1. 工具概述
Claude Opus 4.5是Anthropic推出的旗舰级大模型，在编程辅助领域表现卓越，SWE-bench Verified测试得分达80.9%，超越同类模型。其支持多语言代码生成、重构、错误排查及文档撰写，兼容Python、Java、JavaScript等主流语言，尤其擅长处理复杂遗留代码优化和大型项目逻辑梳理，适合程序员提升开发效率。

2. 前期准备

1. 注册账号：访问Claude官网（ return res

2. 下达重构指令：补充Prompt：“作为世界级Python架构师，重构上述代码，要求：1. 添加Type Hints；2. 优化变量命名；3. 添加详细Docstrings；4. 保持原有逻辑；5. 优化循环写法提升效率。”

3. 接收重构结果并验证：模型生成重构后代码，需本地运行测试，确认功能一致性，示例重构后代码：
from typing import List, Dict, Any

def filter_high_score_data(data: List[List[Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
筛选分数高于90分的数据，提取姓名和分数字段并返回。

Args:
data: 二维列表，每一行包含[姓名, 其他信息, 分数]格式的数据
Returns:
筛选后的字典列表，每个字典包含"name"（姓名）和"score"（分数）字段
"""
return [{"name": item[0], "score": item[2]} for item in data if item[2] > 90]

4.3 进阶实战：复杂接口文档自动生成与代码适配

场景需求：现有一个Python Flask后端项目的用户管理模块遗留代码，需重构代码并自动生成符合OpenAPI 3.0规范的接口文档，适配Swagger UI展示，同时保证接口兼容原有前端请求格式。

1. 提交需求与代码：在Claude对话框粘贴遗留代码（含用户查询、新增、修改接口），补充Prompt：“作为Python后端开发专家，完成以下任务：1. 重构提供的Flask用户管理接口代码，优化逻辑、添加Type Hints、Docstrings，符合PEP8规范；2. 基于重构后的代码生成OpenAPI 3.0格式的接口文档，适配Swagger UI；3. 确保接口URL、请求参数、返回格式与原有代码一致，兼容前端；4. 补充接口异常处理逻辑。”

2. 接收并优化结果：模型将生成重构后的代码（含异常处理、类型注解）及OpenAPI文档JSON。示例重构后的新增用户接口代码：
from flask import request, jsonify
from typing import Dict, Optional
from pydantic import BaseModel, ValidationError

# 数据模型校验
class UserCreateRequest(BaseModel):
username: str
email: str
password: str # 实际场景需加密存储

def create_user() -> Dict[str, Any]:
"""
新增用户接口
---
POST /api/user
RequestBody:
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/UserCreateRequest'
Responses:
200:
description: 新增成功
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
code:
type: integer
example: 200
msg:
type: string
example: "用户新增成功"
data:
type: object
properties:
user_id:
type: integer
example: 1001
400:
description: 请求参数错误
500:
description: 服务器内部错误
"""
try:
# 校验请求参数
user_data = UserCreateRequest(**request.get_json())
# 业务逻辑（此处省略数据库操作）
user_id = 1001 # 模拟数据库返回的用户ID
return jsonify({"code": 200, "msg": "用户新增成功", "data": {"user_id": user_id}})
except ValidationError as e:
return jsonify({"code": 400, "msg": "请求参数错误", "error": str(e)}), 400
except Exception as e:
return jsonify({"code": 500, "msg": "服务器内部错误", "error": str(e)}), 500

3. 落地验证：将重构后的代码替换原有模块代码，集成OpenAPI文档到Flask项目（通过flask-restx库），启动项目后访问Swagger UI地址，验证接口文档展示是否正常，调用接口测试参数校验、异常处理及返回格式是否符合需求。

5. 高效使用技巧

1. 精准Prompt设计：明确编程场景（如“后端接口开发”“数据分析脚本”）、技术栈限制（如“使用FastAPI框架”“不依赖Pandas库”）、性能要求（如“处理10万条数据耗时不超过5秒”），减少模型试错成本。

2. 分阶段处理复杂任务：对于大型项目重构，可按模块拆分需求，先重构数据层，再优化业务层，逐步推进并验证，避免一次性生成过多代码导致逻辑混乱。

3. 利用上下文记忆：Claude Opus 4.5支持长上下文对话，可在同一对话中持续迭代代码，模型将保留之前的修改记录和需求说明，无需重复提交背景信息。