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听说Kimi PM已经联系到简历本人,
就隐私泄露一事进行协商了。

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给新手的 18 条 Claude 使用建议总结:

1. 先建 Project

每次新开聊天,Claude 都会从零开始。Project 是长期工作区,里面的对话共享上下文

进 Claude 侧边栏点 Projects,建一个 Work 或 Personal。后面的配置都放在这个 Project 里。

2. 告诉 Claude 你是谁

把你的背景、工作、目标、沟通偏好写清楚,放进 Project 的 Knowledge base。写得越具体,后面的回答越贴近你。

3. 写好 Custom Instructions

Knowledge base 存你的背景,Custom Instructions 管 Claude 默认怎么做事

把背景丢给 Claude,让它生成一套 Custom Instructions,再贴进 Project Instructions。以后每个新 chat 都会按这套规则启动。

4. 把问题换成真实场景

别问「prompt caching 是什么?」

换成「我在做一个每个 session 调 Claude 20 次的工作流,prompt caching 能省多少成本?」

前者只会得到定义,后者会逼 Claude 进入你的具体问题。

5. 复杂任务先让 Claude 问你

开始前加一句「先问我几个问题,确保方向对」

Claude 少猜一点,你后面就少返工一点。

6. 克隆自己的写作风格

给 Claude 3-5 篇你自己的文章,让它分析你的表达习惯、段落节奏、常用判断句。

分析完再让它写,产出会少一点 corporate assistant 味。

7. 让 Claude attack 你的想法

定方案、写文章、做决策之前,让 Claude 直接 attack 你的想法

critique 往往只会提建议,attack 会更认真地找漏洞。

8. 难题打开 Extended Thinking

复杂决策、分析题、需要权衡的问题,发消息前点 brain 图标。也可以在 prompt 里写「请逐步思考再回答」

简单任务不用开,难题开了差别明显。

9. 让 Claude 帮你写 prompt

不知道怎么问的时候,直接问「帮我写一个 prompt,让另一个 AI 完成 X 任务」

Claude 很清楚什么样的指令更容易出好结果。

10. 直接指定长度

Claude 默认会写得偏多。你可以一开始就说「用 3 句话回答」或「控制在 200 字以内」

原文说这能省 40-60% token,很多时候也省阅读时间。

11. 关掉客套话

Claude 很容易开头来一句「Great question...」,或者复述一遍你的问题,结尾再总结一次

在 Custom Instructions 里写清楚「直接回答,不要 preamble,不要重复我的问题,不要 closing summary」。

12. 别反复介绍自己

Project + Custom Instructions 就是为了少做这件事。背景写一次,后面自动读。

13. 换话题就新开 chat

同一个 chat 里一直切话题,Claude 会带着旧上下文继续跑,token 变多,速度变慢,还容易串味

无关话题就在同一个 Project 里新开 chat。Project 记忆还在,上一段对话的噪音丢掉。

14. 用费曼法学概念

让 Claude 用简单语言和类比解释一个概念。解释还绕,就让它继续改到你能讲给别人听。

15. 行程要按你的旅行方式排

不要只给日期和地点。把你的节奏、预算、偏好、体力、想避开的东西都说清楚。

这样排出来的行程,才像你的旅行,少一点旅游博客清单味。

16. 用真实账单做支出分析

把银行账单或消费记录贴进去,让 Claude 帮你看钱花在哪、该改什么。这里估算用处不大,真实数据才有用。

17. 把 Claude 当临时思考伙伴

可以给它这种指令「不带评判地听我讲,问对的问题,帮我理清思路,不要推你自己的 agenda」。

这更像结构化自我反思,边说边把脑子里的东西摊开。

18. 商业想法先过一遍硬过滤

开做之前,让 Claude 当第一道硬过滤,帮你找需求、市场、分发、成本里的真实问题

很多想法死在太早爱上自己。先让 Claude 拆一遍,能少走很多弯路。
我准备去起号了兄弟们,你们喜欢哪个

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具身智能从去年的只跳舞一场单机器人就能收六七千,到现在群控和编排功能都不是什么新鲜事,普通人对机器人表演的阈值被越来越拉高。除了会跳舞,还要能走上台走下台,相互之间走位,还要能有语音模型接入豆包和企业知识库和游客做交互,市场也在随着注意力变化对机器人厂商提出更高难度的需求。就像gpt3.5刚推出那会儿一样,模型强但又不足够强,所以催生出来很多专门做模型agent的公司并迅速的融到资,具身智能目前也处于这样的一个阶段:本体能力和大脑小脑能力已经处于相对完备的阶段,但是面向具体的场景,本体厂商、模型公司还缺少相对应的垂类数据和场景认识,所以会催生出大量的如同2223年agent公司的中间集成商公司。但在模型能力完善之后,这类公司也会迅速被替代。

某租赁平台的技术能力在业界一直是出了名的不太行,但是资本运作能力和渠道运营能力出奇的好。现在又是几亿元到手,就算技术能力不行这钱砸下去也能变行。但是具身智能又和llm大模型有区别:具身智能需要线下交付,llm可以完全依赖线上,所以有线下的因素加入之后,渠道运营能力会否成为这个租赁平台区别于韭菜agent公司的关键因素会是个很有意思的问题。
Claude 刚刚推出了记忆导入功能。
这意味着你可以在60秒内把任何人从 ChatGPT 迁移到 Claude。
这个主意很简单:Claude 迁移即服务。
听起来很基础?确实如此。任何人都能做。
大多数企业的员工都在用个人 ChatGPT 账号。没有共享上下文,没有连通的工作流,没有植入的公司知识。他们是在困难模式下玩大语言模型。
这就是 Claude 生态系统的用武之地。在我看来,它对 businesses 更友好——有 Projects、记忆、skills、cowork、connectors、MCP 集成。
它很快就会变成一个业务操作系统,而不只是一个聊天机器人。
玩法手册:
选一个垂直领域。选该领域里的一个特定团队。
比如汽车经销商的销售团队。
或者商业地产公司的买方经纪人。
要非常具体。泛泛而谈就是死路一条。
用 Wispr Flow 记录他们的工作流。转录他们的会议。记录他们凭肌肉记忆运行的每一个流程和 SOP。
把这些 SOP 变成 Claude skills。
把这些 skills 变成 agents。
给他们建一个 dashboard,让他们能主动反应业务,而不是手动运行。
你不是在卖 "AI 咨询"。你是在卖自主权。
如何获客:
→ 为该垂直领域创作内容和引流资料("AI 如何取代汽车经销商的 BDR 角色")
→ 先把自然流量做起来,然后砸广告费把受众引导到你的引流资料
→ 举办免费工作坊,向他们介绍 Claude 生态以及为什么它比 ChatGPT 更适合商业
→ 追加销售:付费的午餐学习培训,上门授课
现在你已经进门了,用低价产品开始赚钱了。
收入结构:
工作坊:每次 $2,500–$10,000
文档+流程梳理月费:$5,000/月
定制 agents + 软件 dashboard:$10,000/月
系统维护管理费:$1,000/月
算笔账到 $100 万:
第1-3月:拿下5个工作坊客户 → $2.5万。转化2个为月费客户 → $1万/月。
第4-6月:每月10个工作坊($5万)+ 8个月费客户($4万/月)+ 3个软件客户($3万/月)= $12万/月。
第7-10月:转介绍复利。15个工作坊($7.5万)+ 15个月费客户($7.5万/月)+ 8个软件客户($8万/月)= $23万/月。
第10个月总计:$100万+(保守估计)
你不需要1,000个客户。你只需要一个细分领域里的15个好客户。
为什么现在能成:
Claude 刚让迁移变得免费。记忆导入意味着零摩擦。大多数企业还没听说过 Claude Projects。这个窗口期敞开着。
旧的自动化代理商模式是建 Zapier、n8n 工作流,没人维护。
新模式是建智能层,让业务自己运转。
选一个 niche。记录他们的混乱。把它变成 Claude。收 $1万/月。
这个玩法手册可以被10,000个 solo 创业者执行,仍然有机会。
来源:

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看完了 Anker CEO 阳萌在晚点的访谈,一些有趣的片段:

1. 招不到最好的人不是人力总监的问题,是做的事情不够难。大家一听做充电宝,最厉害的人肯定不会来。

2. 激进的保守主义者:10 块钱投 5 块,挣了 20 回来,有 25 块再投一半。盘子越来越大,但每次只投一半。

3. 不要盯着竞争,不要盯着过去,回到用户的极致需求。

4. 首先分配的是机会,根据价值观分配机会,根据结果分配回报。

5. 先推动几个团队做出来,然后大家就会跟上。中国人不一定羡慕别的公司,但一定羡慕同一拨进公司的人。

6. 一个事情做成需要不同的品质,出现在一个人身上非常珍贵,两个人各有一半就互补。阿里叫雌雄同体,华为叫狼狈同行。

7. 奔驰主打豪华,宝马主打驾驶乐趣,奥迪主打科技,竞争的终局是纳什均衡,不是你死我活。

8. 把公司当成产品,把"创造者的乐园"搭好,活很多年,我就是个非常好的产品经理。

9. 关注现在和未来,过去不好的经历都忘掉了。所以吵架必输。

10. 如果一个人最后做的事情不开心,这肯定不对。

https://mp.weixin.qq.com/s/5QKj6WJzY7L_U43pQ6j54g?scene=1
这个文章拆解格式适合做成个skill,用来分析爆款文章👍
拆解格式是:
- 核心观点
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梦里啥都有的AI创意,昨天很多二次元群友的挽尊之作:带喜欢的Coser吃海底系列。

提示词:

一张随意用 iPhone 拍摄的快照,拍到一位女性角色扮演者正在精确地还原参考图中的角色。

要求极其严格的身份匹配:相同发型、相同双马尾、相同的发色渐变、相同的发饰、相同的耳朵、完全相同的服装结构、相同的角色气质。面部结构必须严格遵循原角色的比例和特征——高度可辨认为该角色,而不是普通的漂亮脸蛋。

面部:非常吸引人但自然,动漫写实风格的美感,能看到毛孔并有轻微磨皮效果,淡淡的自然妆感,面颊和鼻子有轻微腮红,因吃火锅而皮肤略显油光和光泽,因温度产生轻微泛红,有些小瑕疵(轻微汗水、肤质不均),不会过度完美。

表情:她注意到相机,略微转头朝向镜头,有轻微反应并做出一个小而随意的动作(比如快速的胜利手势或淡淡的微笑),表情仍然自然,不做作,眼神短暂看向镜头但并非刻意摆拍,感觉像是瞬间的友好回应,而不是拍摄中的摆拍。

发型:因热气和动作稍微有些凌乱,几缕头发粘在脸颊或脖颈上,带有自然的运动模糊,坐着时略微塌陷。
服装:完全忠实于原始设计,真实面料有真实的褶皱,因坐着和用餐略有错位,细节有小幅移动。

姿势:身体略朝向镜头转动,一只手仍拿着筷子或放在桌上,另一只手随意做出小动作(胜利手/轻挥手),身体姿态放松自然,不是完整摆拍,仅是迅速反应。

场景(重要):海底捞火锅餐厅,角色扮演者坐在另一张桌子(隔桌或斜对面),靠近墙边或卡座,背景相对干净(墙板/镜面),她仍与自己的同伴一起用餐。

环境:靠墙的干净就餐区,柔和的墙面灯光,热气轻微冒起,桌上有肉盘、饮料、蘸料。

构图(非常重要):有种从你自己桌子拍摄的感觉,主体不居中,略微拉近、有些别扭的裁切,身体部分稍被截断。

前景(极其重要):你自己的桌子占据前景主位,火锅、汤、筷子、盘子清晰可见,桌沿挡住画面下方,你的手臂或肩膀部分遮挡视线,另一位食客轻微挡住画面,前景略微虚焦。

相机:构图欠佳,稍微倾斜,有轻微的动态模糊,焦点略偏,能看到颗粒感和 JPEG 压缩伪影(类似微信风格),镜头有污渍/油性模糊,手指微微遮住角落。

灯光:室内混合光源(暖黄光 + 柔和白光),曝光略不均匀,靠墙的灯光比大厅中心更柔和,皮肤和桌面有反光,热气使光线有扩散效果。

额外真实感:轻微的热气在主体前方流动,背景有细微的运动模糊,存在小规模遮挡(杯子/手臂/筷子挡住部分区域)。
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