理智检查
让 AI 输出更靠谱的终极武器
理智检查是确保 Claude Code 输出质量的关键机制。就像飞行员起飞前的检查清单一样，理智检查帮你在关键时刻避免灾难性错误，确保 AI 生成的代码和建议符合预期。
为什么需要理智检查？
AI 的局限性
即使是最先进的 AI，也会有以下问题：
# 常见的 AI 输出问题
❌ 幻觉问题 - 编造不存在的 API 或功能
❌ 上下文偏差 - 理解项目需求有偏差
❌ 技术过时 - 使用已弃用的方法
❌ 边界情况忽略 - 没考虑异常场景
❌ 安全隐患 - 生成有安全漏洞的代码
理智检查的价值
# 理智检查的作用
✅ 事实验证 - 确保技术信息准确
✅ 逻辑一致性 - 检查方案是否合理
✅ 安全评估 - 识别潜在安全问题
✅ 最佳实践 - 符合行业标准
✅ 项目适配 - 匹配具体项目需求
理智检查的层次
1. 基础事实检查 📋
验证最基本的技术事实：
# 事实检查清单
📚 API 和库版本：
- React 18 确实有这个 Hook 吗？
- 这个 npm 包还在维护吗？
- Node.js 版本兼容性如何？
🔧 语法和用法：
- 这个语法在当前版本中正确吗？
- 导入路径是否存在？
- 配置格式是否准确？
🌐 兼容性检查：
- 浏览器支持情况如何？
- 不同平台是否兼容？
- 依赖冲突可能性？
2. 逻辑一致性检查 🧠
评估解决方案的内在逻辑：
# 逻辑检查维度
🎯 需求匹配：
- 解决方案真的解决了问题吗？
- 是 否过度设计或设计不足？
- 有没有更简单的方案？
🔄 流程合理性：
- 步骤顺序是否正确？
- 有没有循环依赖？
- 错误处理是否完善？
📊 性能影响：
- 会不会造成性能问题？
- 内存使用是否合理？
- 扩展性如何？
3. 项目适配检查 🎨
确保方案符合项目特性：
# 项目适配评估
🏗️ 架构一致性：
- 符合现有架构模式吗？
- 与其他模块集成如何？
- 维护成本可接受吗？
📝 编码规范：
- 遵循项目编码风格吗？
- 命名约定是否一致？
- 注释和文档要求？
👥 团队约定：
- 符合团队技术选型吗？
- 学习成本对团队友好吗？
- 符合代码审查标准吗？
实用检查技巧
技巧 1：关键问题清单 ❓
# 通用检查问题模板
💡 对于代码建议：
- 这代码能在我的环境中运行吗？
- 有没有考虑错误情况？
- 安全性如何？
- 测试覆盖怎么做？
💡 对于架构方案：
- 这个架构适合我们的规模吗？
- 维 护复杂度如何？
- 未来扩展性好吗？
- 团队能hold住吗？
💡 对于技术选型：
- 这个技术成熟度如何？
- 社区活跃度怎样？
- 学习成本高吗？
- 替代方案有哪些？
技巧 2：实际验证 🔬
# 验证策略
🧪 快速原型：
# 15分钟验证核心逻辑
> 创建最小可用版本测试方案可行性
📊 基准测试：
# 性能验证
> 对比优化前后的实际性能数据
🔍 代码审查：
# 人工double check
> 让有经验的同事review关键部分
📚 文档对比：
# 官方文档验证
> 对照官方API文档确认用法正确
自动化理智检查
1. 代码静态检查 🤖
# 集成自动检查工具
# ESLint - 代码质量
npm install eslint @typescript-eslint/parser
# SonarQube - 代码安全和质量
# Snyk - 依赖安全扫描
# Prettier - 代码格式
# 在 CLAUDE.md 中说明检查要求
## 代码质量标准
- 所有代码必须通过 ESLint 检查
- 安全扫描不能有高危漏洞
- 测试覆盖率 > 80%
2. CI/CD 集成验证 ⚙️
# .github/workflows/sanity-check.yml
name: Sanity Check
on: [push, pull_request]
jobs:
sanity-check:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Setup Node.js
uses: actions/setup-node@v3
with:
node-version: '18'
- name: Install dependencies
run: npm ci
- name: Lint check
run: npm run lint
- name: Security audit
run: npm audit --audit-level high
- name: Type check
run: npm run type-check
- name: Unit tests
run: npm run test
- name: Build verification
run: npm run build
实战案例分析
案例 1：API 集成建议检查
AI 建议：使用某个第三方API进行支付集成
理智检查流程：
1️⃣ 事实验证：
- ✅ API 确实存在
- ⚠️ 但最新版本已弃用这个endpoint
- ❌ 文档中的示例代码有语法错误
2️⃣ 安全检查：
- ❌ 建议在前端存储API密钥（安全隐患）
- ❌ 没有提到PCI DSS合规要求
- ⚠️ 没有错误处理和重试机制
3️⃣ 项目适配：
- ✅ 符合技术栈要求
- ❌ 没考虑现有的支付模块
- ⚠ ️ 需要额外的依赖包
4️⃣ 修正建议：
- 使用最新的API版本
- API密钥在后端管理
- 完善错误处理
- 考虑与现有系统的集成
案例 2：性能优化建议检查
AI 建议：使用复杂的缓存策略优化列表渲染
理智检查结果：
📊 性能测试：
- 原始方案：1000项列表渲染时间 45ms
- AI优化方案：1000项列表渲染时间 12ms
- 简单方案：React.memo + key优化 = 15ms
🧠 复杂度对比：
- AI方案：新增300行代码，5个新的依赖
- 简单方案：修改20行代码，0个新依赖
💰 收益分析：
- 性能提升：AI方案 73% vs 简单方案 67%
- 维护成本：AI方案 高 vs 简单方案 低
- 团队学习成本：AI方案 高 vs 简单方案 低
✅ 最终决策：采用简单方案
理由：97%的性能收益，但维护成本更低
最佳实践总结
✅ 高效理智检查
- 先快后慢 - 重要决策花更多时间检查
- 工具辅助 - 自动化能做的交给工具
- 重点关注 - 优先检查安全和关键功能
- 持续学习 - 从错误中完善检查清单
❌ 要避免的误区
- 盲目信任 - 即使是专家建议也要验证
- 过度检查 - 不要为检查而检查
- 忽视直觉 - 感觉不对劲时深入调查
- 检查滞后 - 越早发现问题成本越低
记住：理智检查不是对 AI 的不信任，而是对结果质量的负责。好的检查习惯能让你在享受 AI 效率的同时，避免踩坑，确保交付高质量的解决方案。
继续学习：输出风格 - 了解如何定制 Claude Code 的输出格式和风格。