Cloud Code 零基础系统教程：从安装到构建网页 AI App 全流程笔记

Cloud Code 零基础系统教程：从安装到构建网页 AI App 全流程笔记

本教程的核心结论是：Cloud Code 是一个在终端或 VS Code 图形界面中运行的 AI 智能体编程工具，通过掌握其工具（Tools）、钩子（Hooks）、技能（Skills）、子智能体（Sub Agent）与自动化功能，并将其组合使用，即可让 AI 替代你完成从代码编写到项目交付的完整工作流。

教程概览与学习路线

本教程由主讲人"木子"录制，面向零基础用户，目标是从安装开始，逐步掌握 Cloud Code 的全部核心功能，最终能随心所欲地使用 Cloud Code 完成日常工作和构建项目。教程采用"理论 + 实操"的形式，覆盖以下主要内容：

1. 安装 Cloud Code 及其依赖环境（Git、VS Code）
2. 接入第三方模型绕过官方模型限制（CC Switch、Cloud Code Router）
3. 终端界面与图形化界面的完整讲解
4. 权限系统四种模式详解
5. 工具（Tools）的概念与运作原理
6. 钩子（Hooks）作为"智能体监督员"的工作机制
7. 技能（Skills）的概念与案例拆解
8. 插件（Plugin）的结构与功能
9. 子智能体（Sub Agent）的创建与应用
10. 自动化定时任务的配置
11. 综合所有功能制作一个网页 AI App 的完整实操

一、环境安装：三个必备组件

一共需要安装三个东西：Git、VS Code 和 Cloud Code。

1.1 Git —— "AI 的后悔药"

是什么：Git 是代码的版本管理工具。

为什么重要：当 AI 帮你编写代码、写脚本或完成自动化任务时，任何不对或不满意的地方，可以随时通过 Git 回退到之前的版本，同时还能对比两个版本之间代码的差异。

关键观点：对于本教程的使用场景，"Git 不是给人用的，是给 AI 用的"——用户只需要把它安装好，不需要深入学习 Git 操作，后续版本控制工作由 AI 代劳。

安装方法：

• 在搜索引擎搜索"Git 安装"或"Git 官网"，进入官网（git-scm.com）
• Windows：直接点击下载安装包，双击安装即可
• macOS：通过一行命令在终端安装
• 打开终端（在 App 中搜索 Terminal）
• 复制官网提供的命令并回车，即自动安装
• 前提：需要已安装 Homebrew（如没有，可先在官网用命令安装 Homebrew）

1.2 VS Code —— 图形化工作界面

为什么需要 VS Code：如果没有 VS Code，Cloud Code 的工作页面只有终端，开新终端需另开窗口，且看不见文件树也看不见代码。有了 VS Code 后，可以在一个界面内完成所有工作：

• 左侧查看文件树
• 上方查看代码
• 下方终端用于与 Cloud Code 对话

安装方法：

• 进入官网（code.visualstudio.com），网站会自动检测操作系统并提供对应下载按钮
• 下载安装包后直接安装（macOS 拖拽安装）
• 安装完成后可在 App 中搜索 VS Code 打开
• 若弹出登录提示，可跳过登录

1.3 Cloud Code —— 核心 AI 工具

安装方法：在 Cloud Code 官网复制命令行安装命令，粘贴到终端中回车，自动完成安装。终端出现 installation complete 即安装成功。

二、接入第三方大模型：绕过官方模型限制

背景：Cloud Code 不仅限于使用 Anthropic 自家的 Claude 模型，也可以使用其他厂商的模型。很多用户因地区限制无法使用 Claude 模型，使用第三方模型就变得非常重要。

解决方案：有两个主流开源项目可供选择：

• CC Switch
• Cloud Code Router

两者任选其一即可。教程以 CC Switch 为例演示。

CC Switch 的安装与使用

安装方式：

• Windows：前往 Release 页面下载专用安装包
• macOS：通过两行命令行直接安装

添加模型具体步骤：

1. 打开 CC Switch App（在 App 中搜索 CC 即可找到）
2. 点击右上角的加号（+）
3. 选择大模型提供商（如 MiniMax，教程仅作演示非广告）及对应的模型
4. 填入 API Key
5. 点击"添加"
6. 回到主页面后点击启用刚添加的条目

生效验证：在终端打开 Cloud Code（输入 cloud 命令），可见默认模型不再是 Claude 模型，而是变为刚才添加的第三方模型（如 MiniMax 的模型）。这样便可在 Cloud Code 内自由使用想要的模型。

三、界面详解：VS Code 与 Cloud Code 的完整元素

3.1 VS Code 主要区域

VS Code 右上角有三个可弹出的面板栏：

使用频率最高的三个区域：终端（Cloud Code 对话入口）、左侧文件树（查看/修改文件）、主区域（查看代码文件）。

3.2 Cloud Code 终端界面状态栏

在终端中输入 cloud 打开 Cloud Code，界面从上到下各元素含义如下：

• 右侧：版本号
• 模型与推理强度：当前使用的模型名称及其推理强度
• 右侧订阅信息：当前使用的订阅类型（Claude 订阅或 API 付费等）
• 当前工作目录：在哪个文件夹下打开的 Cloud Code

3.3 状态栏动态信息

对话时下方状态栏会持续更新以下信息：

• 模型名称：如 Sonnet 4.6 等
• 当前工作文件夹位置
• Token 消耗（如 0.6K）：当前对话累积消耗的 token 数量，不是单次回答的消耗，而是累计值
• 上下文使用率（如 ctx 9%）：当前用了上下文的 9%
• 额度使用百分比：如"5h（五小时额度用了 32%）"和"7D（七天额度用了 28%）"，对应 Claude 订阅的 5 小时滑动窗口和 7 天周期额度

提示：刚安装的 Cloud Code 默认状态栏可能不显示这些信息。可将教程提供的一段提示词交给 Cloud Code，让它把这些信息显示在状态栏中。

3.4 AI 工作过程界面的信息解读

Cloud Code 在工作时会显示包含多层信息的思考与执行界面：

• 某行文字（如 "Scale front end design"）：表示它调用了某个子智能体（如 Front End Skill）来完成任务
• 白色文字行：它在工作过程中给出的回答
• "Write demo.html"：表示它使用了"写入"这个工具，写入了 demo.html 文件
• 代码内容展示区：写入的代码内容（有简化展示），按 Ctrl+O 可全部展开
• 其他词汇（如 Infusion）：无实际意义，仅表示它在思考
• 24 秒：该任务执行时间
• 501 tokens：该任务到目前消耗的 token 数量

3.5 Cloud Code 图形化界面（VS Code 插件版）

安装方法：

1. 点击左侧栏的管理插件图标
2. 搜索 "Cloud Code"，选择第一个带蓝标的插件
3. 点击安装

安装后的两个界面变化：

• 左边栏出现 Cloud Code 图标，点开后可在其中聊天
• 右边栏自动弹出 Cloud Code 标志

界面布局建议：右边栏同时打开 Cloud Code 和 Chat 两个弹窗时，可将 Chat 拖到左边栏，以便右边栏只保留 Cloud Code。左边栏则保留文件树，两边同时工作。

图形界面元素详解

• 右上角放大按钮：将 Cloud Code 面板完全弹出占据整个屏幕
• 关闭按钮（X）：关闭面板
• 历史按钮：回到之前的对话历史
• 加号（+）：开启新的对话线程（类似网页端新建对话）
• 对话框：输入与 AI 对话的内容
• 加号按钮：上传任何文件
• @ context 按钮：增加上下文，可 @ 当前文件夹内的所有文件；选中后该文件出现在对话框下方，即说明已加入上下文，后续对话中该文件会持续进入上下文中

对话中的操作：

• AI 思考工作过程中可点击暂停按钮停止其当前工作
• 斜杠（/）按钮：点开后显示所有指令，与终端中点击斜杠下拉的命令等价

四、权限系统：四种模式详解

是什么：Cloud Code 的权限系统决定了 AI 在何种程度上可以自动执行操作。在图形界面中，点击 "Edit Automatically" 按钮可以切换不同的权限与工作模式。

四种模式从左到右权限依次增大：

实操示例：权限的逐级放开

第一步（Plan Mode）：要求 AI 做一个简单的个人博客网站。在计划模式下，AI 只给出开发计划，不创建任何文件。计划完成后提供三个选择：

1. Yes and auto-accept：接受计划并立即执行，任何编辑命令不再询问
2. Yes and manually approve edits：接受计划并执行，但每次编辑须征得同意
3. No keep planning：不满意计划，继续修改

第二步（Ask Before Edit）：选 2 后，右下角模式自动从 Plan Mode 变为 Ask Before Edit。AI 创建文件夹（终端命令）和写入文件前都会弹出权限询问。如果不想每次盯着，可点击 "Yes allow all edits in this session"，点击后右下角权限自动变为 Edit Automatically。

关键发现：即使在 Edit Automatically 模式下，某些终端命令（如 open）仍会弹出权限询问——因为该模式只自动批准文件编辑命令与部分常见系统命令（如 mkdir 创建文件夹），但 open 命令不在自动批准清单内。此时可以选择允许该项目内所有 open 命令。

第三步（Bypass Permissions）：两种开启方式：

• 图形界面：点击左上角 Code → Settings → Settings，在设置面板中搜索 allow dangerous permissions，在 Extension Cloud Code 对应的选项中打勾
• 终端命令：在终端中输入 cloud dangerously permissions 并回车

开启后可见已生效。再次测试让 AI 修改并重新打开网页，整个任务过程不会再询问任何权限。

五、核心概念一：工具（Tools）

5.1 概念：大模型是大脑，工具是手

是什么：大模型本身只能做推理、只能输出文字回答，本质上不具备改变环境的能力——它无法操作电脑、无法改变项目中的代码、无法新建或修改文件。

工具的作用：大部分工具是完成特定任务的代码。当大模型想要执行某个任务时，Cloud Code 会解析大模型的输出，判断它想调用哪个工具、如何调用，然后实际调用并执行对应的工具代码，由此完成对环境的改变。

核心比喻：如果说大模型是大脑，工具就是它的手，由大脑操纵手来完成任务。

5.2 运作流程示例

用户要求"把字体颜色改为红色"：

1. 大模型看到用户要求后，判断需要调用"写入工具"在文件特定行添加对应代码
2. Cloud Code 解析出"调用写入工具"的意图
3. Cloud Code 调用写入工具，在文件中真正写入代码
4. 项目文件被实际修改，最终反映为界面中字体颜色的变化

5.3 Cloud Code 内置工具

Cloud Code 内置了多种工具，包括但不限于：

• Write（写入）：写文件
• Read（读取）：读文件
• Edit（编辑）：修改文件
• Bash（终端工具）：直接执行终端命令
• 网络搜索工具
• 网络抓取工具

5.4 实际观察：工具调用过程

示例任务：将网页主题颜色从红色改为绿色，提供给 Cloud Code 截图后：

1. 调用 Bash 工具执行终端命令，查看工作文件夹中文件数量
2. 调用 Read 工具读取文件
3. 调用 Edit 工具编辑文件

多次工具调用后，AI 成功将网页颜色从红色改为绿色。调用的每个工具都在运行过程中清晰可见。因为大模型不断思考"要做什么、调用什么工具"，Cloud Code 负责实际调用工具，两者配合最终满足用户需求。

六、核心概念二：Hooks（钩子）

6.1 概念：智能体的监督员

是什么：Hook（钩子）能够在程序运行到某个关键节点的时候，提前预留一个挂钩，让用户插入自己的逻辑。它的核心定位是智能体的监督员——在关键节点强制检查智能体是否真的按照要求完成了任务。

6.2 常见的关键节点（Hook 触发点）

6.3 典型使用场景

1. Stop 钩子：用户给智能体交代任务后，AI 说"干完了"但实际上没干完。此时可在 AI 准备结束任务前加入 Stop 钩子，让它检查测试、确保任务确实完成，未完成就继续执行。
2. SubStop 钩子：调用子智能体完成任务时，在它完成任务的瞬间插入钩子，要求子智能体汇报查看了哪些文件、修改了哪些文件、是否真正完成，从而监督子智能体的行为。
3. PostToolUse 钩子：工具调用之后自动格式化代码、运行相关测试等。

6.4 创建 Hook 实操

方法：直接用自然语言与 Cloud Code 对话即可创建 Hook。

示例提示词：创建 hook，作用是在 Cloud Code 准备结束前做交付验收——如果本轮改了代码/配置/文档但没有测试，或检查发现有未完成事项，则不允许结束，必须继续完成验证。

创建结果验证：打开左侧文件树，找到 .cloud 文件夹 → settings.json，可见自动创建的 Hook 配置。其中的关键节点是 stop，即任务完成前触发；Hook 类型为 command，会执行一条命令，按用户要求检查测试是否运行、结果是否通过、是否有 To-do list 未完成项——有未完成则继续工作并进行验证再结束。

效果：该 Hook 创建后立即生效，下次任务结束时它会进行验收检查（如"本轮无改动，仅文字回复，未触碰任何文件，可以结束"）。

七、核心概念三：Skills（技能）

7.1 概念：打包好的能力包

是什么：Skill 是为了完成某一类特定任务（如制作 PPT），把反复使用的提示词和正确的流程打包成 Cloud Code 可以自动调用的能力包。下次执行该特定任务时，AI 会自动调用或由用户指定调用该 Skill，按其中预设的流程和最佳实践完成工作，无需重复口述要求。

本质结构：Skill 本质上是一个文件夹，其中核心是一个 Markdown 文件 `SKILL.md`。

`SKILL.md` 的作用：告诉 Cloud Code 这个能力何时使用、怎么使用、按什么步骤执行、最终输出格式是什么。如果任务流程中需要相关资源（参考资料、代码脚本），可一并打包进 Skill 文件夹中，在 SKILL.md 的对应步骤中调用。

7.2 案例拆解：官方 PPTX Skill

教程以官方仓库中的 PPTX Skill（生成、修改、阅读 PPT）为例进行拆解：

文件结构：

• .cloud/skills/pptx/ 文件夹内包含：
• `SKILL.md`：总指挥文件
• 其他多个 Markdown 文件（如 editing.md、pptxgen.md）：不同操作模块的详细指引
• scripts/（脚本文件夹）：存放可执行代码

`SKILL.md` 内容结构：

1. Name：定义 Skill 名称（如 PPTX）
2. Description：说明何时应调用此 Skill（如处理任何 PPTX 文件时，无论是编辑还是阅读）
3. Quick Reference（快速参考）：指引 AI 在不同场景下应阅读哪个子文档：

• 编辑 PPT 或从模板创建 → 阅读 editing.md
• 从零开始创建 PPT → 阅读 pptxgen.md

1. 子文档中进一步规定操作步骤（如复制 PPT、从 layout 创建页面时需调用某个 Python 脚本，该脚本在 scripts 文件夹下）
2. 设计最佳实践：如"不要重复相同排版，要有变化""不要创建无聊的设计"、颜色搭配规范等

灵活性：用户可以修改下载的 SKILL.md，将其改成自己想要的 PPT 风格，之后每次生成或修改 PPT 都会按这个风格执行。

7.3 创建自己的 Skill

方法：直接对话 Cloud Code 一句话即可创建。

实操示例：创建名为 "research to slide" 的 Skill，流程为：用户给主题 → 先在网上仔细搜索 → 将搜寻到的信息整理 → 调用 PPTX 这个 Skill 生成 PPT，从而完成"调研 + 自动生成 PPT"的完整流程。

测试运行：给 AI 一个主题，可以看到它先调用了 research to slide，完成网络搜索后调用 PPTX 技能，最终成功生成 PPT 文件。

八、核心概念四：插件（Plugin）

8.1 概念：Skills + Hooks + MCP Server 的组合

在分别掌握三个基本概念后理解 Plugin 就非常容易：

Plugin 的定义：三者打包在一起即为插件。它相当于给 Cloud Code 安装了一整套工作能力。例如一个视频生成插件可能包含：

• Skill：教 Cloud Code 如何写视频脚本和分镜
• Hook：检查渲染前所有文件是否完整
• MCP Server：连接视频渲染工具

8.2 插件管理界面

在 Cloud Code 中输入 /plugin，选择 "manage plugins" 回车，可以看到：

• Installed：已安装的插件
• Available：可安装的插件列表

默认情况下有大量插件可选，例如 Front End Design（让前端设计更好的插件）。

8.3 重要机制：插件安装位置

默认行为：默认情况下，安装的 Skills 和插件会直接安装在用户根目录的 .cloud 文件夹下（作用于所有文件夹和项目），而不是当前项目的 .cloud 文件夹中。也可以显式让 Cloud Code 将其迁移到具体项目文件夹下，使其只在当前项目中生效。

插件内容查看：打开根目录 .cloud 文件夹后，可以看到 Front End Design 插件的实际内容——它没有 MCP Server、没有 Hooks，只有 Skills；Skills 中只包含一个最简单的 SKILL.md（只有 Markdown 文件）。

九、核心概念五：子智能体（Sub Agent）

9.1 概念区分：Agent 与 Sub Agent

什么是 Agent（智能体）：能帮你做决定并执行任务的 AI 工具。早期的 ChatGPT 等只是一问一答的 AI 聊天软件，不能完成实际工作，因此不算智能体。如今网页端 ChatGPT、Cloud Code、Codex 等应用都已演化为能真正替你完成工作的智能体。衡量标准：AI 是否能真正完成工作而不只是回答你。

什么是 Sub Agent（子智能体）：子智能体也是智能体，但它是主智能体（用户对话的智能体）派出的专门助手，负责完成某一类特定的工作。

核心特征——独立的上下文与工作目录：

• 主智能体把子任务交给子智能体后，子智能体在独立上下文中完成工作
• 完成后只将最终结果汇报给主智能体
• 整个过程的上下文和思考过程不会进入主智能体的上下文，不会污染主智能体的上下文

由此衍生的优势：由于上下文隔离，可以多个子智能体并行工作。一个主智能体负责对话与汇总，多个子智能体分别在独立上下文执行各自子任务，最后将结果汇总。

9.2 创建子智能体：两种方法

方法一：直接在 Cloud Code 对话中说明要创建子智能体并给出要求。

方法二（推荐可控）：使用 /agents 命令在终端中操作（这也是教程开头先介绍终端界面的原因——部分功能只在终端可用）。

终端创建步骤

1. 终端输入 cloud 打开 Cloud Code
2. 输入 /agents 进入子智能体管理界面（初始显示 "No agents are currently running"）
3. 向右选择 Library（子智能体库）
4. 点击创建，选择存放位置：

• Project：放在当前项目的 .cloud 文件夹下，只对当前项目生效
• Personal：放在根目录 .cloud 文件夹下，对所有项目生效

1. 选择创建方式：

• Generate with Claude：直接给 Claude 提要求，由它自动生成（推荐）
• 手动编写 agent 相关文件

1. 向 Claude 描述子智能体的职责（示例：创建一个帮我们搜索信息、自行查证信息的子智能体，要求搜索并阅读资料、使用可靠来源、交叉验证信息可靠性等）
2. 配置工具权限：可允许全部工具或限制为只读工具（如只勾选 Read Only Tools 可防止子智能体写入文件）
3. 选择模型：如果任务不需要最强模型，可选用 Sonnet 以节省 token
4. 选择和配置子智能体的颜色标识
5. 设置记忆（Memory）作用域：

• 项目内生效
• 无持久记忆
• 跨所有项目通用的个人助手
• 仅本地使用（通常不涉及 GitHub）

1. 审查信息无误后保存

创建后的文件结构变化

.cloud 文件夹下出现两个新文件夹：

• `agents/`：包含所创建子智能体的定义文件——内容包括名称、何时 Cloud Code 应调用此子智能体（Trigger）、具体的角色声明（相当于子智能体的系统提示词），以及逐步完成工作的流程。这些文件由 Cloud Code 根据用户要求自动生成，可随时修改。
• `agent memory/`：子智能体在项目中的持久记忆文件夹，初始为空，在对话和任务执行后逐步积累记忆。

9.3 子智能体运行测试

在对话中给出需要搜索和交叉验证信息的任务，Cloud Code 会用所配置的颜色标识调用该子智能体（如粉色的 Evidence Researcher），子智能体独立工作后向主智能体汇报结果（如生成当天 AI 简报，并说明已完成交叉验证）。

十、自动化定时任务

10.1 创建定时任务

背景痛点：像"搜索每日 AI 新闻并交叉验证"这类重复性工作，不想每天手动触发，需要自动化。

方法：在 Cloud Code 中使用 /schedule 命令，用自然语言描述需求。

示例：创建每天 8:00 自动运行的任务——使用之前创建的子智能体搜索前一天 AI 新闻，交叉验证信息源，最后生成总结。

10.2 重要限制：云端运行

关键说明：Cloud Code 的自动化任务是在云端运行，而非本地运行。这意味着：

• 使用 Claude 官方模型时，消耗的是 Claude 订阅额度
• 如果使用其他厂商的模型，云端的自动化任务无法执行——这是 Cloud Code 当前的限制之一

10.3 运行验证

点击创建完成后 Cloud Code 给出的链接，可以进入 Routines（自动化任务）界面，看到任务处于激活状态并配置为每天 8:00 运行，同时查看其提示词和运行记录。手动触发一次后，可点击运行记录查看执行结果（如收集新闻、验证来源、排除未核实传闻）。

十一、综合实操：从零制作一个网页 AI App

11.1 项目目标与插件准备

项目目标：制作一个真实可用的 AI 文案网页 App，名为 AI Club。用户输入主题、选择平台和内容类型后，AI 一次性生成 10 个不同风格的爆款开头。

功能要求：输入主题、选择平台、选择内容类型、生成 10 个开头后支持复制、收藏、查看历史。

所用插件：Superpowers（Super Poe）——

• 定位：开发最佳实践插件，流程为：先讨论开发需求 → 写计划 → 分批次执行 → 再做 Review
• 安装方法：/plugin → Manage Plugins → 选择 Superpowers → 安装 → 选择 "Install and store for you"（所有项目共享）

11.2 开发流程：Superpowers 的头脑风暴

提示要求：使用刚安装的 Superpowers 插件中的 Brainstorming（头脑风暴）Skill，先做产品和技术梳理，暂不写代码、不创建文件，并将权限改为 Bypass Permissions 以让开发过程更顺畅。

工作过程：

1. AI 先检查项目中的残留代码，询问是推倒重来还是基于现有代码——为演示选择推倒重来
2. Superpowers 插件开始问问题以确定需求，消除模糊之处：

• 问题一：生成爆款文案的语言（选择中文）
• 问题二：大模型提供商——用 Claude 官方还是其他模型（选择 C，即使用 DeepSeek 或其他指定模型）
• 问题三：10 个开头文案如何返回——全部生成后一次展示还是流式输出（选一次展示）
• 问题四：10 个开头如何保证差异化——完全交给模型自由发挥，还是预设 10 个风格逐一生成（选预设风格）

1. 每个问题都附有推荐倾向，帮助用户做决策

产出规范文档（Spec）：Superpowers 基于问答结果产出完整的需求规格文档，包含用户偏好、技术栈、目录结构、数据类型等内容。

11.3 执行开发

额度切换：开发过程中若提示额度不足，可通过 CC Switch 切换模型（如启动 DeepSeek 模型）继续工作。

开发计划：随后 AI 调用 Superpowers 的另一个 Skill——Writing Plans，输出具体的分步开发计划。

执行模式：AI 推荐使用子智能体驱动模式进行开发，以及执行过程中的并行开发、主智能体 Review 代码，以保证开发速度和上下文隔离。AI 会自动创建包含大量开发任务的 To-do list，按顺序逐步完成全部开发任务，无需用户干预。

11.4 配置 API Key 并运行验收

1. AI 在 localhost:3000 地址上运行应用
2. 在项目的 .env.example 文件基础上复制为 .env.local，填入 DeepSeek 的 API Key（在 DeepSeek API 平台新建 API Key）
3. 打开网页进行功能验收：

• 输入主题后生成 10 个视频开头
• 每个开头显示类型标签、得分，以及复制、收藏、重新生成三个按钮
• 复制功能：测试粘贴成功
• 收藏功能：收藏后出现在收藏列表中
• 历史功能：可查看生成历史

1. 所有功能一次性通过

11.5 项目文件结构与功能总结

项目 .cloud 文件夹中整合了各种扩展能力：

• `agents/`：自定义的搜索交叉验证子智能体
• `agent memory/`：子智能体的记忆文件
• `skills/`：所有技能（官方 PPTX 技能 + 自定义的自动调研生成 PPT 技能）
• `plugins/`：项目级的插件（如为项目级时存在）

十二、最后一块拼图：CLAUDE.md 项目说明书

12.1 概念与作用

是什么：CLAUDE.md 是写给 Cloud Code 看的项目说明书，内容包括：

• 项目的技术栈是什么
• 如何运行项目
• 哪些功能不能做
• 完成前需要检查什么
• 用户的风格偏好

为什么重要：Cloud Code 首次进入项目工作时，不必每次都扫描所有代码、每次都问用户问题——直接读取此文件即可了解项目背景。

12.2 生成方法

在 Cloud Code 中使用 /init 命令，它会自动扫描代码并生成 CLAUDE.md 文件。

12.3 使用注意事项

• CLAUDE.md 会在每次 Cloud Code 于该项目中工作时进入上下文
• 它是软性规定（只是进入上下文作参考），不像 Hooks 那样是硬性强制规定
• 由于每次都会进入上下文，文件内容越简短越好
• 可根据个人喜好自行编辑，也可以参考其他开发者的 CLAUDE.md 写法

12.4 与 .cloud 文件夹的分工总结

十三、总结与说明

13.1 未覆盖的进阶功能

本教程覆盖了 Cloud Code 所有主要功能，但以下功能未展开讲解。它们通常依赖 Claude 云服务（即需订阅）：

• 云端自动化功能
• Claude Design 等功能

因受地区限制无法使用 Claude 模型的用户无法使用上述功能，主讲人表示若读者有需要可后续补充。

13.2 后续计划

主讲人指出本次演示的编程项目较为简单，因视频目的是介绍所有功能。若读者有兴趣，可制作更完整的教程——从一个空文件夹开始，实现前端、后端、登录、部署、购买域名直到完整上线的全过程。

13.3 核心要点回顾

• Git + VS Code + Cloud Code：三者各自负责版本管理、工作界面、AI 核心
• CC Switch：突破模型限制的图形化工具
• 权限系统：Plan Mode → Ask Before Edit → Edit Automatically → Bypass Permissions，从全限制到全放开
• 工具（Tools）：大模型是大脑，工具是手；Cloud Code 解析意图并调用工具
• Hooks（钩子）：在关键节点监督智能体的完成质量
• Skills（技能）：将特定任务的提示词和流程打包为可复用的能力包，核心是 SKILL.md
• Plugin（插件）：Skills + Hooks + MCP Server 打包为一个完整的工作能力集
• Sub Agent（子智能体）：独立上下文、可并行、不污染主上下文的专门助手
• 自动化任务：通过 /schedule 创建云端定时任务（受模型类型限制）
• CLAUDE.md：项目说明书，通过 /init 自动生成，需保持简短