Hooks、MCP、Subagents 与自动化

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Claude Code 的扩展能力主要围绕四件事：让代理遵守项目规则、连接外部上下文、在生命周期里插入检查、把复杂工作拆给更专门的子代理。对应能力包括 CLAUDE.md、settings、hooks、MCP、subagents、skills、plugins 和非交互模式。

这一篇讲如何选择。

扩展能力选择表

不要一开始全开。先把一条真实工作流跑顺，再扩展。

Hooks：把机械检查前置

Hooks 适合做稳定、机械的事情：

• 提示提交前扫描敏感信息。
• 命令执行前拦截危险命令。
• 修改后提醒运行格式化或测试。
• 会话结束后生成摘要。
• 对特定目录添加上下文。

不适合做复杂产品判断，例如“这个设计好不好”。那应该由人和 review 流程处理。

一个好 hook 的特点：

输入短、判断确定、失败可解释、不会偷偷产生业务副作用。

MCP：不要复制粘贴活数据

当信息在外部系统里，MCP 是更自然的方式。例如：

• GitHub issue 和 PR。
• Notion 或 Confluence 文档。
• Figma 设计稿。
• OpenAI/Anthropic 官方文档。
• 内部日志或监控。

MCP 接入前要问：

这个上下文是否经常变化？
是否多人需要复用？
是否比复制粘贴更准确？
工具是否有清楚的权限边界？

如果答案都是“是”，值得接入。

Subagents：把噪音任务分出去

Subagents 适合处理范围清楚、角色明确的子任务：

• 测试代理：只负责跑测试和分析失败。
• Review 代理：只负责找 diff 风险。
• 文档代理：只负责同步 docs。
• 调研代理：只负责查官方文档并给出处。
• 排障代理：只负责整理日志和假设。

主线程应该保留最终决策和集成工作，不要把所有上下文都分散出去。

Skills 与 Plugins

Skills 适合固化重复流程，例如：

学习内容发布：
1. 同步 Markdown。
2. 生成图。
3. 更新 metadata。
4. build。
5. 检查 sitemap。
6. 部署。

Plugins 更适合把 skills、commands、MCP、hooks 和资产打包分发。个人或单项目阶段，先写 skill 更轻。

非交互模式

非交互模式适合稳定任务：

• 生成 release notes。
• 检查链接。
• 跑固定 lint/test。
• 对一批文件做机械迁移。
• 周期性生成报告草稿。

不适合还需要大量澄清和判断的任务。自动化前先手工跑通三次，是一个不错的门槛。

本站可以自动化什么

对 AIGC Bot 来说，最值得自动化的工作流是：

• 每周日生成 AI/大数据/可观测周报草稿。
• 学习文章同步和静态构建检查。
• 新页面 SEO 检查。
• 部署后 live route 检查。
• OpenSpec/Superpowers 文档同步提醒。

这些任务都有明确输入、输出和检查点，适合逐步做成 skills 或 scheduled workflows。

参考资料

• Claude Code hooks: https://code.claude.com/docs/en/hooks
• Claude Code MCP: https://code.claude.com/docs/en/mcp
• Claude Code subagents: https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
• Claude Code settings: https://code.claude.com/docs/en/settings