Claude Code Hooks: cosa sono e come usarli

I Claude Code Hooks di Anthropic rappresentano un significativo progresso nei flussi di lavoro di sviluppo basati sull'intelligenza artificiale, consentendo l'estensione e la personalizzazione deterministiche del comportamento di Claude Code. Rilasciata il 30 giugno 2025, questa funzionalità consente agli sviluppatori di iniettare comandi shell personalizzati in occasione di eventi specifici del ciclo di vita, garantendo azioni ripetibili e automatizzate anziché affidarsi esclusivamente alla discrezionalità del modello. In questo articolo, approfondiamo cosa sono i Claude Code Hooks, perché sono stati introdotti, come funzionano e come sfruttarli per semplificare e migliorare i processi di codifica.

Cosa sono i Claude Code Hooks?

Cosa intendiamo per "ganci"?

I Claude Code Hooks sono comandi shell o script definiti dall'utente che vengono eseguiti automaticamente in punti predeterminati del flusso di lavoro di Claude Code. A differenza dei prompt dei modelli ad hoc o dei trigger manuali, i Claude Code Hooks garantiscono che operazioni specifiche, come il linting, la formattazione, le notifiche o la registrazione, vengano eseguite in modo coerente senza ulteriore intervento da parte dell'utente.

Qual è lo scopo degli uncini?

L'introduzione degli hook risponde a un'esigenza critica di riproducibilità, conformità e integrazione nella codifica assistita dall'intelligenza artificiale:

• Controllo deterministico: Garantisce che le attività vitali vengano sempre eseguite, evitando scenari in cui il modello potrebbe "dimenticare" o scegliere di non eseguire un'azione.
• Automazione del flusso di lavoro: Elimina i passaggi manuali ripetitivi integrandoli nel ciclo di vita della codifica dell'intelligenza artificiale.
• Integrazione: Collega perfettamente Claude Code con gli strumenti e i processi di sviluppo esistenti, dalle pipeline CI/CD ai sistemi di notifica del team.

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Perché sono stati introdotti i Claude Code Hooks?

Quali erano le limitazioni dei flussi di lavoro precedenti?

Prima degli hook, gli sviluppatori si affidavano ai prompt contestuali di Claude Code o a script esterni che interagivano con lo strumento. Pur essendo potenti, questi approcci potevano rivelarsi fragili:

• Incoerenza: L'esecuzione basata sul modello potrebbe variare in base alla formulazione del prompt o alle dimensioni del contesto.
• Spese generali di manutenzione: L'uso di script di orchestrazione separati ha aumentato la complessità e la frammentazione.
• Visibilità limitata: Monitorare e verificare le azioni guidate dall'intelligenza artificiale in un team o in un'organizzazione era una sfida.

Perché Anthropic ha introdotto gli hook in Claude Code?

La ricerca di Anthropic sui flussi di lavoro agentici ha rivelato che, sebbene gli LLM eccellano nella generazione di codice, possono mostrare un comportamento non deterministico quando viene richiesto di eseguire attività ausiliarie come la formattazione, il linting o l'invocazione di strumenti esterni. Gli hook colmano questa lacuna garantendo l'affidabilità delle integrazioni con il controllo di versione, i framework di test e le pipeline di CI/CD, riducendo così la frustrazione degli utenti e prevenendo lievi interruzioni del flusso di lavoro.

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Come funzionano in pratica i Claude Code Hooks?

A quali eventi del ciclo di vita è possibile collegare i ganci?

Gli hook di Claude Code possono essere registrati in vari momenti durante il funzionamento di Claude Code:

1. Esecuzione pre-comando: Esegui gli script prima che venga eseguito qualsiasi comando generato dall'intelligenza artificiale, consentendo attività come la configurazione o la convalida dell'ambiente.
2. Esecuzione post-comando: Attiva le azioni dopo che l'IA ha apportato modifiche al codice o generato output, ideale per la formattazione o la registrazione.
3. Gestione degli errori: Eseguire procedure di ripristino o notifica personalizzate quando l'operazione di intelligenza artificiale fallisce o produce risultati imprevisti.
4. Punti di controllo personalizzati: Definisci checkpoint aggiuntivi all'interno di flussi di lavoro personalizzati per integrarli meglio nella tua toolchain.

Come si presenta la tipica registrazione di un gancio?

Nell'ambiente shell o nella configurazione CI, è possibile registrare gli hook specificando l'evento del ciclo di vita, lo script da eseguire e qualsiasi parametro. Ad esempio, un pre-commit il gancio potrebbe apparire così:

bashclaude-code hook register pre-command ./scripts/check-style.sh

Al momento della registrazione, ogni volta che Claude Code sta per eseguire un comando, lo script di controllo dello stile viene eseguito per primo e può anche interrompere il processo se il codice non soddisfa i tuoi standard.

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Come possono gli sviluppatori configurare i Claude Code Hooks?

Come si installa Claude Code e si abilitano gli hook?

Installa Claude Code CLI:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

o tramite pip per gli ambienti Python.

Autentica: Usa il /mcp o flussi OAuth per connettersi alle credenziali API di Claude.

Abilita modulo Hooks: Garantire il tuo claude-code la configurazione include il hooks modulo:

yamlfeatures: - hooks

Verifica versione: Conferma di essere nella versione del 30 giugno 2025 o superiore (versione ≥ 1.0.0):

bashclaude-code --version

Come si registrano e si elencano gli hook?

Registra un gancio:

bashclaude-code hook register post-command scripts/format.sh

Elenca i ganci attivi:

bashclaude-code hook list

Rimuovi un gancio:

bashclaude-code hook unregister <hook-id>

Il riferimento API di Anthropic fornisce una guida CLI dettagliata, che include la modalità interattiva e i comandi slash per la gestione degli hook.

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Quali sono i casi d'uso più comuni per i Claude Code Hooks?

In che modo gli hook possono migliorare la qualità e la coerenza del codice?

• Formattazione automatica: Esegui strumenti come Prettier (prettier --write) su JavaScript e TypeScript, o gofmt sui file Go subito dopo le modifiche dell'IA.
• Linting e analisi statica: Attiva ESLint, Flake8 o linter simili per rilevare violazioni di stile o potenziali bug.
• Registrazione della conformità: Aggiungere voci ai log di controllo o ai sistemi di misurazione (ad esempio DataDog, Splunk) per ogni comando eseguito, facilitando la conformità e il debug.

In che modo gli hook possono migliorare la collaborazione di squadra?

• Notifiche: Invia messaggi a Slack, Microsoft Teams o servizi push mobili come Pushover ogni volta che un'attività di intelligenza artificiale di lunga durata viene completata o richiede l'approvazione manuale. Gli utenti di Reddit hanno condiviso utilizzi creativi di Pushover per le notifiche telefoniche legate a Claude Code Hooks.
• Recensioni automatiche: Pubblica le differenze nei PR di GitHub o nelle richieste di merge di GitLab per la revisione paritaria, trasformando le modifiche generate dall'intelligenza artificiale in artefatti collaborativi.

Come vengono sfruttati gli hook nei progetti concreti?

• Esecuzione di Jujutsu con Claude Code Hooks: Un recente post del blog illustra l'utilizzo di Claude Code Hooks per orchestrare lo strumento di analisi del codice Jujutsu, integrando esecuzioni di test e report di copertura in un ciclo guidato dall'intelligenza artificiale.
• Flussi di lavoro personali: Su Medium gli sviluppatori descrivono integrazioni sorprendenti, come l'invio automatico di messaggi di testo al termine delle attività da parte degli agenti di intelligenza artificiale, che dimostrano la potenza dell'automazione end-to-end.

Come vengono implementati gli Hook nel codice?

Sebbene il protocollo di base sia coerente in tutti i linguaggi, l'API lato client varia leggermente tra Python e TypeScript.

Esempio di Python

from anthropic.claude_code import ClaudeCode

def pre_tool_use(event):
    # Inspect event and event

    if event == "shell" and "rm -rf" in event:
        raise Exception("Destructive operations are not allowed")
    return event

def post_tool_use(event):
    # Log exit code

    print(f"Tool {event} exited with {event}")
    return event

client = ClaudeCode(
    api_key="YOUR_KEY",
    hooks={"PreToolUse": pre_tool_use, "PostToolUse": post_tool_use}
)

# Run a code generation session

client.run("generate a function to parse JSON files")
``` :contentReference{index=9}

### TypeScript example  

```typescript
import { ClaudeCode, HookEvent } from "@anthropic-ai/claude-code";

const client = new ClaudeCode({
  apiKey: "YOUR_KEY",
  hooks: {
    PreToolUse: async (event: HookEvent) => {
      console.log("About to run:", event.tool, event.args);
      // Modify args if needed
      return { ...event };
    },
    PostToolUse: async (event: HookEvent) => {
      // Example: write the output to a log file
      await appendFile("tool.log", JSON.stringify(event));
      return event;
    }
  }
});

await client.run("refactor this class to use async/await");
``` :contentReference{index=10}

Quali sono le buone pratiche che dovrei seguire?

Come posso implementare una gestione degli errori efficace?

• Codici di uscita: assicurati che gli script hook restituiscano un codice di uscita diverso da zero in caso di errore, causando l'arresto di Claude Code e la visualizzazione di un errore.
• Registrazione: Reindirizza l'output del comando ai file di registro o alla console, rendendo più facile la diagnosi degli errori.
• timeout: Utilizzare utilità shell come timeout per impedire che i ganci sospesi blocchino indefinitamente il ciclo agentico.

Quali sono le considerazioni importanti in materia di sicurezza?

• sandboxing: Esaminare tutti gli script o i file binari di terze parti richiamati dagli hook per evitare di eseguire codice non attendibile.
• Minimo privilegio: Esegui gli hook con i permessi minimi necessari; ad esempio, evita sudo ove possibile.
• audit trail: Gestire le definizioni degli hook controllate dalla versione e tenere traccia delle modifiche per rilevare modifiche non autorizzate.

Come posso ottimizzare le prestazioni?

• Esecuzione selettiva: Scope hooks da eseguire solo sulle modifiche di file rilevanti (ad esempio, utilizzando git diff --name-only filtri in un hook pre-commit).
• Parallelizzazione: Ove possibile, eseguire controlli indipendenti contemporaneamente utilizzando strumenti come xargs -P o lavori di secondo piano.
• Caching: Sfrutta le cache di build (ad esempio la cache di pip, la cache di npm) per velocizzare le operazioni ripetute.

Quali sono le potenziali insidie ​​e le strategie per la risoluzione dei problemi?

Quali sono gli errori più comuni che si verificano negli script hook?

• Shebang errati: Assicurati che gli script inizino con la riga dell'interprete corretta (ad esempio, #!/usr/bin/env bash).
• Problemi di percorso: utilizzare percorsi assoluti o configurare l'ambiente in modo coerente per evitare errori di tipo "comando non trovato".
• Permessi: Verifica che gli script di hook siano eseguibili (chmod +x script.sh).

Come faccio a risolvere i problemi di hook?

1. Riprodurre manualmente: Copia e incolla il comando non riuscito nella shell per esaminare direttamente gli errori.
2. Registrazione dettagliata: Inserisci set -euxo pipefail agli script Bash per tracce di esecuzione dettagliate.
3. Stadi isolati: Disattivare temporaneamente gli hook non correlati per individuare quale hook o comando sta causando problemi.

Iniziamo

CometAPI fornisce un'interfaccia REST unificata che aggrega centinaia di modelli di intelligenza artificiale, inclusa la famiglia di intelligenza artificiale Claude, in un endpoint coerente, con gestione integrata delle chiavi API, quote di utilizzo e dashboard di fatturazione. Questo significa che non dovrete più destreggiarvi tra URL e credenziali di diversi fornitori.

Gli sviluppatori possono accedere Claude Sonetto 4 API  (modello: claude-sonnet-4-20250514 ; claude-sonnet-4-20250514-thinking) e API di Claude Opus 4 (modello: claude-opus-4-20250514; claude-opus-4-20250514-thinking)ecc. attraverso CometaAPI. . Per iniziare, esplora le capacità del modello nel Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometAPI ha anche aggiunto cometapi-sonnet-4-20250514e alcometapi-sonnet-4-20250514-thinking specificatamente per l'uso in Cursor.

Conclusione:

Claude Code Hooks segna una pietra miliare significativa nella maturazione dello sviluppo assistito dall'IA, coniugando la potenza creativa degli LLM con l'affidabilità deterministica richiesta dall'ingegneria del software professionale. Mentre Anthropic continua a perfezionare i flussi di lavoro agentici, aggiungendo potenzialmente il supporto per trigger di eventi più complessi, hook context-aware più completi e integrazioni più strette con piattaforme cloud-native, gli sviluppatori possono aspettarsi pipeline di automazione ancora più fluide e sicure. Adottando Claude Code Hooks oggi stesso, i team gettano le basi per pratiche di programmazione resilienti e scalabili che sfruttano il meglio dell'IA e del DevOps tradizionale.