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如何为代码库推荐 Claude Code…

当用户想为某个项目优化或初次搭建 Claude Code 自动化时，通过分析代码库特征，按类别给出定制化的 hooks、子代理、技能、插件和 MCP 服务器建议。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 58/100 ×0.15

适用场景

如何为代码库推荐 Claude Code特定

解决思路

  1. 先做代码库分析：用 Bash 运行 `ls -la package.json pyproject.toml Cargo.toml go.mod pom.xml 2>/dev/null` 和 `cat package.json 2>/dev/null | head -50` 检测项目类型与工具；用 `cat package.json | grep -E '"(react|vue|angular|next|express|fastapi|django|prisma|supabase|convex|stripe)"'` 检查依赖以决定 MCP 推荐；用 `ls -la .claude/ CLAUDE.md 2>/dev/null` 查看已有 Claude Code 配置；用 `ls -la src/ app/ lib/ tests/ components/ pages/ api/ 2>/dev/null` 分析项目结构。
  2. 记录关键信号：语言/框架（package.json、pyproject.toml、import 模式）、前端栈（React/Vue/Angular/Next.js）、后端栈（Express/FastAPI/Django）、数据库（Prisma/Supabase/Convex/原生 SQL）、外部 API（Stripe/OpenAI/AWS SDK）、测试（Jest/pytest/Playwright）、CI/CD（GitHub Actions/CircleCI）、问题跟踪（Linear/Jira）、文档模式（OpenAPI/JSDoc/docstrings）。
  3. 推荐 MCP 服务器：使用流行库时推荐 context7（实时文档查询）；前端 UI 测试推荐 Playwright；Supabase 项目推荐 Supabase MCP；Convex 项目推荐 Convex MCP；PostgreSQL/MySQL 推荐 Database MCP；GitHub 仓库推荐 GitHub MCP；Linear 推荐 Linear MCP；AWS 推荐 AWS MCP；Slack 推荐 Slack MCP；需要跨会话记忆推荐 Memory MCP；Sentry 推荐 Sentry MCP；Docker 推荐 Docker MCP。
  4. 推荐技能：在 `.claude/skills/<name>/SKILL.md` 创建。可用的现成技能包括 skill-development（插件开发）、commit（Git 提交）、frontend-design（React/Vue/Angular）、writing-rules（自动化规则）、feature-dev（功能规划）。可自定义创建的技能包括 api-doc（含 OpenAPI 模板）、create-migration（含校验脚本）、gen-test（含示例测试）、new-component（含模板）、pr-check（含检查清单）、release-notes（含 git 上下文）、project-conventions（仅 Claude 调用）、setup-dev（含前置脚本）。
  5. 推荐 hooks：配置 Prettier 时用 PostToolUse 自动格式化；配置 ESLint/Ruff 时用 PostToolUse 自动 lint；TypeScript 项目用 PostToolUse 类型检查；有测试目录时用 PostToolUse 运行相关测试；存在 `.env` 文件时用 PreToolUse 阻止编辑；存在 lock 文件时用 PreToolUse 阻止编辑；安全敏感代码用 PreToolUse 要求确认。
  6. 推荐子代理：大型代码库（>500 文件）用 code-reviewer 并行审查；认证/支付代码用 security-reviewer 安全审计；API 项目用 api-documenter 生成 OpenAPI；性能关键项目用 performance-analyzer 检测瓶颈；前端为主用 ui-reviewer 无障碍审查；测试不足用 test-writer 生成测试。
  7. 推荐插件：通用生产力用 anthropic-agent-skills；文档工作流安装 docx、xlsx、pdf 技能；前端开发用 frontend-design 插件；构建 AI 工具用 mcp-builder。
  8. 输出建议报告：每类只给 1-2 条最有价值的推荐，不相关的类别跳过；若用户指定某类，则只聚焦该类并给 3-5 条。报告包含代码库画像（类型、框架、关键库）以及每类推荐的 Why、安装/创建位置、调用方式（用户/Claude/两者）。
  9. 技能调用控制：`disable-model-invocation: true` 表示仅用户可调用（用于部署、提交、发送等有副作用的操作）；`user-invocable: false` 表示仅 Claude 可调用（用于背景知识）；两者都省略表示两者皆可。
  10. 配置提示：将 `.mcp.json` 提交到仓库以便团队共享 MCP 服务器；用 `--mcp-debug` 排查配置问题；推荐前置依赖如 GitHub CLI（`gh`）和 Puppeteer/Playwright CLI。
  11. 无头模式用于 CI/自动化：如 `claude -p "fix lint errors in src/" --allowedTools Edit,Write` 作为 pre-commit 钩子；`claude -p "<prompt>" --output-format stream-json | your_command` 用于 CI 结构化输出。
  12. 在 `.claude/settings.json` 配置 hooks 权限，例如 `{"permissions": {"allow": ["Edit", "Write", "Bash(npm test:*)", "Bash(git commit:*)"]}}`。
  13. 报告结尾提示用户可以要求更多某类推荐，或请求帮助实现上述任一建议。

适用边界 · 注意事项