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第 142 期 · AI 产品 · 收录于 2026 年 8 月 15 日

普通人的ClaudeCode

GC
Grace Clarke · How I AI
视频 43:09 原文约 4.0 万字 预计阅读 23 分钟 来源视频 ↗ 中英对照全文
TL;DR · 三句话
  1. Grace Clarke 不是工程师——市场顾问出身的 AI 讲师,今年一月才开始自学,把 Claude Code 下载好晾了两个小时才第一次打开,对着它一顿说,现在整个服务型生意(线索推进 → 提案 → onboarding → 课前作业 → 进度追踪 → 收件箱)都跑在她自己造的几个 skill 上。→ 详细
  2. 本期最值钱的不是技术,是一份「业务动作替换清单」:每周 20 小时的行政杂事换成一条每小时自动醒来的 pipeline;文档提案换成带密码的交互式 HTML 网页(顺便当作品广告);Gmail 换成一个活在 Claude 里的复刻版——她说这个项目「人人都能在半小时内做完」,而她已经一个月没主动打开过 Gmail。→ 详细
  3. 方法论只有一句:prompt engineering 死了,intent engineering 才是活的。 别写精雕细琢的长 prompt,散步时对着手机说三四分钟,还要立一条硬规矩「永远不要反过来采访我」,让 Claude 自己拿一版有主张的方案回来给你反应。她最核心的那个 skill 就是这么来的:10 分钟说话 + 1 小时 Claude 边做边挨改。→ 详细
01

她是谁:市场顾问转 AI 讲师,今年一月才开始自学

  • Grace Clarke 的自我介绍是「AI 讲师 + 前市场顾问」,生意「非常依赖关系,也非常依赖流程」——典型的服务型小生意。一月份她开始自学搭 OpenClaw(此处转写疑为 ASR 误识,照录不作猜测),因为在 Instagram 上发得够多,有人对她说:「你该开个课,你一直在记录这个过程,这里面是有方法的。」→ 详细
  • 于是「自学 + 顺手搭出一套课程」这个过程本身成了她教学的地基:她做出的那几个核心产品,既在跑她自己的生意,也直接当教材教给学生和她培训的企业团队。→ 详细
  • 主持人 Claire Vo 的开场判断给了整期一个框:AI 最大的一块影响,是让人在「服务」上做出真正的差异化——服务质量和客户关系的整体门槛会被抬高,因为你终于能为每个合作对象把东西做得定制化。→ 详细
02

【本期核心】她把哪些传统业务动作换成了什么——替换清单

先给一张全表(每条的展开见后面的主题),这也是本期最值得抄走的东西:

# 业务动作 原来怎么做 现在换成了什么 省了 / 换来了什么
1 线索与客户流程推进 开着 20 个标签页靠自己记谁到哪一步;每周 20 小时耗在行政杂事上 pipeline operator:一个每小时醒来一次的 skill,替她检查几件事,判断要不要把客户推进下一环节、要不要生成点什么 把每周 20 小时行政赎回来去讲课;她说这是课上最受欢迎的内容 → 详细
2 写提案 写份文档发过去 proposal maker:一个 skill 文件让 Claude 直接用 HTML 生成提案,发布到 Netlify,客户输密码进入一个带他自己品牌感的可交互页面 提案同时是作品广告——「等我们合作结束,你也能做出这样的东西」 → 详细
3 客户 onboarding / 课前准备 手动发资料 自动生成的交互式课前作业,还会去抓要用到的那几家大模型厂商的最新文档 教材自动保鲜,学员到课前已经被预热过 → 详细
4 学员进度追踪 靠印象和私聊 后台看板,点着看每个人进度到哪儿 谁还没准备好,提前去推一把 → 详细
5 课前调研 Slack 私信 / 一对一聊 skill 自动生成的品牌化交互式问卷(底下逻辑就是个 Google 表单) 面对 30 人的团队,靠私信和一对一「根本收集不到,压根不可能」;现在能一眼看出共性主题 → 详细
6 处理收件箱 泡在 Gmail 里,所有回信的判断和写作都锁死在 Gmail、不复利 一个活在 Claude Cowork 里的 Gmail 复刻版(本质是一个 artifact):读信、改草稿,点「发到 Gmail」推草稿并弹出浏览器窗口 一个月没主动打开过 Gmail;边回信边训练自己的 AI → 详细
7 会议议程 普通文档 定制 HTML 议程 自己每个触点都 AI 优先,才有资格要求别人 AI 优先 → 详细
8 「我说话什么调性」 每次凭感觉重写 voice guide skill,几乎每件事都自动触发;最底下一段列「我会用的词 / 我不会用的词」 它不是文风指南,是「像我一样思考」的指南——她说这是关于她怎么做决策的最好语料 → 详细
9 方案评审 自己反复看 一个由 skill 扮演的**「董事会」**:Anthropic 负责 applied AI 的 Cat、Stratechery 的 Ben Thompson、Jamie Dimon(出成本收益分析),外加一个怀疑论者、一个投资人、一个创业者 交付前多一道多视角挑刺 → 详细
10 记录锻炼 / 认植物(私人) 手动填表格、上网查 散完步发条语音让 Claude 自己更新表格;植物直接截图丢进同一个对话 「不需要打字」;记录攒起来后能回头问「我下一次该练什么、为什么这么没劲儿」 → 详细
03

pipeline operator:一条每小时醒一次的「生意值班员」

  • 她说这套东西底下同时解决三个问题,值得逐条抄:① 邮件多到淹死人——「没人还想待在 Gmail 里」,所以让 Claude 把邮件全吃进去、再跟一堆上下文关联起来;② 客户关系毫无温度——用 HTML、交互式 HTML 和加密文档把流程做成看得见的东西,是「一份特别温暖的欢迎」;③ 一天开 20 个标签页根本管不过来,更别说还要组织一套流程去支持学员。→ 详细
  • 最扎心的一笔账是她自己算的:20 个标签页 + 每周 20 小时行政杂事,就为了能去讲课——「太痛苦了,我根本没在教书。」pipeline operator 存在的全部理由就是把这 20 小时赎回来。→ 详细
  • 起点也不体面:她把 Claude Code 下载好、放了两个小时之后才第一次打开,把上面这些委屈一股脑对着它说了一遍,然后「往后一靠,让 Claude 带着我走完整个流程」,从第一天就学会了怎么跟 agentic AI(会自己规划、自己多步动手的 AI,不是一问一答的聊天机器人)协作。现在这条 pipeline 每小时跑一次,是她课上最受欢迎的内容。→ 详细
  • 她特地给不想搭整套系统的人留了退路:你完全不用搭这么一整套流程,底下没有 pipeline,Claude 照样能随叫随到地给你生成一份提案。→ 详细
04

proposal maker:提案从「文档」变成「带密码的交互式网页」,顺便当广告

  • 核心其实很小:一个 skill 文件(skill=你写给 AI 的一份常驻说明书,讲清这类活该怎么干,之后一句话就能调用它)告诉 Claude「用 HTML 生成提案」,产出就是一个漂亮、带她品牌感的页面。→ 详细
  • 它把她跟这个客户所有对话里的上下文都吸收进去,变成「一套我可以真正对话、反复打磨的流程」,然后当礼物送给客户,当作「欢迎来到我们的合作方式」。→ 详细
  • 最妙的是密码这一步不是安全措施,是体验设计:客户一上来就要在「一个长得像他们、气质像他们、还能互动的页面」里输密码,于是这份提案同时是产品预告片——她可以说:「等我们合作结束,你也能做出这样的东西。」→ 详细
  • 打开这个 skill 文件看里面是什么:开头一段变更日志,然后是她教学理念的规则(在这里定义「教学」和「咨询」的区别),再往下是不同的步骤和参照点、文档该怎么排布的自述、若干工作流、确认这单生意形态的环节。她还教学生给文档做版本、定命名规范,理由很软也很准:「这样他们跟自己的技术之间会更有连接感。」→ 详细
  • 主持人在这里立了一条标准值得记:她自己出提案很快,但她说**「如果你把 AI 用得更好,你真想的话,45 分钟就能出一份提案」**——把速度、质量、个性化这三条立起来,是让人开始相信 AI 的最快办法。→ 详细
05

把整个服务过程产品化:课前作业、进度看板、课前问卷

  • 课前作业:skill 自动生成交互式 pre-work,让人提前为课做准备,还会从要用到的那几家大模型厂商那里抓最新文档——教材自动保鲜,不用她手动更新。→ 详细
  • 进度看板:后台点着看每个学员的进度到哪儿了,谁还没准备好就提前去推一把。→ 详细
  • 课前问卷(她说这是刚加进 skill、也是她最喜欢的功能):开课前自动生成一份问卷,问「第一次课之后你开始拿 Claude 做什么了、哪里觉得难」,好让她看出共性主题。她的原话是最有力的论据:面对一个 30 人的团队,靠 Slack 私信或者一对一聊,「我根本收集不到这些,压根不可能」。底下的逻辑其实就是个 Google 表单,只是品牌感强得多、做起来也有意思得多——结果学生和客户会主动说「这个我自己也得学会,教教我」。→ 详细
  • 她把这套做法上升成一条给企业高管的规矩:如果你自己每一个触点都不是 AI 优先的,你凭什么说服别人每一个触点都 AI 优先? 连会议议程都该是定制 HTML 的,否则「你怎么向别人示范工作方式是可以改变的」。→ 详细
06

voice guide:不是「文风指南」,是「像我一样思考」的决策语料

  • 这是她课上教的头号内容,理由是见效快:它逼学生体会「把上下文喂进去」的威力,教他们怎么推着 Claude 协作,最后把成果 commit 下来,变成一个可被调用的 skill→ 详细
  • 做法简单到反直觉:你只要告诉 Claude 你是怎么思考的,然后让它去研究你。 她给 Claude 的第一条指令只有一句——「我觉得我需要一份指南,让所有东西都更像我」;是 Claude 自己想到应该做成一份更偏沟通、偏理念的指南。→ 详细
  • 所以它在她这儿的定位不是文案模板:「它不只是一份声音指南,更是一份『像我一样思考』的指南,是关于我怎么做决策的最好语料。」这个 skill 在她做的几乎每一件事里都会自动触发,Claude 必须随时把它备好。→ 详细
  • 「我会用的词 / 我不会用的词」要翻到文档最下面才出现——这一段专门用来躲开那股 AI 味儿。维护方式极其省事:在 LinkedIn 上看到一条特别难受的帖子,直接给 Claude 发条语音「你能不能保证我的 voice guide 永远不碰这种东西」。→ 详细
  • 她提醒这是个移动靶:每出一个新模型,它都会带上两三个特别明显的口头禅,所以这份清单必须不停更新。(她那份 session log 底下基本就是在点名 LinkedIn 上各种她绝对不想变成的人。)→ 详细
07

Gmail 复刻版:半小时的项目,换来一个月没打开过 Gmail

  • 抱怨先于方案。Claire 的比喻定了调:邮箱「就像是所有人都有你家前门的钥匙,随时能进来往你家里丢东西」。Grace 又加了一层更值钱的理由:如果一直待在 Gmail 里,那些学习、那些写作、那些劳动全都留不下来,不会复利累积,就那么被锁死在里面;换到 Claude 里回信,等于一边回一边训练自己的 AI。→ 详细
  • 她说这个项目人人都能在半小时内做完(想玩得花一点可能久一些),而她已经整整一个月没有主动打开过 Gmail,只有肌肉记忆偶尔会把她带过去。→ 详细
  • 技术上「不能再简单了」:它就是 Claude Cowork 里的一个 artifact(Claude 直接生成、可以点击交互的小页面,不用你部署)。做法是先跟 Claude Code 聊,让它写一个 markdown 文件存到电脑上,再把这个文件带进 Cowork。→ 详细
  • 需求是「吼」出来的,不是写出来的:「我恨 Gmail,一秒都不想待在里面,它是我人生的祸害,因为我会逃避我不想做的事……我并不在乎收件箱清零,我只想跟我的工作有一种更好的关系。」Claude 的回应是:「那我们重建一个 Gmail 吧,挑你喜欢的颜色,我先给你做个原型,把你的一些真实数据拉进来。」之后就是来回问:这个能改吗?能加个链接吗?能加粗吗?能推到 Gmail 吗?→ 详细
  • 现场演示也照录:她挑了一封「学生想要课程录像」的信,说「我不喜欢这版草稿」「今天就发」,然后点**「发到 Gmail」**——这一步会在 Gmail 里生成草稿,顺利的话还会弹出浏览器窗口把最后一步走完。这次它自作主张用了原始那封邮件,算个小故障,但她说这已经够了:要么回来跟 Claude 聊着改,要么直接发出去,从此不用再管。→ 详细
  • Claire 补的普适性判断:这是几乎所有人都能做的练习,「我们都讨厌自己的邮箱」,而每个人要的定制还不一样(她自己想要的是一个在耳边悄悄问「这封邮件你怎么看」的语音助理,回一句就发出去)。门槛低到——你不需要是大写 S 大写 E 的 Software Engineer、不需要知道什么是服务器,你只需要敲一句「我恨 Gmail,给我造个更好的」。→ 详细
08

intent engineering:一个 skill 到底是怎么做出来的(本期方法论内核)

  • 一句定调:「prompt engineering 已经死了,真正该花时间的是 intent engineering(意图工程)。」 她那个最核心的 skill,是散步时打开 Claude 手机 app 做出来的——手机适合「把脑子里的东西不加过滤地倒出来」。→ 详细
  • 她给 Claude 的第一条硬规矩非常反主流:「永远不要反过来采访我。」 她讨厌「让 Claude 来采访你」那一套,理由是「担子不该压在你身上——只要上下文接对了,Claude 手里的信息量是巨大的,它应该去研究你,然后拿一个足够有力的想法回来,让你来反应」。所以她的问法是把压力压回去:「你觉得这个流程能长什么样?这事到底可不可行?」→ 详细
  • 结果 Claude 回过来说:「我觉得我们该做一个带密码保护的交互式 artifact,你觉得呢?」——产品形态是 AI 提出来的,不是她想好了让它执行。→ 详细
  • 完整的账在这里:三四分钟的对话代替一大段精雕细琢的 prompt;10 分钟说话 + 1 个小时 Claude 边生成 HTML 边挨她反馈(她把喜欢和不喜欢的地方直接截图丢进去做压力测试),而且「基本上是在手机上完成的」。她的总结是那句:「得让 Claude 把 prompt 从你嘴里掏出来。」→ 详细
  • 演示 Gmail 时她把这条讲得更透:理想流程是告诉 Claude 你想要的结果和你遇到的问题,剩下的空白让它自己填;「如果我们指挥过头,其实是在挡它的路,等于不让它去逆向推导我们问题的解法。所以别再『写 prompt』了,就正常说话。」→ 详细
09

三步法,以及「把 SOP 用嘴讲出来」

  • 她把整套东西压成三步:① 跟 Claude 一起把标准写下来(对她就是一份 voice guide + 一份「提案对我意味着什么」的说明);② 挂上定时器③ 所有产出发布到 Netlify→ 详细
  • 配套练习是「把 SOP 用嘴讲出来」:对着 Claude 一顿说,让它生成一份路线图,然后你来判断「这些步骤对不对」——「就跟带一个新员工一样」。→ 详细
  • Claire 把这条提炼成本期最可迁移的一段:AI 逼着我们把过去靠肌肉记忆机械完成的流程真正写下来,而且写的是「在理想状态下我会一步一步怎么做」——因为现在这个理想状态真的到手了,近乎无限的智能和执行力随取随用。写出理想版的提案流程、内容营销流程、软件工程流程,然后交给 AI 执行和自动化。→ 详细
10

Claude Code 起项目、Cowork 收尾:一份 markdown 交接文档就能搬家

  • 她的分工很清楚:只要是启动一个新项目、事情特别模糊、或者对她来说偏技术,一律用 Claude Code,理由是「明显更快、更高效,也更主动」。→ 详细
  • 她举的对照特别具体:如果 Cowork 说「我发不了邮件」,Claude Code 的回答会是「官方 connector 做不到,但我随时可以开个浏览器窗口试着这么驱动,或者我再找找别的办法」。→ 详细
  • 搬家的动作简单到她自己「花了很久才真正接受」:跟那个 Claude Code session 说「给我写个 markdown 文件」,它把一份 session 交接文档存到桌面;她回到 Cowork 开一个新 session,什么别的都没干,就把那个文件拖进去,剩下的 Cowork 接手。(Cowork 底下跑的本来就是 Claude Code。)→ 详细
  • Claire 的收口:所以她现在基本在 Cowork 的浏览器里操作,需要点按钮时再弹个 Chrome 窗口,于是有了一个非常好用的邮件分诊 agent(agent=能自己规划步骤、调工具去把事办完的 AI 助手)。她也顺带给 Cowork 用户打气:别被 Claude Code 吓住,「其实差不多是一回事,而且你随时可以退回来」。→ 详细
11

先接通「它够不着的地方」,再谈自动化

  • 她的第一步不是写 prompt,是把能连的东西全连上,再给 Claude 会用到的其他数据源做自定义 connector 和 plugin(connector=把 Claude 接到你某个外部账号或服务上的插头,让它能读能写)。→ 详细
  • 具体的坑:Claude 现在往 Google Sheets、Google Docs 里写东西非常费劲,所以她自己做了 plugin——这个过程逼她学会了建 Google Cloud 项目、建服务账号,顺带把权限和 scope 搞懂了,「现在我还能把这些教给学生」。这些就放在设置里,她打了个 bundle,6 月 25 号更新的,本质就是把 Claude 原本没有的上下文和访问权限补给它。→ 详细
12

给产出配一组「董事会」

  • 锦上添花的一步:她有时把提案丢给一个由 skill 扮演的「董事会」过一遍——现在名单是 Anthropic 负责 applied AI 的 Cat、Stratechery 的 Ben Thompson、Jamie Dimon(负责给一份扎实的成本收益分析 CBA),外加一个怀疑论者、一个投资人、一个创业者。最后所有东西都让他们过一遍。→ 详细
13

HTML 是新的 markdown

  • 「我觉得大家说得对,HTML 就是新的 markdown……除了讲课,我现在真的不看 markdown 了。」她只偶尔进去指一指某些地方,更想看到自己的 markdown 被可视化出来的样子——唯一的例外是 voice guide 的 markdown 她还是会读。→ 详细
14

教学最大的发现:光让人尝到甜头没用

  • 她当场推翻了自己以前的假设。她问学生:「我给你们这些超长的 prompt,是不是其实帮了倒忙?等于我把活儿替你们干了。」学生说:是的。→ 详细
  • 「我原本以为,人得先尝到甜头才会继续用下去。事实并非如此。」真正需要让人明白的是:我们要学的是协作,我们不是在写 prompt,我们是在协作。「真正要翻过去的那座坎,是把这件事变成默认动作,是养成『先打开这个 App』的肌肉记忆。」→ 详细
  • 她也很坦白:她教过的人里有相当一部分根本不想学、不愿意花那个时间——学生是自己主动来上课的,客户是被要求来参加培训的,「他们并不总是心甘情愿地面对这个末日般的未来」,所以真正能推动行为改变的是共情,是蹲下来跟他们站在同一水平线上→ 详细
  • 另一层障碍是身份认同:人觉得「我不是技术人、这我一辈子也学不会」,于是根本没机会尝到它的好处。她的对策是刻意教技术术语——哪怕过不了多久这些词可能就不用了——因为「这能建立信心,也能打掉『我不是技术人』这种自我设限」。→ 详细
15

她给所有人的两个入门动作

  • ① 在环境里造一个强制机制:设一个 Slack 提醒或 Google Calendar 提醒——「不管你手上在干什么,截个图,扔给 Claude」,把整个窗口截下来问一句「这个你能帮我看看吗?」。妙处在于一个字都不用打:截图没有文字,Claude 自己推断,人第一次亲眼看到「你的 prompt 可以只是一张图」。→ 详细
  • ② 一起真的动手做一个 skill:她现在办线上共创(co-working)场次,带大家一起做一份 voice guide,做完每个人都能看到自己的 markdown。→ 详细
  • 她给 CEO 和高管的说法更直接:「你必须成为你们组织里最『Claude 化』的那个人。」 玩笑版的工作描述是:「我的工作就是坐在你肩膀后面,每次你一打开 Slack、Gmail 或者 Google Calendar 就打你的手,说『不行,用 Claude』。」Claire 接得更准——当你盯着一件讨厌的任务、「大脑就是驱动不了我去写这条 Slack、回这封邮件」的那个瞬间,抓住它,截个图然后说「亲爱的 Claude,救救我」。→ 详细
16

把指令沉淀进 skill 文件 = 她最大的教学收获

  • 「把指令沉淀进 skill 文件——这件事对我来说是最大的教学收获」,因为它让人意识到这些东西是可以一环扣一环串起来的,而且你自己就能写代码。她引 Karpathy 的话:最热门的编程语言是英语。→ 详细
  • 紧接着是本期最清醒的一句自嘲:「这大概正是我今天有工作的原因,也是我觉得再过几个月我可能就没这份工作的原因。我不觉得我还会用这种方式一直教下去。」→ 详细

Q1:除了 pipeline operator、重建 Gmail 这类大项目,有没有随手就用的小妙招?

  • 锻炼记录表(她最早做出来的东西之一,现场演示了):每次散完步或去完健身房就给 Claude 发条语音——「我练了,能不能帮我把这些动作都记下来、更新到表格里」,比如「我今天做了保加利亚分腿蹲」。她记录纯粹没目的,「非常处女座,就是想留个记录」。对这张表她的态度是:「这里面的事我一概不管,我根本不知道它是怎么运作的,我也不进去看。」并把它总结成一条协作心得:放手,让它自己决定信息该放哪儿。 记录攒起来之后她可以回头问:「我下一次该练什么?为什么我这么没劲儿?」→ 详细
  • 顺带一句金句:「Claude 已经把我的打字能力彻底毁了。」——不需要拼写、不需要打字,手机上就能干,「因为有时候我不想对着屏幕」。→ 详细
  • 认植物:她是园艺爱好者,跟 Claude 有一个一直延续的对话,往里丢植物截图。她承认图像识别和生成这块 ChatGPT 能跟 Claude 掰手腕,但「我太多事情都发生在 Claude 里了,我也在 Claude 里规划花园……我很自私,就想所有上下文都在一个地方」。→ 详细
  • Claire 的回应值得单列:GPT-5 刚发布她拿到早期访问权限时,OpenAI 团队让他们试「它能不能帮你做一个像样的个人网站」,结果生成的网站认定她是**「柠檬树妈妈」——因为她的 prompt 全是盆栽柠檬长蚂蚁、开花、什么时候能吃。她由此对「让 AI 告诉你一些你自己都不知道的事」表示怀疑:「我在 ChatGPT 或 Claude 面前并不是最好版本的自己,我不确定那是不是我想拿来照自己的那面镜子。」**→ 详细

Q2:人们接受 AI 最常见的障碍或误解是什么? —— 答案见上面主题十四:不是让人尝到甜头,而是把「先打开 Claude」变成默认动作和肌肉记忆;对策是造强制机制 + 帮他真正搭起两三件日常任务。→ 详细

Q3:Claude 很烦人、满嘴 AI 废话、就是不照你说的做时,你的 prompt 策略是什么?会吼它吗?

  • Grace:「我接下来要说的话没一句是我引以为豪的——我是那种会砸键盘回复 Claude 的人。我从来没这么直接、这么刻薄过,也从来没这么挫败过。」但她划了条线:不羞辱、不说「你真蠢」,而是说「这话我都跟你说过八百遍了,你到底怎么回事?」→ 详细
  • Claire 的演变更有画面感:她以前是「温柔养育你的 AI」派,会说「我知道你能行的,可爱的小 Sonnet 宝宝」;现在变成「你怎么会是这个样子?这就是垃圾。」她解释自己为什么变刻薄——这是一种被浪费掉的潜力:「我知道你很聪明,我知道你有能力,结果你交给我一份 C+ 水平的活儿……你这是在浪费我的时间。」(两人随后开玩笑向「未来的 Claude 霸主」求饶。)→ 详细

现场彩蛋:Claude 当场给主持人做了一份提案

  • Grace 让 Claude 趁录节目这会儿给 Claire 做一份「就当我们要一起合作」的提案,要求界面「应该长得像 ChatPRD,而且真的可以交互」,发布到 Netlify。产出:字体对了,报价 0 元,还附了一份专属作业——「记录你的进展,练出肌肉记忆,默认就上 Claude,把你的成果都记下来」。Claire 的鉴定:「我确实用的是橙色、玫瑰色、紫色那种按钮,所以它大部分都做对了。」→ 详细

  • Grace Clarke:Twitter Grace Clarke、Instagram Grace G. Clarke、Substack Grace Clarke(她自称「我在网上混了四十年了」)。→ 详细

  • 她说想帮她的话就去告诉身边的人:一切皆有可能,而且只要从一句话的 prompt 开始就行。→ 详细

  • 节目:How I AI(主持人 Claire Vo),往期与更多信息在 howiaipod.com。→ 详细

🎯 于你何益 为你定制 · 非通用结论

先说清楚这期对你值在哪一层(也是这段的诚实闸门)

技术上,这期的水位在你之下。 Grace 是今年一月才开始自学的非工程师,她讲的 skill 文件、connector、artifact、Claude Code 与 Cowork 的分工,你早就在自己那套三驾马车碰撞协议的 PRD 工厂和 9+1 个 Agent 的造 App 链路里跑过更复杂的版本。别指望从她的技术做法里学到新东西。

真正值钱的是另一层:她是少见的、把「一整家服务型生意的业务动作」逐个换成 AI 产物、而且敢把账摊开给你看的活样本——每周 20 小时行政、20 个标签页、装好两小时才第一次打开、10 分钟说话换 1 小时生成、一个月没打开 Gmail、主持人当场立的「用好 AI 45 分钟就能出一份提案」。这一层正好是你 onehuman_company 现在最缺的弹药。 下面按项目拆。


一、onehuman_company(一人公司 build-in-public)—— 本期最大的落点

① 「大佬说 X 我试了」的现成靶子:她那句「重建 Gmail 是人人都能在半小时内做完的项目」

  • 怎么做的:Grace 说重建一个 Gmail「是人人都能在半小时内做完的项目,想玩得花一点可能要久一些」。成品就是 Cowork 里的一个可交互小页面,路径是先跟 Claude Code 聊、让它写个 markdown 文件存桌面、再拖进 Cowork。她的战果是一个月没主动打开过 Gmail。现场演示里那一步「发到 Gmail」还翻了个小车(它自作主张用了原始邮件)。
  • 你可以怎么做:这是一条有明确时长承诺、结果可证伪、门槛人人能判断的公开主张——正好是你验证体支柱要的形状。拿 drizzle tech 真跑一遍,掐表记时间:半小时到底能到哪一步?推草稿回 Gmail 那步会不会也挑错原信?写成一篇「她说半小时,我实测 X 分钟,卡在这三处」。它天然过得了你的弹药库闸门——删掉你的实测数据和判断,这篇就不成立

② 她的「替换清单」就是你缺的那个叙事骨架

  • 怎么做的:她全程没讲一句「AI 提效」,讲的全是逐条替换:20 小时/周行政 → 每小时醒一次的 pipeline;提案文档 → 带密码的交互式页面;Slack 私信调研 → 品牌化问卷;Gmail → 自建收件箱。每一条都带原来的成本和现在的形态。
  • 你可以怎么做:你的「AI 员工管理成本账」这个支柱一直缺一个稳定的写法,「原来怎么做 → 现在换成什么 → 省了/多花了什么」这个三段式就是它。把 9+1 个 Agent 逐个套进去,一个 Agent 一篇,先写你最有把握的那两三个(solo-editor / solo-ops 之类)。这个格式还有个副作用是好事:它逼你承认哪几个替换其实没省——那才是 build-in-public 里最值钱、也最难被别人抄走的部分。

③ 「带密码的交互式提案 = 顺便当作品广告」这个动作可以直接搬

  • 怎么做的:她的提案不是文档,是一个客户要输密码才进得去、长得像客户自己品牌的可交互页面。理由不是安全,是体验:「他们一上来就在一个长得像他们的页面里输密码,我就可以说:等我们合作结束,你也能做出这样的东西。」交付物本身成了能力证明。
  • 你可以怎么做:你手上有 app_incubator 那条从设计稿到工程的链路,做一个「输个码才进得去的一人公司复盘页」对你几乎零成本。挑一篇造 App 决策复盘,把完整数据、时间线、翻车记录做成这样一页,正文只放结论 + 入口。它一次解决你两个痛点:内容终于有了确凿的「可抄物」,而且封面标题之外多了一个转化钩子。

二、Personal Thinking(这本第二大脑)

④ voice guide 的正确定位:不是文风表,是「我怎么做决策」的语料

  • 怎么做的:她给 Claude 的第一条指令只有一句「我觉得我需要一份指南,让所有东西都更像我」,是 Claude 自己想到该写成一份偏沟通、偏理念的文档;「我会用的词 / 我不会用的词」只是最底下一小段。她的定位是「关于我怎么做决策的最好语料」,这个 skill 在她几乎每件事里都自动触发。维护也不费劲:刷到一条难受的帖子就发条语音让它更新。
  • 你可以怎么做:你的去 AI 腔技能现在偏「词表 + 定式」,位置在文案定稿前的最后一道闸。缺的是它上面那一层:一份写清你怎么判断、什么值得写、什么绝不写的「像 momorain 一样思考」文档,让两个账号的写作 agent 默认加载。第一步很小:把你 2021 年写下的三条产品价值观,加上你那套操作系统(判断力大于努力、问该不该做先于做多快、盯那 1%、杠杆大于工时),搬进去当骨架,词表挂最后。

⑤ 「把 SOP 用嘴讲出来 → 让它给路线图 → 你只当审稿人」

  • 怎么做的:她教学生的练习是对着 Claude 一顿说,让它生成一份路线图,然后人来判断「这些步骤对不对」——「就跟带一个新员工一样」。她自己那个最赚钱的 skill 就是散步时说三四分钟出来的。
  • 你可以怎么做:你的摄入 SOP 一直是「先想清楚再写下来」。下次要改任何一个 skill 时,先别开编辑器——口述一遍现状和痛点,让它先出一版路线图,你只做反应者。这个顺序的好处是能暴露你以为已经写清、其实还只在脑子里的那几步。

三、app_incubator / Codex Holdwell ERP work(多 Agent 工厂)

⑥ 「永远不要反过来采访我」这条硬规矩

  • 怎么做的:她明确禁掉「让 Claude 采访你」的模式,理由是「担子不该压在你身上——只要上下文接对了,它手里的信息量是巨大的,它应该去研究你,然后拿一个足够有力的想法回来,让你来反应」。所以她只问「你觉得这个流程能长什么样?可行吗?」,最后连产品形态(带密码的交互式页面)都是 Claude 提的。
  • 你可以怎么做:你的 PRD 工厂里最靠前的那几个环节,大概率还是「agent 问、你答」的形态。挑一个角色反过来试:给足上下文后,只准它先交一版有主张的方案,你做反应者。 这跟你自己写下的「判断力大于努力」是同一条——你的稀缺资源是判断,不是填问卷。
  • 但要抄她的前提:她说的是「只要上下文接对了」。她为此先把能连的都连上、还给 Google 文档写入自己做了插件。上下文没接通就照搬这条,只会拿到一版自信的胡话——这一点对你六条产品线还没对齐的共享口径尤其成立。

⑦ 她的「董事会」是你 Chief of Staff 的一个便宜增量

  • 怎么做的:提案定稿前过一遍由 skill 扮演的董事会——Anthropic 的 Cat、Ben Thompson、Jamie Dimon(专门出成本收益分析),外加一个怀疑论者、一个投资人、一个创业者。
  • 你可以怎么做:你的 Chief of Staff 已经有宪法和跨域守门,但审稿人是「原则」,不是「人」。加一个极轻的角色组(一个只问「这符合你 2021 年写的三条价值观吗」的守旧派、一个只问「这周你还剩几个小时」的精力会计、一个只问「这条能被证伪吗」的怀疑论者)成本很低,而且比抽象原则更容易在你赶稿、上头的时候真的被调用。

四、xiaohongshu_momorain(家居号)

⑧ AI 味清单是移动靶,得有进料口

  • 怎么做的:她说每出一个新模型,就会带上两三个特别明显的口头禅,所以「我会用的词 / 我不会用的词」必须不停更新;她的更新动作简单到没有负担——刷到一条难受的帖子就发条语音让 Claude 加进去。
  • 你可以怎么做:你的去 AI 腔规则库是一次性整合出来的(自研定式 + 开源项目 + 维基清单),没有持续进料口,模型一换就会慢慢失准。给它加一条极轻的维护习惯:刷到明显 AI 味的笔记就顺手丢进一个收件文件,每月合并一次。不用做系统,做个抽屉就行。

五、更深三角度

该反着用:她的核心动作是「把一切做成给客户看的漂亮 HTML 页面」,因为她卖的是服务、买家是活人、页面本身就是广告。你不是。 你的 ERP 工作和 StockHelp 的读者是你自己和内部同事,把内部产出包装成品牌化交互页面是纯损耗。对你成立的只有一个场景:onehuman_company 的对外内容。别把「HTML 是新的 markdown」当通则搬进内部流程——你的内部产出要的是可 diff、可检索、可被下一个 agent 读,不是好看。

和你现在做法冲突:她说「我基本不再进 markdown 里面了……这是 Claude 的事,不归我管,只要产出好我就满意」,那张锻炼表她「一概不管,也不进去看」。而你整本第二大脑的价值恰恰建立在你亲手维护结构、控制信噪比上(你的摄入 SOP、不硬掰红线都是这个意思)。这条张力值得你正面想一次:哪几类产物其实已经可以「不归你管」了(转写归档、素材整理、图片上传),哪几类永远不能(主题骨架、判断本身、什么值得留下来)。她的放手是有代价的——代价是她答不出「我的知识是怎么组织的」,而你的第二大脑就是为回答这个问题而存在的。

对你的镜子:她把 Claude Code 下载好、晾了两个小时才第一次打开,然后一次三四分钟的说话,换来了她今天最赚钱的产品。你缺的从来不是能力,是「把已经装好的东西打开」的那两个小时——你手上同时有 ERP 工厂、app_incubator、StockHelp、两个内容号,每一个都比她那条 pipeline 复杂,但 onehuman_company 还卡在 Phase 0 存稿期,家居号的指标盘还空着没在跑。她能拿出来讲的东西比你少,但她已经在讲了。


六、所以呢

  • 【耐用】三段式替换账本:任何自动化的价值都该写成「原来怎么做 → 现在换成什么 → 省了/多花了什么」。没有前后对比的「AI 提效」都是空话。这条十年后也成立,而且正好是你 build-in-public 的天然叙事骨架。
  • 【耐用】把压力压回给 AI:给足上下文,然后要一版有主张的方案,你只做反应者。前提是上下文真的接通了——否则这条会变成灾难。
  • 【耐用】先接通、再自动化:她的第一步不是写 prompt,是把能连的全连上、连不上的自己做插头。你在多 Agent 工厂里那个「跨线口径没对齐」的痛点,本质是同一件事。
  • 【会过期】具体的工具分工:Claude Code 起项目 / Cowork 收尾、markdown 文件当交接单、Google 文档写入要自建插件、「HTML 是新的 markdown」——这些都是 2026 年这一版产品形态的产物,半年内会变。要记住的是背后那个判断:用更主动的那个工具开局,用更可视的那个工具收尾,而不是记住工具名。
  • 判断更新:你可能默认「AI 内容账号的门槛是技术深度」。这期是反证——Grace 的技术水位明显低于你,但她的内容更有传播力,因为她讲的是业务替换和账,不是实现细节。 你 onehuman_company 的定位(PM 视角、决策复盘、成本账)本来就站在这一边,所以你的问题不在选题,在没开始发。
  • 这周一个赌注:挑 onehuman_company 里最容易成稿的那一篇——「她说重建 Gmail 半小时,我实测」——掐表跑一次、截图记时间、当天写完存稿。它一次喂三样东西:验证体存稿 +1、替换账本模板试跑一遍、顺手解决你自己的收件箱问题。
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