AI学习笔记(二)从玩具到真正好用

我的AI使用经历：从玩具到真正好用。最好的用AI方式，是把它嵌进你本来就在做的事，而不是专门为了用AI再造一套流程。

从第一次接触AI到现在，我学习AI的方式是“应用尽用”但———基本上是逐一体验、逐一放弃。

我的经历大概是这样的：

先在小红书上看了大量教程和科普，然后陆续付费了Claude、GPT、字节Coze、妙搭这几个产品。跟着别人的教程，我真的搭出来了一些小工具——部署到手机和网页上，甚至做了3个小龙虾主题的机器人，能回答问题、定时推送消息。而且也与时俱进，hermes, dexter等等各种大V鼓吹的新玩具也全部试用了一遍。

听起来挺厉害的，但实际上：新鲜感过了就闲置了。它们对我来说更像玩具，而不是工具。

问题出在哪里？

大多数人用AI，停留在"问答模式"里：我问一句，它答一句，然后结束。

真正好用的状态是： 你给它一个任务，它能直接交出一份80分以上的成品——就像一个靠谱的下属，不需要你手把手全程盯着。

要做到这一步，关键是让AI真正理解你的标准和需求。这就要说到Claude了。

为什么重点讲Claude？

Claude的产品设计在目前我用过的里算最精妙的。用熟它的过程，有点像把自己的工作方式梳理了一遍——因为你必须把自己的思维方式说清楚，它才能按照你的方式工作。

在Claude的Cowork界面里，有几个核心模块值得了解：

Instructions（指令） 你对它的基本要求，比如：「语气要专业，数据要准确，所有回复都要附上数据来源」——这是它的行为准则，每次对话都会生效。

MCP（外部数据接口） 可以给它接上外部数据库。比如接上专业金融数据源，它在做分析时就不会只靠通用知识，而是用上真实、准确的数据。

Skill（技能包） 把一套完整的执行流程打包好，比如「生成行业研究报告」或「汇总AI最新动态」——下次直接调用，不用重新解释怎么做。

Memory（记忆） 让它记住你的背景信息，比如「我是中长期价值投资者」，这样它每次回答都会基于你的视角，不用每次重新介绍自己。

四种用好AI的方法

方法1：直接用别人搭好的技能包

不用从零开始——去GitHub搜索关键词，或者关注Claude官方发布的Skill，很多现成的专业技能可以直接拿来用，也可以fork（复制）别人的版本到自己这里做微调。

举个真实例子： Claude发布的Financial Statement技能包里，包含了LBO模型搭建、Pitch会议提纲撰写、IC投委会备忘录生成，甚至家办KYC合规流程——基本覆盖了投行/基金/财务/家办常用场景，直接调用就能出活。

方法2：从自己的需求出发，自己搭建技能包

流程很简单：

直接把你的需求发给Claude，让它解决问题
第一版一定不完美，继续告诉它哪里不对、怎么改
调到满意之后，让它把这个过程反向总结成步骤，生成Skill包
这个包可以上传到GitHub，自己复用，也可以分享给别人

本质上是：你用一次，以后每次都省力。比如我在小红书发现有个博主发的AI产品报告内容模板很好，很详尽清楚，我就把ta的一片样本报告扔个codex，让它帮我生成一套skill，让claude可以产出类似质量的报告，很快就打包好装上去了，之后我每次想研究下某个产品只需要和Claude说“帮我生成xx产品报告”,特别好用！

方法3：和AI共创内容——关键是把思考过程告诉它

这是最容易被忽视的一点：不能只给结论，要把思考框架也给它。

比如让它写一份投资备忘录，效果最好的做法不是直接说「帮我写投资memo」，而是：

先帮我整理现有的memo模板，提炼主要结构框架 → 然后按照每个部分，分别完成素材收集 → 针对每个部分形成观点和分析 → 全部研究完成后，再进入正式撰写

给它流程，它才能给你质量。 笼统的指令只会得到笼统的结果。

方法4：调用Agent能力，让多个技能自动协作

除了单独调用Skill，Claude还支持Agent链路——在全局Instructions里绑定，或者在指令里唤起，就能让多个Skill自动调度、串联执行，完成更复杂的任务，比如一键生成完整的多维度研究报告。

适合流程固定、步骤多、容易遗漏的复杂任务。我看到Claude官方的”market researcher” agent就是个很好的例子，它把研究拆成几个不同的skill，做竞争格局的、可比公司财务数据对标的、行业赛道分析的、画PPT的各个skill各司其职，一个agent串起来几个skill。

最后一点，也是最重要的一点

AI替代不了你的思考和判断。

AI在帮你执行任务、搜集信息时最有价值，也能辅助你整理思路——但有一个前提：信息来源要可靠。一旦喂给它的材料有问题，它的分析就会跟着跑偏，而且它不会主动告诉你。

还有一件事：就算AI帮你把一篇长文精简成了三句话，这三句话也不等于你真的理解了。知识没有经过你自己的消化，就还不是你的。

AI是效率工具，不是思考的替代品。