LangChain团队新发布了《如何让Claude Code成为专业领域的编码高手！》🤔
他们用自己的库做实验，发现了一个特别实用的规律：想让AI写好代码，给它看完整文档反而不如给它一份精简指南。
你可能也发现了，让ChatGPT或Claude写Python代码，如果用的是NumPy、Pandas这些主流库，代码质量其实还不错。 但一旦涉及到公司内部API、最新版本的框架，或者小众工具库，生成的代码很快就开始"胡说八道"了😂
这其实是所有开发者都会遇到的痛点——AI对没见过的东西，真的不太行......
LangChain团队为了让Claude写好LangGraph代码，测试了四种不同的配置方法。
1⃣️最基础的是啥都不加的原版Claude 2⃣️然后是加了文档访问工具的版本 3⃣️第三种是给Claude配了一个详细的指导文件Claude.md 4⃣️最后是把工具和指导文件都加上。
结果挺意外的：单独加文档工具只提升了10个百分点，
但加了Claude.md指导文件后，性能直接飙升。
最有意思的是，这个指导文件里的内容其实只是完整文档的一小部分。
为什么会这样？他们看了执行记录才明白。
给AI完整文档访问权限时，它通常只调用一次工具，看看主页面的简介就停了，根本不会深入查找具体实现细节。
这就像给了你一本字典，但你只看了目录就开始写作文。
相比之下，Claude.md文件虽然内容少，但都是精华——常见的坑在哪、最佳实践是什么、哪些错误要避免，全都明明白白写着。
更有趣的是成本对比。 在第二个测试任务上，使用Claude.md的版本比使用文档工具的版本便宜了2.5倍。 想想看，效果更好，成本更低，这买卖太划算了。 当然，最强的组合还是Claude.md加上文档工具，这样AI既有了基础认知，需要深入了解时也能查到具体信息。
如果你也想让AI帮你写特定领域的代码，别急着把所有文档都扔给它。
先花时间整理一份精简指南，把核心概念、常用模式、易错点都列清楚。
记住一个原则——高质量的精简信息，永远比海量的原始文档更有用。这不仅适用于编程，其实所有需要AI协助的专业工作都是这个道理。
