一诺：5步用好CLAUDE
做参考
我用CLAUDE，发现最重要的，
不是先让它替我想，而是先让它记住我。
因为我以前写过不少东西， 我让它帮我找回自己想过、写过、说过的东西，把散落在不同地方的内容重新整理起来，再结合新的材料进行放大。
换句话说，我想让AI装进去的，不只是一堆知识，而是一个尽可能完整的“我”。
也就是所谓的“第二大脑”：它不替我思考，能替我记忆；不替我做决定，能调动我过去十几年积累的经验，帮助我把今天的问题想得更深、更完整。
下面是我使用Claude协助工作的五个步骤， 希望对大家有参考意义
第一步：别让它每天“失忆”
第一件事，是为AI建立一套关于我的记忆：
我是谁，正在做什么；
我有哪些长期项目；
这一年的工作重点是什么；
不同项目目前的优先级如何；
我经常使用哪些词，它容易写错成什么；
我不认可哪些表达方式；
我曾经纠正过它哪些问题。
这些内容被一条条写下来，存成AI每次工作前都可以读取的文件。
这样，纠正过一次的错误就不必再纠正第二次。我要做的，不是反复“培训”它，而是不断完善合作规则。
现在，我的这套记忆已经有几十条。每次开始工作，它会先读取这些信息，不需要我重新自我介绍，也能理解我的项目、偏好和基本表达风格。
所以，如果你希望AI真正帮到你，第一件事不是学习多少提示词技巧，而是让它知道你是谁。
第二步：先向内捞，再向外查
这些年，我积累了大量只属于自己的内容：3700多条结构化问答、470多篇课程逐字稿、好百万字的工作坊录音转写、200多篇过去发表的文章、几百篇散稿，以及书稿和其他材料。
把这些内容整理成语料库，最初确实是笨功夫：
录音要转成文字；
散稿要归档；
长篇答疑要拆成一条条问答；
不同来源的资料要放进统一结构。
但这些基础工作只需要认真做一次。
当资料库建好以后，过去十几年散落在各处、连我自己都想不起来的旧文件，就变成了可以随时调用的内容资产。
以后要写一篇文章，我不会立刻让AI上网搜索，而是先问：我以前谈过这个问题吗？当时是怎么说的？相关课程、问答和文章里，还有哪些值得重新使用的段落？
有不少我曾经讲过。而且，过去在某个真实处境中说出的话，可能比今天临时想出来的更准确、更有力量。
这种感觉很奇妙：AI像是在帮助今天的我，与过去的自己重新对话。
我们每个人的旧文件、聊天记录和笔记里，都藏着大量曾经认真想过、甚至已经想明白，却被自己忘掉的东西。AI最大的价值之一，不是立刻把它的知识给你，而是先帮你找回自己的东西。
第三步：我给它100，不要还我10，要扩成1000
很多人习惯让AI做减法：
把长文总结成三点；
把会议提炼成纪要；
把复杂内容压缩成一页。
减法当然有用，但如果只让AI做减法，就太可惜了。
我更多时候让它做加法。我会直接告诉它：
我给你100，不要给我总结成10，要帮我扩成1000。
我经常只有一个念头，甚至只是一句话。AI要做的，是把这句话和我过去写过、讲过的内容连接起来，再寻找新的研究、案例和资料，最后给我一个更丰富的材料库。
这个“扩”的过程本身就是学习。
我可能突然发现，自己过去的一种直觉，已经有科学家做过相关研究；也可能看到某个理论、案例或论文，为原有想法补上新的结构。我的任务不是照单全收，而是在这些材料中继续判断、连接和思考。
先把内容变得丰富，再为最终表达做减法，有时一次工作结束，我甚至觉得自己像又读了一个硕士学位。
第四步：把AI当研究助理，而不是答案机器
AI不会自动成为理想的工作伙伴。你必须明确告诉它，应该往哪里查、查到什么程度，以及最后如何交付。
比如，我曾经制作一期关于黑人儿童与游泳的节目。我先发现问题、形成初步框架，再要求AI沿着几个具体方向做研究：公共预算如何通过？媒体怎样报道？一个悲剧如何推动制度改变，最终形成新的社会现实？
如果我只说一句“你去查查”，它返回的往往是一堆宽泛的信息。但当我给出清楚的问题和研究方向，它就能像一个研究助理一样，快速扫描资料，补充材料，帮助我修正或丰富原来的框架。
这里有一个重要前提：你自己必须先有基本判断。
AI可以提高研究效率，但研究方向和深度还是由用的人决定。它能走多远，很大程度上取决于你有没有提出真正值得研究的问题。
第五步：不仅要记住你的内容，还要长出你的声音
AI内容最常见的问题，是“AI味”太重：铺垫过多、喜欢喊口号、动不动就说“这很核心”“这非常重要”，一句话能说清楚的事情，偏要拉成一大串。
我非常不喜欢这种腔调。
所以，除了让AI读取我的文章，我还会持续告诉它：哪些表达像我，哪些不像；哪些地方太空，哪些地方太啰嗦；怎样减少评论，多给事实；怎样不靠口号，而是让读者从事实中形成自己的判断。
更有效的方法，是把AI给出的初稿和我修改后的终稿同时交给它，让它逐项比较：
我删掉了什么；
我保留了什么；
我调整了哪些顺序；
哪些词被换掉了；
我的句子节奏和它有什么不同。
然后，让它把这些差异总结下来，下一次继续靠近。
经过几轮训练，它的输出会越来越像我。但即便如此，我仍然会亲自修改。因为文章和内容最终是人与人交流的媒介。人的风格、不确定性，甚至某些不那么“完美”的地方，本身就是表达的一部分。
第二大脑不只要记得你的内容，也要逐渐长出你的声音。否则，它写得再多，也不是你的文章。
AI是助手，不是权威
用AI的朋友也应该都清楚它的危险。
AI会瞎编。它可能记错年份、张冠李戴，甚至一本正经地给出一条根本不存在的引用。更危险的是，它写得很顺、很专业、细节丰富，看上去特别像真的，于是人反而更容易放松警惕。
因此，我给AI立了一条硬规矩：
凡是事实、年份、数字、人物言论和引用，都必须核对权威原文；一个字一个字地对。找不到可靠出处，就不许写，更不能编。
我还会要求它把来源列在下面，方便我逐一复核。
这很像指导研究生：你不能只说“认真一点”，而要给出清楚的研究规范、来源要求和核查标准。要求越具体，输出质量才越有可能提高。
但无论规则多完善，AI都只是助手，不是权威。
第二大脑再好用，最终为内容真伪和判断负责的人，永远是我，不是它。
目前，第二大脑的天花板，仍然是第一个大脑
我目前主要用Obsidian搭建内容仓库，把资料保存成Markdown文件，再让Claude读取、检索和处理这些内容。整个系统的基础包括：资料库、记忆、表达风格，以及明确的研究与核查规则。
有人可能会问：这样一来，AI的天花板不还是我吗？
的确如此。
但在和AI工作的过程中，它会高效地整理信息，帮助我看见原有框架下的新材料；我也会在判断、修正和连接这些材料的过程中，不断提高自己第一个大脑的水平。
理想的合作不是让AI取代我，而是让它保留我的真实性、声音和思考，同时承担一个优秀研究助理擅长的工作。对于内容创作者而言，它甚至可以帮助完成约70%的前期准备，而真正重要的判断、取舍、核实和最终表达，仍然由人完成。
所以，不要急着让AI替你想。
先让它记住你，理解你已经积累了什么，再用它帮助你找回、连接和放大自己。
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