夜雨聆风
从对话框到生产力工具:这3个进阶技巧,让你的AI效率翻10倍!
你还在把AI当聊天机器人用?
问个问题,拿个答案,然后自己干活。这种玩法,早就过时了。
问答模式 vs 目标模式
大部分人还在AI的第一阶段——提问,拿答案,自己动手。
这就是聊天。像打乒乓球,你发球,对面打回来,然后呢?你自己满场跑。
但Agents不是这么玩的。
你给它个目标,它自己规划,自己执行,最后给你结果。这就是”question to answer”和”goal to result”的区别。
那些用Agents的创业者和员工,每天生产力提升10-20倍。
你算算。一个任务从3小时变成20分钟,一周省多少时间?一个月呢?一年呢?
差距就是这样拉开的。
所有Agent都跑同一个循环
Claude Code、Codex、Antigravity、Cowork、Manus、OpenClaw……这些看起来不一样,其实都是”agent harnesses”——不同的壳,同一个核。
核心就三步:观察、思考、行动。
举个例子。你说:”给Greg Eisenberg建个作品集网站。”
Agent这么干:
- 检查工作区有什么文件(观察)
- 得研究一下Greg Eisenberg是谁(思考)
- 去搜资料(行动)
然后循环。有资料了,想需要个计划,写计划,再循环,写代码,再循环,部署网站,再循环,截图验证。
一直到你设定的目标达成。
就像开车。懂了油门、刹车、方向盘,什么车都能开——丰田、路虎,功能不同,驾驶逻辑一样。
实测过,同一个prompt在Claude Code、Codex、Antigravity上跑,三个都建好了能用的网站。同一个循环,不同体验。
agents.md:从prompt工程到context工程
现在重点来了。
在你电脑上建个文件夹,叫”executive assistant”。
直接让Agent写开发信?它会懵:你是谁?卖什么?目标客户是谁?
解决方法很简单:建个agents.md文件。
这就是Agent的系统提示词。每次任务前加载。把你的角色、业务上下文、偏好、工具、工作方式全写进去。
不同套具叫法不同:
- Claude Code叫claude.md
- Codex/OpenClaw叫agents.md
- Gemini叫gemini.md
概念一样:一个markdown文件,给Agent上下文。
技巧:你可以用任何聊天模型构建这个文件。就说:”用面试式的问题问我,提取所有需要的上下文,然后帮我建个agents.md文件。”
它会把你的信息全提取出来,结构化整理。
这是从prompt工程到context工程的转变。把业务信息喂给Agent,你的prompt可以很简单。”给我写个开发信”就够了——上下文已经在那里了。
记忆管理:让Agent记住你的偏好
但有个问题。
你告诉Agent:”我最喜欢的颜色是薰衣草紫。”它说:”知道了。”下次对话?它忘了。
ChatGPT这类聊天模型有自动记忆,在云端保存,你控制不了。
Agents不一样——你控制记忆。
在agents.md里加两行:
- “每次任务前先读memory.md”
- “当我纠正你或你学到新东西时,更新memory.md”
然后建个空白的memory.md文件。
现在当你说:”别写这么正式。”Agent会更新memory.md:”保持随意语气,永远别用正式语调。”
每次未来对话都会带着这个偏好。
好员工会记住你的偏好并改进。你的Agent也应该这样。
建议:agents.md控制在200行以内。如果memory文件开始存一堆微小修改,更新指令:”只保存实质性修正。”随时可以手动清理。
MCP协议:让Agent连接所有工具
大多数Agent套具默认只有网页搜索。
想连Gmail、Google Calendar、Notion、Stripe、Granola?
你需要MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)。
这么理解:MCP之前,Agent得学每种工具的语言。Claude说英语,Notion说西班牙语,Gmail说法语,Slack说中文。连接它们需要定制开发。
Anthropic造了MCP当万能翻译官。
你的Agent还说英语,你的工具还各自说各自的语言。MCP坐中间,双向翻译。
现在大多数套具都简化了这个。Cowork、Codex、Manus、Perplexity都有”连接器”或”技能”菜单,浏览应用,登录,一键搞定。
Remy现场演示:他让一个Agent总结收件箱、从Granola拉会议纪要、创建Stripe付款链接、建Notion项目、起草跟进邮件。
一个prompt。Agent搞定所有工具,Remy一个标签页都没切。
“即使只是快7倍完成事情,不用在所有工具间跳来跳去,复利效应也惊人。”
技能系统:把流程自动化
技能是复利引擎。
把技能想象成SOP,但是给Agent用的。
你解释一次流程,Agent就能每次完美重复。
没有技能:你让Agent写客户提案。来回折腾30分钟。改格式、把价格移到底部、用这种蓝色。终于满意了。下周?从头开始。
有技能:Agent加载你的提案技能。它已经知道格式、颜色、价格放哪。几分钟搞定。
两种创建技能的方式:
方法1:喂它原材料。把一个病毒式钩子课程的逐字稿上传,告诉Agent:”基于这个课程给我建个病毒钩子技能。”Agent把它打包成.skill文件,包含指令和参考资料。
方法2:从实时会话构建。手动跟Agent走一遍流程。满意后说:”给我们刚才做的事建个技能。”它会打包整个工作流。
真实案例:跟Claude走了一遍广告库分析流程,然后建了个技能。抓取竞品广告、截取落地页、分析文案和创意、生成总报告。这流程以前要3-4小时。现在他打两个词,技能就跑。
如果你每周用技能自动化3-5个微小流程,最终你会自动化整个工作流。
技能组合:威力倍增
技能组合起来才真正强大。
会议准备技能研究嘉宾并整理谈话要点。播客研究技能深挖嘉宾背景。晨间简报技能检查你的日历,如果看到播客,自动触发研究技能。
大多数套具现在支持定时任务。设定晨间简报技能每天早上9点运行。它检查日历、总结收件箱、从Notion拉项目更新、输出每日计划。
真实案例:他在买车,要特定颜色和配置。每3小时,Agent抓取CarMax、Autotrader等平台,有符合的就通知他。这每天帮他省1小时不用像疯子一样刷新标签页。
完整配置:你的数字员工军团
配置是这样的:
每个公司或客户一个大文件夹。里面每个部门一个子文件夹:执行助理、内容团队、市场总监、销售。
每个子文件夹有自己的agents.md、memory.md、技能文件夹、MCP连接。市场Agent知道广告创意规则。内容Agent知道你的品牌语调。执行助理知道你怎么署名邮件。
顶层,一个总Agent管理它们所有。
有些技能到处都用(比如”让它变短”技能)。这些放全局。”推荐某人给谁”这种技能只属于执行助理文件夹。项目级技能留在各自项目里。
从今天开始建你的数字军团
- 选一个Agent套具(Cowork对新手最友好)
- 建个文件夹叫”executive assistant”
- 用面试式提示词构建你的agents.md文件
- 加个memory.md文件,附上自动更新指令
- 通过MCP连接你最常用的工具
- 用Agent处理真实任务。重复流程时,把它变成技能
- 每周自动化3-5个小流程
真正面向未来的堆栈是你电脑上的markdown文件。套具会不断变化。你的上下文文件、记忆、技能可以转移到任何平台。
每个人都会有个AI操作系统。你的Agents会随时间复利增长。更多上下文,更少错误。更多技能,更少手工工作。
循环很简单:连接工具→构建上下文→创建技能→自动化流程→重复。
你不是在取代自己。你是在压缩忙碌工作,让自己专注于真正重要的决策。
从执行助理开始。这周建一个技能。下周再建一个。堆上几个月,你就能把一周压缩到一天。
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