前言

昨天提到，Spec 要成為 AI 可以持續取得的 Context。

如果規格只放在某個人的腦袋裡、Email 裡，或散落在不同的共用文件中，對 AI 的工作流程來說，就很難成為穩定的依據。

那既然我們希望 AI 能夠持續依照 Repo 裡的 Context 工作，今天就先做一件最基本的事情：

讓 Claude 真的進入這個 Repo。

今天要解決的問題

先把 Claude Code 的基本環境建立起來，主要會做三件事：

1. 安裝 Claude Code
2. 用 /init 建立第一份 CLAUDE.md
3. 理解權限模式，決定 Claude 可以做到什麼程度

一、安裝 Claude Code

官方目前提供原生安裝方式，依照作業系統選擇對應的指令即可。

# macOS / Linux / WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Windows PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

安裝完成後，可以先確認版本：

claude --version

接著登入帳號

/login

小提醒： Claude Code 的可用方案與帳號類型可能會隨 Anthropic 的產品政策調整，實際使用前建議以官方文件目前的說明為準。目前方案：使用 Claude Code 需要 Pro、Max、Team、Enterprise 或 Console 帳號。

二、/init：建立第一份 CLAUDE.md

Claude Code 可以透過 /init 幫我們建立專案的第一份 CLAUDE.md。

/init

它會根據目前 Repository 裡的內容，整理出一份專案 Context。

例如：

• 技術棧
• 目錄結構
• Build / Run 指令
• 測試方式
• 從現有程式碼看得出來的架構慣例

CLAUDE.md 可以告訴 Claude：「我們這個專案通常應該怎麼做。」

但它不是一個用來強制阻止 Claude 執行某個動作的機制，如果真的需要在執行層面限制某些行為，就要使用其他機制，例如 Hook，這部分後面還會再詳細介紹。

可以先簡單把它理解成：

CLAUDE.md 是給 AI 的 Context，不是 AI 的防火牆。

三、權限模式：到底要讓 Claude 做到哪裡？

這裡就接回 Day 03 講到的，Chat 跟 Agent 最大的差別之一就是：

Agent 開始擁有實際執行權。

我們需要開始思考：

• Claude 可以看到什麼？
• 可以修改什麼？
• 可以執行什麼？

Claude Code 的 Permission Mode，就是在處理這件事情。

這裡要特別注意，AI-DLC / Spec-Driven 裡的 Plan，和 Claude Code 的 plan permission mode 不是同一個東西。

• 前者是 Implementation Plan：這個功能打算怎麼實作。
• 後者是 Permission Mode：Claude 在目前階段可以做到什麼程度。

實作

Step 1：建立 Repository，啟動 Claude Code

cd meetingNotesSystem
claude

第一次進入時，Claude Code 會要求確認是否信任這個 Workspace。

Step 2：先讓 Claude 建立基本專案骨架

我先讓 Claude 建立最基本的專案結構，這裡我使用 plan mode，先讓 Claude 告訴我它準備做什麼，我確認之後再讓它執行，這也剛好對應到 Day 02 講的 AI-DLC：

AI 提案 → Human Validation → AI Execute

Step 3：用 /init 建立第一份 Context

/init

Claude 掃描目前的 Repository 後，產生 CLAUDE.md。

在專案骨架建立完成後才執行 /init，這樣產出的 CLAUDE.md 是根據目前實際存在的程式碼與目錄結構整理出來的，而不是對一個空 Repo 做猜測。

Step 4：看看 /init 到底幫我們寫了什麼

/init 幫我整理出目前 Repo 的技術棧、目錄結構與基本指令，這樣下次進入這個 Repo 時，Claude 不用重新猜「這是一個什麼專案」。

但這份文件到這裡還不算完成。Claude 知道「這個 Repo 現在長什麼樣」，但不知道「我們希望它接下來怎麼做」，例如我們的 Meeting Notes System 可能還有這些規則：

• API 命名規則
• 哪些資料夾不能直接修改
• Database migration 的方式
• 哪些測試一定要跑
• 哪些架構決策不能隨便改

/init 先建立 AI 對專案的共同起點，真正的團隊規範後面會逐步補進 CLAUDE.md。

Step 5：驗證 Context 有沒有真的生效

到這裡，我想確認一件事情：Claude 真的有理解這個 Repo 嗎？

所以我沒有直接叫它開始寫功能，而是先問：

「如果我要新增 Meeting API，你會修改哪些檔案？」

它不是只回答「可以新增 meeting.py」，Claude 先分析了目前 Repo 的狀態，再把新增 Meeting API 所需要的修改拆成幾個部分。

小結

• Claude Code 裝起來很快，真正重要的是裝完之後先讓 AI 理解專案，而不是馬上叫它寫功能。
• /init 產出的是 Repo Context，不是完整的團隊規範。真正重要的規則、決策與限制，還需要我們自己補進 CLAUDE.md。
• 權限模式決定 AI 擁有多少執行權。
• CLAUDE.md 是 context，不是強制配置。 如果真的需要在執行層面限制某些行為，就需要進一步使用 Hook 等機制。

明天：同一個任務交給 Opus、Sonnet、Haiku，結果差多少？什麼時候「換模型」比「改提示詞」有效。