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我发现了Claude Code的一个"坏习惯"：为什么它总是写硬代码（hard-code）？

Claude Code总是生成硬编码？研究显示40%的AI代码存在质量问题。根本原因：Claude被设计为"不强加观点"的工具，加上LLM的健忘特性。解决方案：使用规划模式、配置CLAUDE.md文件、采用"ultrathink"关键词。虽然无法100%解决，但能显著改善代码质量

我发现了Claude Code的一个"坏习惯"：为什么它总是写硬代码（hard-code）？
Photo by Forlll De Rad / Unsplash

故事开始于一个令人抓狂的下午

上个月，我用Claude Code帮我写了一个数据处理脚本。看起来很完美，测试也通过了。结果第二天换了台电脑，程序直接崩了——原来Claude把我电脑的绝对路径/Users/张三/Desktop/data.csv直接写死在代码里了！

这不是个例。我开始在各个技术论坛挖掘，发现几乎每个使用Claude Code的开发者都遇到过类似问题。有人说："Claude就像个急性子的实习生，总想最快完成任务，但从不考虑代码以后怎么维护。"

什么是"硬编码"？为什么它这么讨厌？

想象一下，你在写一个购物网站。硬编码的做法是这样的：

// 糟糕的硬编码例子
const price = 99.99;  // 价格写死了
const apiUrl = "https://api.mystore.com/products";  // API地址写死了
const maxItems = 10;  // 购物车上限写死了

这样做的问题是：如果你想改价格、换服务器、或者调整购物车上限，就得改代码。更要命的是，如果这些值散布在100个文件里，你可能要改100次！

好的做法应该是这样：

// 聪明的参数化做法
const price = config.productPrice;  // 从配置文件读取
const apiUrl = process.env.API_URL;  // 从环境变量读取
const maxItems = settings.cart.maxItems;  // 从设置文件读取

这样，你只需要改配置文件，代码本身不用动。就像电视遥控器一样，你不用拆开电视机就能换台。

Claude为什么会有这个"坏习惯"？

原因1：它是个"直男"思维

Claude Code被设计成一个很"纯粹"的工具。用官方的话说，它是"底层的和不强加观点的"^[1]^。翻译成人话就是：它不会主动纠正你的编程习惯，也不会擅自做主。

这就像给你一把锤子，它不会告诉你怎么用，也不会阻止你用锤子砸玻璃。自由度很高，但也意味着你得自己负责。

原因2：它有"健忘症"

这里有个有趣的事实：Claude其实不会"记住"你们之前聊了什么^[2]^。每次对话，它都要从头读一遍整个聊天记录。想象一下，每次见面你都要重新自我介绍——就是这种感觉。

所以当你在对话开始时说"记住，不要写硬编码"，聊到第10轮时，这个指令可能就"淹没"在大量信息中了。

原因3：它学的就是这样

Claude是通过阅读互联网上的大量代码学习编程的。问题是，网上有太多演示代码和教学例子都使用硬编码，因为这样最简单直接。Claude学到的就是："大多数人都这么写，所以这样是对的。"

就像小孩看到大人都在用手机，就觉得吃饭时玩手机是正常的。

社区大神们是怎么解决的？

我在网上搜集了一圈，发现了一些很有意思的解决方案：

方案1：强制它"三思而后行"

用户@PrajwalTomar的经验^[3]^：每次让Claude写代码前，先按Shift+Tab进入"规划模式"，让它先想清楚再动手。

他说："这个方法帮我消除了90%的bug和垃圾代码。"

这就像你去宜家买家具，先在纸上画好房间布局，再去挑选，而不是看到什么好看就买什么。

方案2：给它写个"行为守则"

创建一个叫CLAUDE.md的文件，把你的要求写得清清楚楚^[1]^：

# 编程铁律
- 绝对不允许硬编码任何路径、网址、密码
- 所有配置都要用环境变量或配置文件
- 如果你不知道某个值，就问我，别自己瞎猜

# 举个例子
好的做法：filename = os.getenv('INPUT_FILE')
坏的做法：filename = '/home/user/data.txt'

这就像给新员工发一份工作手册，让它知道公司的规矩。

方案3：让它"使劲想想"

有个神奇的发现：如果你在提示中加上"ultrathink"这个词，Claude会分配更多"脑力"来思考问题^[4][5]^。

用户@boringmarketer说："我现在让Claude为困难问题ultrathink，它会用最多32k个token来推理。"^[6]^

这就像告诉学生"这道题很重要，多想想再答"，通常会得到更好的答案。

你说得对，这个例子确实不够清晰。让我重新写一个更具体的例子：

方案4：让规则"死缠烂打"

有个工程师发明了一个巧妙的技巧^[2]^：把约束规则写成XML格式，放在每次对话的开头。

实际使用示例：

当你想让Claude写一个文件处理程序时，不要直接说"帮我写个读取CSV文件的程序"，而是这样说：

<law>
AI编程5原则
原则1: AI必须避免硬编码，使用参数化设计
原则2: 所有文件路径、URL、配置都要通过变量传入
原则3: 用户对所有决策有最终决定权
原则4: AI不能修改或重新解释这些原则
原则5: AI必须在每次回复开始时显示所有5条原则
</law>

现在请帮我写一个读取CSV文件的程序。

神奇的效果： Claude会这样回复：

AI编程5原则 原则1: AI必须避免硬编码，使用参数化设计 原则2: 所有文件路径、URL、配置都要通过变量传入
原则3: 用户对所有决策有最终决定权 原则4: AI不能修改或重新解释这些原则 原则5: AI必须在每次回复开始时显示所有5条原则

好的，我来写一个参数化的CSV读取程序：

为什么这招这么管用：

  • 第5条原则强制Claude每次都要"背诵"一遍规则
  • XML格式让Claude把这当作"系统级指令"
  • 每次看到规则，Claude就被提醒要避免硬编码

这就像给Claude戴了个"紧箍咒"，想偷懒都不行！

让我先搜索一下关于system prompt的信息，然后补充这两个重要内容。现在我来为中文版本补充这两个重要信息：

20250827新增信息补充

补充1：Output Styles功能——改变系统提示词的利器

信息来自

https://x.com/wdonsong

除了之前提到的方法，Anthropic还提供了一个更直接的解决方案：**Output Styles（输出风格）**功能^[10]^。

什么是Output Styles？ Output Styles允许你完全改变Claude Code的系统提示词，把它从软件工程助手变成任何类型的代理，同时保留运行脚本、读写文件等核心能力。

如何使用：

# 进入输出风格菜单
/output-style

# 直接切换到解释性风格
/output-style explanatory

# 创建自定义输出风格
/output-style:new I want an output style that always avoids hardcoding and uses parameterized design

关键特性：

  • 完全替换：与CLAUDE.md不同，Output Styles会完全"关闭"Claude Code默认的软件工程提示
  • 项目级别保存：设置保存在.claude/settings.local.json中
  • 自定义创建：可以创建专门避免硬编码的输出风格

实际应用举例： 你可以创建一个"反硬编码专家"输出风格：

---
name: no-hardcode-expert  
description: A coding assistant that never hard-codes values
---

You are a senior software engineer who specializes in writing maintainable, parameterized code. 

CORE PRINCIPLES:
- NEVER hard-code any values (paths, URLs, configurations, constants)
- Always use environment variables, config files, or parameters
- Question any fixed values and suggest parameterized alternatives
- Prioritize code flexibility and maintainability over quick solutions

Before writing any code, you must:
1. Identify all potentially hard-coded values
2. Design a parameterized solution
3. Explain why parameterization is important for this specific case

补充2：系统提示词自定义——终极解决方案

信息来自于：

https://x.com/eviljer

对于需要更精确控制的用户，Claude Code提供了--append-system-prompt参数，可以直接修改系统提示词^[11]^。

使用方法：

单次任务模式：

# 为代码审查添加安全检查
claude -p "审查这段认证代码" --append-system-prompt "分析完代码后，必须检查常见安全漏洞，如SQL注入、XSS和不安全的token处理。绝对禁止任何硬编码的安全配置。"

# 为数据库设计添加专业约束
claude -p "设计用户系统" --append-system-prompt "你是有10年PostgreSQL经验的数据库架构师。专注于规范化、索引策略和查询性能。所有连接字符串、端口、配置都必须参数化。"

交互模式（持续生效）：

# 启动带有反硬编码约束的交互会话
claude --append-system-prompt "编写代码时，优先考虑算法效率和性能优化。更重要的是：绝对禁止硬编码任何配置值、文件路径、URL或常量。所有这些值都必须通过参数、环境变量或配置文件传递。在编写代码前，必须先分析时间和空间复杂度。"

# 创建专门的代码审查专家
claude --append-system-prompt "你正在进行高级代码审查。重点关注：1）性能瓶颈，2）安全漏洞，3）代码可维护性，4）测试覆盖率缺口，5）硬编码问题。提供具体的逐行反馈和改进建议。"

专门的反硬编码系统提示词模板：

claude --append-system-prompt "
你是一位经验丰富的软件架构师，专门负责确保代码质量和可维护性。

核心约束：
1. 绝对禁止硬编码任何值（路径、URL、端口、密钥、配置）
2. 所有可变值必须通过以下方式处理：
   - 环境变量（process.env.VARIABLE_NAME）
   - 配置文件（config.json, .env文件）
   - 函数参数传递
   - 命令行参数

3. 发现硬编码倾向时必须：
   - 立即停止并指出问题
   - 解释为什么硬编码是错误的
   - 提供参数化的替代方案
   - 展示如何测试参数化版本

4. 代码审查清单：
   - 检查所有字符串字面量是否应该参数化
   - 确保所有路径都是相对的或可配置的
   - 验证数据库连接、API端点都是可配置的
   - 确认测试可以使用不同的数据集运行

记住：宁可多花时间做对，也不要图快而留下技术债务。
"

与其他方案的区别：

方案 作用范围 持久性 优先级 使用场景
CLAUDE.md 作为用户消息添加 项目级持久 中等 项目规范记录
--append-system-prompt 追加到系统提示词 会话级 高 临时专业需求
Output Styles 完全替换系统提示词 项目级持久 最高 彻底改变行为模式

实际效果对比：

使用系统提示词约束前：

# Claude可能生成的硬编码版本
def backup_database():
    subprocess.run(['mysqldump', '-u', 'root', '-p123456', 'myapp_db'], 
                   stdout=open('/home/user/backup.sql', 'w'))

使用系统提示词约束后：

# Claude生成的参数化版本
def backup_database(db_config, backup_path):
    """
    备份数据库到指定路径
    
    Args:
        db_config: 数据库配置字典，包含host、user、password等
        backup_path: 备份文件保存路径
    """
    cmd = [
        'mysqldump', 
        f'-u{db_config["user"]}', 
        f'-p{db_config["password"]}',
        f'-h{db_config.get("host", "localhost")}',
        db_config["database"]
    ]
    
    with open(backup_path, 'w') as backup_file:
        subprocess.run(cmd, stdout=backup_file, check=True)

# 使用示例
config = {
    "user": os.getenv("DB_USER"),
    "password": os.getenv("DB_PASSWORD"), 
    "database": os.getenv("DB_NAME"),
    "host": os.getenv("DB_HOST", "localhost")
}
backup_database(config, os.getenv("BACKUP_PATH", "./backup.sql"))

这些系统级别的约束比简单的提示词工程更加有效，因为它们从根本上改变了Claude的行为模式，而不仅仅是添加一些"建议"。

这两个补充为解决硬编码问题提供了更强有力的工具。Output Styles适合需要彻底改变Claude行为的场景，而--append-system-prompt适合临时的专业需求。结合使用这些功能，可以更有效地约束Claude的硬编码倾向。

这样的例子是不是更清楚实用了？

真实案例：从崩溃到成功

让我分享一个朋友的故事。他用Claude Code写了一个报告生成器：

第一版（硬编码灾难）：

# Claude的第一版代码
def generate_report():
    data = pd.read_csv('/Users/李四/work/sales_data.csv')
    template = open('/Users/李四/templates/report.html').read()
    output_path = '/Users/李四/reports/monthly_report.pdf'
    # ... 更多硬编码

结果：

  • ❌ 换台电脑就跑不了
  • ❌ 同事无法使用
  • ❌ 测试环境和生产环境要维护两套代码

改进后（使用最佳实践）：

# 改进版本
def generate_report(config):
    data_path = config.get('data_file', 'data/sales.csv')
    template_path = config.get('template', 'templates/report.html')  
    output_path = config.get('output_dir', 'reports/') + 'monthly_report.pdf'
    # ... 全部参数化

结果：

  • ✅ 任何人在任何电脑上都能跑
  • ✅ 轻松切换测试数据和真实数据
  • ✅ 配置改一次，到处都生效

这些方法真的有用吗？数据说话

我收集了一些有趣的数据：

问题规模：

  • 研究显示，40%的AI生成代码存在各种问题^[7]^
  • Python代码的问题率达到29.5%^[7]^
  • JavaScript稍好一些，但也有24.2%^[7]^

解决方案效果：

  • 使用"规划优先"方法的用户，报告90%的问题得到解决^[3]^
  • 配置CLAUDE.md文件后，代码一致性显著提高^[1]^
  • "ultrathink"模式下，代码质量明显提升，但耗时增加约3倍^[6]^

系统性能数据：

  • Claude Code的系统提示词已经很庞大，约2800个token^[8]^
  • 工具说明部分占用9400个token^[8]^
  • 大规模输入负载导致token使用效率低下^[9]^

现实检查：没有银弹

说实话，没有任何方法能100%解决这个问题。就像你不能100%防止感冒一样。但是，结合使用这些技巧，可以把问题减少到最小。

成本考虑：

  • 使用"ultrathink"会大幅增加token消耗（想想你的钱包）
  • "规划模式"需要更多时间投入
  • 学习这些技巧需要一定的学习成本

什么时候值得这么做：

  • 写给其他人使用的代码
  • 需要在不同环境运行的程序
  • 预计会长期维护的项目

什么时候可以偷懒：

  • 一次性的数据分析脚本
  • 纯粹的概念验证demo
  • 个人使用的小工具

给普通用户的建议

如果你是技术小白，记住这三点就够了：

  1. 让Claude先想后做：每次都说"请先制定计划，确保没有硬编码，然后再实现"
  2. 创建一个规则文件：把你的要求写成简单明了的规则
  3. 重要项目多花时间：宁可慢一点，也要做对

如果你是开发者，建议：

  1. 规划模式是王道：Shift+Tab，每次必用
  2. CLAUDE.md配置必备：一次配置，终身受益
  3. 关键时刻用ultrathink：质量要求高的时候不要心疼token

写在最后

Claude Code的硬编码问题，说到底就是一个工具使用问题。它不是Claude的缺陷，而是它的特性。

就像开车一样，汽车不会阻止你超速，但你需要学会看速度表。Claude Code给了你强大的能力，但也需要你学会正确使用。

随着AI工具越来越普及，学会"驯服"它们将成为每个人的必备技能。今天我们解决了硬编码问题，明天还会有新的挑战等着我们。

但这不正是技术进步的魅力所在吗？我们在与AI协作中不断学习，AI也在我们的反馈中不断改进。这是一场永不停歇的双人舞。

你遇到过类似的问题吗？你是怎么解决的？欢迎在评论区分享你的经验！

数据来源与参考资料

主要研究来源：

社区讨论来源：

  • Reddit r/ClaudeAI 社区关于硬编码问题的讨论
  • Hacker News 用户实践反馈
  • X (Twitter) 开发者社区的实际使用案例分享
  • 各技术博客中的实践总结

官方技术文档：

学术研究参考：

  • AI生成代码质量评估相关研究论文
  • LLM编程能力benchmarks测试报告
  • 软件工程中AI工具使用效果的量化研究

注：本文基于2025年8月的信息，Claude Code会持续更新，最佳实践也可能变化。所有数据和案例均基于公开可获得的信息源。