Claude Code 的 Superpower 模式初体验，真的很强大。 之前为了整理各种格式不一的银行理财账户账单，我自己写过一个 Python 脚本，把 PDF 和 Excel 转换成统一格式，最后导入 PowerBI 做视觉化。 原本这套半自动化的流程跑得还可以，但后来发现两个痛点：一是银行 PDF 格式偶尔变动，正则提取容易报错；二是后面需要人工手动归类的维护成本比较高，时间一长项目就搁置了。 最近尝试用 Claude Code 重新重构了这个项目，记录一些体验比较深的 Best Practice： 1. 需求对齐与动态 Prompt 闭环 开启 Superpower 模式后，AI 先读旧代码跟我对齐痛点，明确“只改动不重写”。我们讨论出的方案很实用：用历史分类做 Prompt 让 AI 学习我的习惯。AI 运行时先给推荐分类（Suggestion），我 Review 确认后才写入，不妥的地方修改后会自动同步到提示词表，实现动态迭代。 2. 规范的多 Agent 协同与 Git 管理 对齐需求后，Claude Code 会生成一个整体 Plan 并拆解任务。它在后台会启动写代码、做测试等不同的 Sub-agent。让我觉得很专业的一点是，它自带 Git 管理，每开发完一个 Feature 就会自动进行一次 Commit，方便后续不满意时回滚和讨论。 3. 良好的上下文与文档维护意识 在开发初期，我让 AI 建立了 CLAUDEmd 和 Progress.md 来维护开发进程。因为进度和项目结构记录得足够清晰，后续换成 DeepSeek 的 api 接口后，它定位问题非常快，非常省 Token。最让我惊喜的是，DeepSeek 自动加完最后几个 Feature 后，不仅 Commit 了代码，还主动去更新了项目的 README.md，文档维护意识很强。 现在这套系统彻底调通后，流程变得非常简单：我只要把新下载的各类银行账单直接往文件夹里一扔，让程序跑一遍，AI 就会自动把所有乱七八糟的账单格式统一并分类好。最后，我打开 PowerBI 就能直接同步刷新并显示最新的资产和开销统计。原本繁琐的定期维护，现在变成了真正的“一键同步”。 #vibecoding #claudecode#理财自动化 #PowerBI