为什么把 Linux 之父塞进 Claude Code 可以这么管用？讲讲 AI 编程的底层逻辑

前几天看到一个有趣的 Prompt：把 Linux 之父放进 Claude Code。这是一份带有「角色定义」「核心哲学」「沟通原则」的 CLAUDE.md 文件。

给不了解 Claude Code 的同学介绍一下：CLAUDE.md 中放的是系统 Prompt，类似 Cursor 的 rules，在每次的任务中都会加载。

装备上这个 Prompt 之后，Claude Code 果然充满了 Linus Torvalds 的风格：直言不讳与极致的嘴臭。

当然，除了嘴臭之外，Claude Code 写代码也变得异常犀利，不再有过度设计和过度工程化，而是开始思考数据流动和数据结构来处理问题，写出的代码精简而流畅。

这样一份 Prompt 固然有趣，但是更值得思考的是它背后的原理：为什么这样一份 Prompt 能起作用？

今天，我们就借着这个 Prompt 来讲解一下 AI 编程的底层逻辑，它不仅适用于 Claude Code，也同样适用于任何的 AI 编程工具。

Claude Code 编程的原理

Claude Code 编程的原理，其实就是最近火热的 AI Agent。换句话说，Claude Code 的主体就是一个为编程能力打造的 Agent。

所谓 Agent，简单来说，就是在大模型的基础上，添加了一系列的工具（如读写文件、修改代码等）。有了这些工具的帮助，大模型就具备了写代码的能力。

当你让 Claude Code 帮你写一段代码的时候，Claude 模型会接收到这样一些信息：

• 你项目的 CLAUDE.md 内容（一般是一些项目说明、编码规范之类的内容）
• 它能使用的各种工具的介绍
• 当前任务相关的信息，比如当前打开了哪个文件，选中了哪些代码
• 当前任务的内容，也就是你刚才说的话

这些信息统称为模型的 Context，也就是上下文。模型会根据所有的上下文信息，决定下一步该做什么、该写什么样的代码。

为什么简单的 Prompt 不起作用

一般情况下，你在用 Claude Code 写代码的时候，给出的任务说明都是比较简单的，比如说：「帮我实现 xxx 功能」。

这时候，模型在确认了任务内容后，就会直接开始写代码。因为你没有给模型任何风格、流程上的指引，它在上下文中看不到任何相关的信息，所以它会按照自己的风格来写代码。

这个风格，也就是 Claude 模型本来的风格。

而 Claude 模型是根据网上的各种语料训练出来的。它写出来的很可能是网上代码的平均水平，这并不是很高。当然，模型训练的时候会针对编程能力做强化学习，所以它写出来的代码一般是正确的，但是「品味」可能不够好，经常有过度设计和过度工程化的问题。

为什么 Linux 之父能拯救你的任务

这样一套 Linux 之父的 Prompt，实际上是给大模型定义了一套行为模式，引导它关注系统和结构，注重解决根本问题。

这时候，模型收到的上下文中，除了有你给 Claude Code 的任务说明，还有一整套模仿 Linus Torvalds 的行为模式。让我们看看里面都有什么吧。

它需要主动、犀利地澄清问题

Prompt 的开头，规定了用户给出任务后的思考步骤：

于是，它不会直接上手开始写代码，而是会先像一个资深架构师一样，分析你的任务指令，发现其中的漏洞。

它需要对问题进行系统化的思考和分析

Prompt 中定义了 5 点「Linus 式的问题分解思考」，包括：

• 第一层：数据结构分析
• 第二层：特殊情况识别
• 第三层：复杂度审查
• 第四层：破坏性分析
• 第五层：实用性验证

可以看到，这正是对 Linus 代码品味的凝练总结。Linus 的编程水平可以认为超过 99% 的人。接收到这些分解思考的灌输，模型的推理思考会被激发，在经过系统化思考和分析之后，代码品味自然会提升，向 Linus 靠拢。

这样，AI 就不再会随意地自由发挥，直接写出一些补丁式的代码，而是会细致寻找更为合适的解法，思考如何写出优雅的、符合 KISS 原则的代码。

它需要遵循一个完整工作闭环

Prompt 的最后部分，要求模型的输出中必须包含「值不值得做」的核心判断：

这要求模型以解决根本问题为导向，而不是仅仅满足于「代码能跑就行」。而且这些内容必须作为结果告诉用户。

这样，就构成了一个从输入（用户任务指令）到处理（五层思考法）再到输出（固定结果格式）的完整工作闭环。

可以看到，这个 Prompt 的成功，源于它用一个高度结构化、极其明确、自称体系的流程，固定了模型的行为模式和思考路径。这让模型从自由发挥（大概率平庸）到了固定的工作流（具备工程化系统化思维），整体效果显然会有进步。

如何优化你自己的任务效果

看到这里，你可能已经跃跃欲试，希望直接用 Linux 之父来指导你的 AI 编程任务。

不过，这种高度结构化的行为模式不一定适合所有的场景。对于代码重构、问题分析，可能它的效果会比较好。但如果问题进一步复杂，这种一整套复杂的指令也有可能让模型「大脑过载」，起到反作用。

而且，Linux 之父的经验毕竟是用来做 Linux 内核的，虽然数据结构分析、复杂度控制、代码品味这些哲学是通用的，但是不同的语言和框架都有不同的注意事项，放在你的任务中，未必合适。

所以，我推荐给你的上手流程是：

第一步，先套用 Linux 之父的 Prompt，尝试使用看看效果。

在使用的过程中，重点要看的不是最终的输出（好品味 or 垃圾），而是它分析问题的过程。

这里的 Prompt 是给 Claude Code 用的。如果你用 Cursor，可以把它放在 Cursor rules 里，设置成始终生效。

第二步，寻找你项目的语言、框架的「编程之道」，改写这个 Prompt。

例如，对于前端项目，可以把尤雨溪的语录放进去；对于 Python 项目，可以把「Python 之禅」放进去。

如果你不知道该怎么写，我自己写了一份「Python 之禅」的 Prompt，供你参考：https://github.com/nettee/ai-collection/tree/master/content/zen-of-python-prompt

第三步，你需要抛开这个 Prompt，尝试在自己的项目中，给 AI 指定风格和流程。

当你指挥 AI 写一段代码的时候，如果发现 AI 在模块设计上或者编程风格上有你不满意的地方，不要直接在对话里跟它说，而是写在 CLAUDE.md 中。下次再下发任务的时候，你可以观察 AI 的行为是否有改变。时间久了，你就能得到一份最适合自己的 Prompt。

总结

有时候我们会奇怪，为什么同样的 Claude Code，不同的人使用就会有不同的效果。

这其实还是取决于每个人对于底层模型能力和 Agent 系统原理的了解。

会用的人，能够意识到模型和工具可能会出现的问题，从而在任务指令中强调，或者直接做成系统化的上下文（CLAUDE.md）。相比于简单地一句话描述需求，这样更有可能让模型按照自己的意图去做事。

当我们看到一个新奇的 Prompt 的时候，除了路过说一句真好玩，也不妨了解一下它背后的机制和原理。当你也能够创造自己的 Prompt 的时候，你就离成为 AI 编程大师不远了。