让 AI 按你的工作方式做事

你请 AI 写一份每周员工通知，解释了格式、要写哪些内容，以及哪些决定仍然需要你批准。到了下周，又解释一遍。

这些反复说明的要求，可以作为建立可重复使用的工作设置的起点。先选一项自己熟悉、能够判断结果是否合适的任务。

以一家虚构的本地商店为例。每周通知要包括已确认的变化、员工分工，以及等待决定的问题。老板希望内容简短，并且不出现顾客资料。

有些要求每周都一样，日期、分工和待处理问题则会变化。把固定要求保存下来，每次再提供最新事实。流程写得再清楚，也不能让上周的信息自动变成最新信息。

Anthropic 的这篇 Agent Skills 工程文章介绍了如何把指令和辅助资料放在一起，让 Claude 在需要时读取。文章也建议从有代表性的任务开始，观察系统在哪些地方遇到困难，再据此改进指导。这是工程实践建议，并不是证明 AI 能为商家节省多少时间的研究。

你可以先在普通文档里整理要求，再选择具体功能。Claude Skill 是把这些要求组织起来的一种方式；当前的 Skills 文档解释了其工作机制。具体设置方式因产品而异。

对这家虚构商店来说，可以先写下这样的要求：

根据以下记录，准备一份简短的员工通知。把已确认的变化与等待批准的提议分开。只有记录中明确提供时，才写出负责人和日期。标出缺失的信息，不要包含顾客资料。

接下来，给这段要求安排一个值得检查的例子。先用一组信息完整的虚构记录，再换一组：送货安排只是提议，还没有确定开始日期。

把两份草稿与原始记录对照。第二份有没有保留“尚未确认”的状态？有没有标出日期缺失？审核的人能不能看出，哪个决定还需要自己来做？如果一份漂亮的通知擅自写了“下周一开始”，它就没有完成好这项任务。

保留第一份结果，修改指导，再试一个不同的例子。这样就能留下简单的记录，看哪些地方改善了，哪些还需要留意。一次测试成功，只能说明那个例子通过了，不能证明今后各种情况都可靠。

人工审核仍然需要事先安排。Anthropic 在 2026 年 2 月的一项智能体自主性研究中观察到，使用 Claude Code 更有经验的用户，既允许更多自动操作，也更常主动中断。该研究使用 Anthropic 自家产品的数据，并提醒，重要结论未必适用于软件工作以外的领域。它没有告诉我们，本地商店应该给 AI 多大自主权。

我们从中得到的实际提醒是：先决定这项任务中哪里需要人审核。谁核对事实？谁批准排班变化？生成草稿、每周五自动运行，以及发送给员工，是不同的步骤，每一步都需要自己的设置和检查。

这周选一项经常做的任务。保存固定要求，列出每次会变化的信息，再试一个资料不完整的例子。把那条你希望系统下次记住的修改留下来。

值得想一想：AI 帮你做事时，你最常重复修改的是什么？

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