让智能体获得运行测试的权限。这里最关键的一点是，要让智能体能够运行测试。这需要为它提供足够的权限，例如，它可能需要AWS权限来访问数据，或者需要浏览器访问权限来浏览应用程序。因此，第一步是确保智能体拥有所需的所有权限。

根据我的经验，你可以在“危险跳过权限”（Dangerously Skip Permissions）模式或最近推出的“自动模式”（Auto Mode）下运行Claude Code，这两种模式的效果都非常好。遗憾的是，在使用Gemini或Chachipetee等其他编程智能体时，我还没有这样做——因为我曾有过编程智能体执行不可逆意外操作的经历。不过，在使用Claude的模型时，这种情况从未发生过。

自动化测试的第二部分，就是简单地提示智能体设置测试。例如，我会要求模型设置集成测试。集成测试本质上就是一系列API调用，用于确保应用程序的流程符合预期。对于编程智能体来说，这一过程非常顺畅。例如，让LLM调用进入解析流水线等，你可以让这个过程具有确定性，并确保每次结果都正确。只需告知智能体设置集成测试，它就能很好地完成任务：模型会设置测试，并且其表现会立即得到提升。

你也可以要求模型创建测试脚本，用于测试某个实现方案，并告知它必须运行该测试脚本，确保所有功能都按预期工作，在测试脚本成功运行前不得停止。最后这一点非常重要——因为有时模型会有些“懒惰”，你需要明确告知它，在实现方案成功之前不能停止工作。当然，这前提是，在你赋予编程智能体的权限和操作范围内，该实现方案是可完成的。

此外，确保这些测试在代码推送至生产环境前运行也很重要。你可以将测试设置为预提交钩子（pre-commit hooks），不过这有时会拖慢你的速度——因为每次提交前都必须运行测试，如果测试耗时较长，就会影响效率。你也可以设置为每次推送代码、向拉取请求（pull request）推送新内容时运行测试。例如，当拉取请求更新时，自动运行集成测试。这些测试也可以作为GitHub Actions的一部分，实现自动运行，无需在你的电脑上手动执行。不过，根据我的经验，将这些测试放在本地电脑上通常更便捷，因为速度更快，也更容易触发。

最后，在自动化测试部分，我想强调一点：对于生成的新代码，你需要不断更新测试。例如，如果你生成了一段新代码，要确保为其添加新的测试；如果删除了旧代码，要确保删除对应的测试。维护测试至关重要，这样才能保证测试的有效性。虽然这种维护在前期可能看起来是额外的工作，但从长远来看，它能为你节省时间——因为你不会运行不必要的测试，同时能确保所有代码都经过测试，从而降低出现漏洞的概率。

此外，我建议你有时手动检查测试——具体来说，就是查看测试的输入和输出，并要求智能体向你展示结果。这种手动检查测试的方式，有时能有效确保测试按预期运行，并且能轻松发现测试中的漏洞。

提高手动测试的效率

我想介绍的第二个测试相关要点，是提高手动测试的效率。这里所说的手动测试，指的是需要人类执行、无法由AI完成的测试。遗憾的是，有些测试必须由你亲自完成，无法完全交给AI。这可能源于以下几个原因：

• 任务过于复杂，AI无法完成，必须由你亲自执行

• 任务包含AI无法访问或无权操作的内容。例如，需要管理员权限（你不想赋予AI），或者涉及AI目前无法访问的音频内容

• 任务过于复杂，你不相信AI能正确执行

在这些情况下，你能做的最好的事情就是提高自己的测试效率。当然，生成测试时，你的首要本能应该是尝试完全自动化测试，这样你就无需亲自触碰测试，AI会自动运行它们。但实际上，你也需要自己进行大量测试。

我提高测试效率的核心技巧是使用可视化测试。例如，如果我让AI为我完成大量任务，我会先让它创建一个HTML报告，其中包含每个任务，以及每个任务旁边的复选框，这样我就可以勾选已完成的任务。我还会告诉AI，为我提供需要测试的页面链接，以及详细的测试方法说明。这会大大简化测试过程——因为我无需记住所有需要测试的内容和测试方法，所有信息都会清晰地呈现在报告中。你可以参考下面的示例：

编程智能体自动化检查清单报告

另一个让测试更轻松的方法是，尽可能将任务外包给编程智能体。例如，如果我需要特定数据来手动测试某个功能，我不会花费大量时间手动查找数据，而是让编程智能体访问所需资源，自动为我找到相关数据。

总结

在本文中，我探讨了如何通过自动化测试提升Claude Code的效率——这种方法也适用于你使用的任何其他编程智能体。我主要介绍了两种方式：自动化测试（最理想的方法）和提高手动测试效率。如今，编程智能体的性能已经非常出色，尤其是在最新的Opus模型发布后，我认为测试已成为编程过程中的瓶颈。以前，你大部分时间都花在手动编写代码上，而现在，手动编写代码的时间大幅减少，更多时间用于测试实际的实现方案。因此，优化测试流程、提高测试效率是非常合理的做法。为了最大限度地提升作为程序员的效率，我建议你重点关注测试环节，并思考如何提高测试的有效性。本文中介绍的技巧，只是我个人用于提高测试效率的一些示例。

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