2026 Claude Code CLI 常用命令速查

一、整体结构说明

Claude Code CLI 全局结构图

参考来源：Claude Code 官方文档页面
https://code.claude.com/docs/zh-CN/cli-reference

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二、Claude Code CLI 架构理解

2.1 结构本质

Claude Code CLI 本质分两层：

• CLI 层（终端执行层）
• 会话层（/ 命令控制层）

2.2 核心架构流程图

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三、CLI 启动命令（终端层）

3.1 基础启动

👉 进入持续交互模式：

claude

3.2 带任务启动

在启动时直接带上需求：

claude "分析这个项目结构"

3.3 非交互模式（单次任务）

使用 -p 参数执行单次任务。执行完毕后会直接退出并输出结果，不会进入持续对话。

claude -p "分析日志错误"

📌 常用场景示例：

• 示例 1：分析单文件（最常用）

claude -p "分析这个日志文件中的报错原因 ./logs/error.log"

• 示例 2：操作多文件（对比或关联）

claude -p "对比这两个文件的逻辑差异 src/main.js src/utils.js"

• 示例 3：结合通配符（批量处理）

claude -p "帮我给 src/components/ 下所有的 .tsx 文件添加中文注释"

3.4 恢复与继续会话

在终端中快速继续上一次的对话：

claude -c

💡 提示：如果需要查找更早的历史记录，请先输入 claude 进入交互模式，然后使用 /resume 命令打开可视化面板（见下文）。

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四、Slash 命令体系（核心重点）

进入 CLI 后输入 / 即可唤出命令菜单。

4.1 会话管理类

👉 1. /resume （核心功能）
用于打开历史会话的可视化面板，支持模糊搜索和快捷键操作。

💡 面板交互技巧：

• 直接打字 (Type to search)：模糊搜索会话内容或任务名称。
• 方向键 ↑ ↓：在不同的历史记录间切换。
• Space (空格)：预览该会话的详细内容。
• Ctrl+A：显示所有项目的历史会话。
• Ctrl+B：只显示当前 Git 分支下的会话。
• Ctrl+R：重命名 (Rename) 选中的会话，方便以后查找。
  (注：如果需要查找更早的历史记录，请先输入 claude 进入交互模式，然后使用 /resume 命令。)
  👉 2. /rewind
  回滚到历史节点，撤销不需要的对话分支。
  

👉 3. /rename
重命名当前会话，方便后续在 resume 中搜索。

👉 4. /clear
清空当前上下文，释放 Token 占用。

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4.2 上下文管理类

👉 1. /compact （非常重要）
压缩上下文，提炼核心记忆。

主要用于解决以下痛点：

• 持续对话过长
• Token 占用过高引发报错
• AI 响应速度明显变慢

👉 2. /context
查看当前上下文的 Token 占用情况。

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五、开发工作流命令（重点模块）

🔹 /init
初始化项目记忆。执行后会生成 CLAUDE.md 文件以及项目规范记忆，让 AI 更懂你的项目代码风格。

🔹 /plan
执行复杂任务前的规划。

输出内容包括： 预计修改的文件、潜在风险分析、具体执行步骤。

🔹 /branch
创建分支式对话。非常适合用于：代码重构实验、多方案横向对比。

🔹 /undo
撤销 AI 刚刚执行的代码修改或操作。

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六、Mermaid：推荐开发流程图

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七、Claude Code CLI 速查表

7.1 CLI 启动命令

命令	作用
claude	启动交互模式
claude "xxx"	带提示词启动
claude -p	非交互模式单次任务
claude -c	继续最近的一次会话
claude -r	恢复指定会话

7.2 Slash 命令

命令	作用
/resume	恢复历史会话 (打开面板)
/rewind	回滚对话
/rename	重命名当前会话
/clear	清空当前上下文
/compact	压缩上下文 (降 Token)
/context	查看当前 Token 占用量

7.3 开发流程命令

命令	作用
/init	初始化项目记忆
/plan	执行前制定计划
/branch	分支实验对话
/undo	撤销刚刚的操作

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八、总结

Claude Code CLI 的核心优势不在于命令多，而在于结构清晰：

• CLI 层：负责在终端中启动、直接执行单次任务或恢复最近会话。
• Slash 层：在交互中负责会话节点管理和上下文调优。
• 黄金工作流：围绕 init 初始化 → plan 规划 → compact 压缩 闭环运行，能大幅提升 AI 编程效率！