交班的藝術：用醫院的方法，管理 AI 的 Context （The Art of Handoff: Managing Claude Code’s Context the Way a Hospital Manages Information）

The Art of Handoff: Managing Claude Code’s Context the Way a Hospital Manages Information

一、Token 焦慮，其實是交班焦慮

用過 Claude Code 的人，很快會遇到同一個痛點：費用比想像中跑得快。網路上流傳的省 token 指南，多半教你「只貼關鍵片段」「用 diff 不要貼整檔」「先摘要再餵」——這些建議沒有錯，但它們有個隱藏前提：你在把東西唸給 AI 聽。

那是聊天框的用法。Claude Code 不是聊天框，它是一個會自己去翻病歷的住院醫師。它自己讀檔、自己 grep、自己跑測試。真正把 context 撐爆的，不是你打的那幾行字，而是它一口氣 cat 了五千行 log，或者一次 build 的輸出整包回流進對話。

醫院每天都在做這件事。一個病人的資訊量遠超過任何人的工作記憶，但夜班醫師接手時不需要重讀整本病歷。靠的是常設醫囑、ISBAR、交班摘要、會診回覆單——一整套把資訊密度拉高、把雜訊擋在外面的制度。這套制度移植到 Claude Code，幾乎一一對應。

二、對照表：醫院的交班工具 vs Claude Code 的 context 工具

下面逐一展開。

三、CLAUDE.md：常設醫囑，不是病歷全文

CLAUDE.md 是專案根目錄下的一份文件，每次開啟 session 都會自動載入。網路指南把它形容成「終極外掛」，建議把架構、規範、指令、Do’s & Don’ts 通通寫進去。

問題是：它每一輪都會被載入。寫得越長，每次對話的固定成本就越高。這跟常設醫囑的邏輯一樣——常設醫囑之所以有效，是因為它短，只放「每一位病人都適用」的東西。你不會把某一床的完整病史寫進全院常設醫囑。

順帶一提， /init 指令的用途是替專案產生一份初始 CLAUDE.md ，不是清空對話——很多整理文把它寫錯了。

四、Prompt：用 ISBAR 的方式開口

ISBAR（Identify、Situation、Background、Assessment、Recommendation）的精神不是格式，而是把對方需要的判斷依據，用最少的話講完。

具體來說，一句好的 prompt 通常包含：哪個檔案、哪個函數、現象是什麼、要改成什麼、怎麼算完成。

五、Subagent：會診只回結論

這是 Claude Code 特有、而一般省 token 指南幾乎不提的機制。

臨床上，會診的價值不只在專科意見，還在於隔離。腎臟科會診醫師翻了二十頁病歷、查了三個月的檢驗趨勢，最後回給主治的是一張回覆單：「建議停用 NSAID，追蹤 Cr，下週回診。」那二十頁沒有進主治醫師的腦子，也不需要。

Subagent 就是會診。探索性的任務——「找出所有呼叫這個 API 的地方」「看看這個 error 在 log 裡出現的模式」——交給子代理，它在自己的 context 裡翻完，主對話只收結論。

如果你發現主對話動不動就塞滿，八成是把該會診的事自己做了。

六、/compact 與 /clear：交班摘要，還是換病人

這兩個指令常被並列成「清理對話」的兩種方式，但它們的意義完全不同。

/compact 是交班摘要。它把前面的對話壓縮成一段摘要，保留關鍵決策，丟掉過程細節，然後在同一個任務上繼續。可以帶指示告訴它要保留什麼，例如 /compact 保留 auth 模組的修改與目前的測試失敗 。這對應的是白班交夜班：病人還是同一個，只是把前八小時濃縮成三句話。

/clear 是換病人。整個對話清空，從零開始。只有在任務真的結束、要做完全無關的另一件事時才用。

這裡有一個常被忽略的成本細節：Claude Code 會對 system prompt、 CLAUDE.md 和前段對話做快取，快取讀取的費率遠低於一般輸入。頻繁 /clear 等於一直打掉快取重來；而 /compact 保留了 session 的連續性。所以「多清空就會省」是錯的。

七、Plan mode：先看治療計畫，再下醫囑

省 token 最大的浪費不是某一輪講太多，而是走錯方向後的重工。讓它直接動手重構，改了三十個檔案才發現理解錯了需求，那三十個檔案的讀寫全都是白燒的 token。

Plan mode 讓它先讀、先想、先提計畫，但不動檔案。你看過計畫，確認方向對了，再放行。這就是「先看治療計畫，再簽醫囑」——多花兩分鐘看計畫，比多花兩小時處理併發症便宜。

八、限制工具輸出：不要把整本病歷唸出來

Claude Code 大部分的 token 花在工具回傳的內容上，這一點你可以直接控制：

• 跑測試時，只跑相關的測試檔，不要 pytest 整個目錄。
• 看 log 時， | tail -50 或 | grep ERROR ，不要整檔倒進來。
• 讀大檔案時，指定行數範圍或函數名，不要讓它從第一行讀到最後一行。

臨床的對應很直接：你要的是最近三次的 Cr 和今天的尿量，不是這個病人五年來所有的檢驗報告。

九、沒有人可以交班的時候

交班譬喻有個前提：有另一個人接手。但很多場景沒有——門診一個人看一整診、居家照護一個護理師盯一個病人、或者就是一個開發者單獨跟 Claude Code 工作。這時 context 管理的對象變成兩個：agent 的 context，和你自己的。

跨時間的自我交班：今天的你交給明天的你

單人照護沒有交班，但有回診。三個月後再看到同一個病人，你不會重讀整本病歷，你看的是問題清單和上次的 SOAP。這對應到：

• 問題清單 = repo 裡的 PLAN.md 或 TODO.md 。不放在對話裡，放在檔案裡。對話會被 compact 掉，檔案不會。
• SOAP = commit message 與進度筆記。每完成一段就寫下「做了什麼、為什麼、下一步」。下次 session 開頭讀這個，而不是 --resume 一個已經幾萬 token 的舊對話。
• 回診 = 新 session。「每個任務一個 session、開頭載入問題清單」比「一個 session 撐到底」更接近門診的節奏。

單人的工作記憶：context 不是只有 agent 有上限

一診看三十個病人，每一個都是一次 context switch。臨床上撐得住，靠的不是記性，而是每一床的資訊都被結構化收在固定位置——病歷格式、問題清單、標準 order set。單獨跟 Claude Code 工作也一樣，人的注意力是第二個瓶頸：

plan mode 的產出、subagent 回來的結論、測試輸出，你得看得完，它才有意義。如果 agent 回你三百行，你其實也在燒自己的 token。所以「控制輸出長度」在單人場景要反過來講：不是為了省錢，是為了讓你自己審得完。一個人的審查頻寬，決定了 agent 能被放多開。

一個人的時候，最容易省錯地方

團隊有交班檢核，單人沒有。最常見的錯是為了省 token 跳過 plan mode、跳過看 diff，讓 agent 直接改——這就是門診太忙，沒看上次病歷就開藥。單人工作的原則反而是：

agent 的 context 可以省，你自己的檢核不能省。

十、什麼時候不該省

省 token 的手法，幾乎都在減少 context；而減少 context，也就是減少模型的判斷依據。這兩者是同一件事的兩面。

有些情況硬省反而更貴：

• 跨模組的重構：改 A 會影響 B 和 C，這時候把 B、C 擋在 context 外面，它就會改出一個編譯不過的東西。
• 診斷不明的 bug：你自己也不知道問題在哪，過早限制它的探索範圍，等於把會診單開錯科。
• 第一次接觸的 codebase：新來的住院醫師第一天，本來就該讓他多翻一點病歷。

判斷原則跟臨床一樣：病情越複雜、不確定性越高，交班就該越完整。省 token 是穩定期的做法，不是急性期的。

十一、量測，而不是相信數字

網路上流傳的「省 30% 到 60%」多半沒有來源。與其相信這個數字，不如自己量：

• /context ：看目前 context 用了多少，按類別拆解，包括載入了哪些 CLAUDE.md 與 skills。這能直接告訴你固定成本有多重。
• /cost （新版是 /usage 的別名）：看這個 session 的 token 數與費用。
• /model 與 /effort ：讓模型與推理深度對應任務難度，樣板工作不需要用最貴的模型跑。

做法很簡單：同一個任務，優化前跑一次、優化後跑一次， /cost 各看一次。這就是一個最小的 PDCA。數字是你自己的，不是別人文章裡的。

結語：交班是一門技術，不是省話

醫院之所以能在資訊超載的環境裡運作，不是因為大家講得少，而是因為有一套制度決定什麼該講、講給誰、講到什麼程度。Claude Code 的 context 管理是同一件事。

CLAUDE.md 是常設醫囑，prompt 是 ISBAR，subagent 是會診， /compact 是交班摘要，plan mode 是先看計畫再簽字。而當沒有人可以交班的時候，問題清單和進度筆記就是你留給明天自己的交班單。

把這套框架帶進去，你省下的不只是 token，還有走錯方向的時間——以及，你自己看不完的那些輸出。