由安裝 Claude Code 並經 PingAI 網關接入開始，掌握 CLAUDE.md 記憶、Skills、Subagents、MCP、Hooks 與無頭模式 CI/CD，把 Claude Code 打造成可預測、可複用、可自動化嘅開發工作流。
Claude Code 係 Anthropic 官方嘅終端 AI 編程代理（CLI），可以讀取並修改本地程式庫、執行指令與 Git 操作。透過 PingAI 網關接入後，用 pk- key 即可，唔需要 Claude 官方訂閱。
原生安裝（推薦，自動背景更新）：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Windows PowerShell：
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
npm（要求 Node.js 22+）：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
WinGet（Windows）：
winget install Anthropic.ClaudeCode
驗證：
claude --version
原生 Windows 建議安裝 Git for Windows，令 Claude Code 可以使用 Bash 工具。
接入 PingAI 需要設定兩個變數：base URL + API key。
方式一（settings 檔案，全域生效）：寫入 ~/.claude/settings.json（Windows 為 %USERPROFILE%\.claude\settings.json）：
{
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "pk-xxx",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.pingai.hk"
}
}
方式二（shell 匯出，僅當前終端）：
export ANTHROPIC_API_KEY=pk-xxx
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.pingai.hk
PowerShell：
$env:ANTHROPIC_API_KEY = "pk-xxx"
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.pingai.hk"
注意：唔好把憑證寫入專案 .claude/settings.json（會隨倉庫提交共享）；settings 檔案優先於 shell 匯出。亦可以用 npx pingai wizard 自動寫入。
設定後先驗證連線：
claude/status——出現指向 https://api.pingai.hk 嘅 Anthropic base URL 行，同埋 Auth token / API key 行，即代表網關配置生效如果想用 curl 直接驗證（唔開 Claude Code）：
curl -X POST "https://api.pingai.hk/v1/messages" \
-H "x-api-key: $PINGAI_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{"model": "claude-sonnet-5", "max_tokens": 1, "messages": [{"role": "user", "content": "."}]}'
返回以 {"id":"msg_ 開頭並含 "content":[...] 即成功；401 表示 key 被拒。
Claude Code 每次工作階段都係全新上下文視窗，跨工作階段知識靠 CLAUDE.md（你寫嘅指令）。專案級指令放 ./CLAUDE.md 或 ./.claude/CLAUDE.md，隨版本控制同團隊共享；個人偏好放 ~/.claude/CLAUDE.md。建議每份控制喺 200 行內，用「Use 2-space indentation」「Run npm test before committing」呢類可驗證嘅具體表述。用 /init 自動產生初始 CLAUDE.md，/context 確認已載入，/memory 開啟編輯。
喺 PingAI 專案度，你可以喺 CLAUDE.md 寫入模型偏好同成本規則，等 Claude Code 每次自動遵守。
大專案用 .claude/rules/ 目錄按主題拆分指令（如 testing.md、api-design.md、security.md），所有 .md 遞迴發現；帶 paths frontmatter 嘅規則只喺 Claude 讀取相符檔案時先載入，慳 context：
---
paths:
- "src/api/**/*.ts"
---
# API Development Rules
- All API endpoints must include input validation
auto memory 預設開啟，Claude 自動記錄建置指令、除錯經驗、程式碼風格偏好，儲存到 ~/.claude/projects/<project>/memory/，其中 MEMORY.md 係索引。同一 git 倉庫嘅所有 worktree 共用一個記憶目錄，且只存本機。
Skill 係含必需 SKILL.md 嘅目錄（YAML frontmatter + 指令正文），目錄名即指令，可以直接 /skill-name 呼叫。位置：個人 ~/.claude/skills/<name>/SKILL.md（跨專案）、專案 .claude/skills/（入庫共享）。最小示例：
---
description: Summarizes uncommitted changes and flags anything risky.
---
## Current changes
!`git diff HEAD`
參數佔位符：$ARGUMENTS（全部參數）、$ARGUMENTS[N] / $N（按位置）。動態上下文注入 !command``：發送俾 Claude 前執行並把輸出替換入 skill 正文。與 CLAUDE.md 唔同，skill 正文只有喺被呼叫時先載入，啱放長流程文檔。
Subagent 係獨立 context 視窗、獨立 system prompt 與獨立權限嘅專職助手，只把摘要回傳主對話，保護主 context。內置三類：Explore（唯讀、擅長搜尋 / 分析程式庫）、Plan（plan mode 下做唯讀調研）、general-purpose（擁有全部工具嘅複雜多步助手）。自訂 subagent 放 .claude/agents/：
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name: code-reviewer
description: Reviews code for quality and best practices
tools: Read, Glob, Grep
model: sonnet
---
You are a code reviewer. When invoked, analyze the code and provide
specific, actionable feedback on quality, security, and best practices.
控制成本：model: haiku 把簡單任務路由到更平價模型；permissionMode: acceptEdits 可讓子代理自動接受檔案編輯。
MCP（Model Context Protocol）令 Claude Code 直連外部工具 / 資料庫 / API。新增伺服器：
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
claude mcp add --transport stdio airtable -- npx -y airtable-mcp-server
管理：claude mcp list、claude mcp get <name>、claude mcp remove <name>，工作階段內 /mcp 面板查看連線狀態。三種 scope：--scope local（預設，只限當前專案）、--scope project（寫 .mcp.json 入庫與團隊共享）、--scope user（跨所有專案）。安全注意：只連接信任嘅伺服器，MCP 工具走標準權限系統，可用 permissions.deny 限制。
Hooks 係用戶定義嘅 shell 指令，Claude Code 喺生命週期固定節點確定性執行（唔依賴 LLM 決策），用於強制執行規則與自動化。核心事件：SessionStart、UserPromptSubmit、PreToolUse（工具呼叫前，可阻止）、PostToolUse（成功後）、PermissionRequest、Stop、SessionEnd。喺 settings 配 hooks 區塊：
{
"hooks": {
"PreToolUse": [
{ "matcher": "Bash|Edit", "hooks": [ { "type": "command", "command": "node .claude/guards/check-env.mjs" } ] }
]
}
}
實戰：PostToolUse 自動跑 prettier 格式化、PreToolUse 保護 .env 檔案（命中就 exit 2 阻止）。位置決定作用域：~/.claude/settings.json（全域）、.claude/settings.json（入庫共享）、.claude/settings.local.json（個人）。
非交互模式用 -p 傳提示詞，啱跑腳本同 CI：
claude -p "Find and fix the bug in auth.py" --allowedTools "Read,Edit,Bash"
結構化輸出用 --output-format json（含 result / session_id / 每模型成本 total_cost_usd）。CI 推薦加 --bare 跳過 hooks / skills / plugins / MCP / CLAUDE.md 自動發現，保證各機器結果一致。
GitHub Actions 用官方 anthropics/claude-code-action@v1，喺 Secrets 加 PINGAI_API_KEY（即 pk- key），透過環境變數指向 PingAI：
- uses: anthropics/claude-code-action@v1
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.PINGAI_API_KEY }}
ANTHROPIC_BASE_URL: https://api.pingai.hk
with:
prompt: "Review this PR for security issues"
claude_args: "--max-turns 10"
成本控制：設定合理 --max-turns 防失控迭代、加 workflow 級 timeout、用 GitHub 並發限制。
組合上面全部知識，一個完整例子——每次 PR 自動用 Claude Code 做代碼審查，成本經 PingAI 計入你嘅 credits 配額：
.github/workflows/pr-review.ymlPINGAI_API_KEY（pk- key）claude-code-action 指向 PingAI → 喺 PR 留 commentname: PR Review
on:
pull_request:
types: [opened, synchronize]
jobs:
review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: anthropics/claude-code-action@v1
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.PINGAI_API_KEY }}
ANTHROPIC_BASE_URL: https://api.pingai.hk
with:
prompt: |
Review this PR for security issues and bugs.
Follow the coding standards in CLAUDE.md.
claude_args: "--max-turns 15 --model claude-sonnet-5"
關鍵點：CLAUDE.md 即 CI 中 Claude 遵循嘅編碼規範來源；--model claude-sonnet-5 鎖定主力模型；--max-turns 防止無限迭代燒 credits。每日自動跑完，成本都喺 Console 用量頁一清二楚。