Claude Code 后台重构实践报告

2026年1月15日

Claude Code 后台重构实践报告

目前的使用流程

我这段时间一直在用 Claude Code 做代码重构，总结了一套比较稳定的流程：

1. 用 Specify 生成标准文档

先让 Claude 生成项目的 Command 和 Spec 文档。Command 定义了项目中的标准操作，Spec 包括代码规范、架构设计、接口定义这些。这一步主要是给 AI 建立项目的上下文，让它知道这个项目大概是什么样的。

2. 文档汉化

生成的文档是英文的，翻译成中文。主要是方便团队其他人看，也减少理解偏差。

3. 配置 Memory

在 Claude Code 的 Memory 里加上编码标准、重构要求。比如命名规范、代码风格、性能要求这些。这样 AI 在重构时会按照项目的规矩来。

4. 执行重构

有了前面的准备，就可以让 Claude 开始重构代码了。

使用效果

用设备列表接口做了测试，对比了配置 Memory 和不配置的效果。

配置了 Memory 后，重构质量大概提升了 30% 左右。主要体现在：

  • 代码拆分更合理，大方法被拆成了职责单一的小方法
  • 遵循项目的编码规范，代码风格统一
  • 理解业务逻辑，没有乱改

但是问题也很明显：

1. 重构方向比较单一

现在的重构主要就是拆方法，把大方法拆成小方法。架构层面的优化、性能调优这些做得不够深入。

2. 参考标准的问题

AI 参考的是当前项目的代码，但当前项目本身就是需要重构的版本。这就有点矛盾了，用待重构的代码去指导重构，可能会把旧问题带到新代码里。

3. 文档质量影响效果

Spec 和 Memory 写得好不好，直接影响重构结果。但目前这些文档还不够规范和精准。

4. 需要持续迭代

第一版重构完，还要针对问题再优化 Spec 和 Memory，然后再重构一轮。需要反复迭代才能达到理想效果。

成本分析

这是目前最大的问题。成本分为两个维度：时间成本和金钱成本。

金钱成本

  • Specify 生成文档：单个项目完整文档生成约 10 刀
  • 中型任务重构：50-150 刀（包含文档生成、Memory 配置、多轮迭代）
  • 大型项目：成本线性增长，频繁重构场景下费用难以承受

时间成本

  • 文档生成：Specify 生成完整文档需要 1-2 小时
  • 文档汉化：翻译和校对需要 0.5-1 小时
  • Memory 配置：根据项目复杂度，0.5-2 小时
  • 重构执行：中型任务需要 4-8 小时
  • 迭代优化：根据问题反馈，可能需要 2-4 小时额外时间

总计：一个中型任务可能需要 1-2 天时间。

核心矛盾

从开发效率的角度，速度比准确率更重要。

  • ✅ 可接受：准确率一般但速度很快（比如 1-2 小时完成）
  • ❌ 不可接受：准确率高 20% 但慢 100%（比如 1-2 天完成）

当前流程虽然能提升 30% 的重构质量，但时间成本太高，对于日常开发任务来说是不可接受的。需要找到质量和速度的平衡点。

优化方向

针对成本问题（特别是时间成本），想了几个方向：

1. 工程化 Specify 流程

现在是每次都生成一大堆文档，其实很多内容是重复的。可以建立核心 Spec 模板，只生成差异部分。还有就是优化 Command，减少冗余，采用增量更新而不是每次全量生成。

目标是减少文档生成量，提高文档质量。不要大而全，要精准高效。

关键：建立任务分级机制，小型任务跳过完整流程，直接快速处理。

2. Spec 标准化和共享（需平衡）

把通用的编码规范、架构模式提取出来，建立团队级别的 Spec 库。这样每个人做任务时不用重新生成，直接复用就行。只需要生成任务特定的文档。

但要注意：过度依赖 Spec 会导致上下文过大，在处理小型任务时，大量时间浪费在流程中（生成文档、配置 Memory、等待 AI 处理大上下文）。

优化策略：

  • 小型任务：跳过完整 Spec 流程，直接基于代码上下文快速重构
  • 中型任务：使用精简版 Spec，只包含核心规范
  • 大型任务：使用完整 Spec 流程，确保质量

预计能减少 70% 的重复生成成本，同时避免小型任务的流程开销。

还可以分层管理 Memory，区分项目级、模块级、任务级，进一步降低配置成本。

3. 开发自动化工具

写个工具自动生成标准文档，减少人工成本和 API 调用。

总结

目前验证了用 Claude Code 做代码重构是可行的，30% 的提升也说明方法有效。但成本（特别是时间成本）是个大问题，需要从工程化、标准化的角度去优化。

核心原则：速度优先于准确率。对于日常开发任务，快速完成比完美重构更重要。

短期优化（1-2 周）

  1. 建立任务分级机制：小型任务跳过完整 Spec 流程，直接快速重构
  2. 精简 Spec 模板：只保留核心规范，减少文档生成时间
  3. 优化 Memory 配置：建立分层配置，避免重复设置

中期优化（1-2 月）

  1. 开发自动化工具：减少人工配置时间
  2. 建立团队共享机制：复用通用 Spec，减少重复生成
  3. 建立最佳实践库：不同场景的快速处理方案

长期目标

积累出不同场景的最佳实践，在保证速度的前提下逐步提升质量。探索 AI 在架构设计层面的应用，但前提是时间成本可控。

需要的支持：

  • 开发 Spec 生成工具和文档管理系统
  • 团队学习新流程的时间
  • API 使用费用（优化后预计月均 50-100 刀，但时间成本需降低 70%+）

报告日期：2026-01-12
状态：进行中