10个Claude工作流，每周为我节省10多个小时。

10个Claude工作流，每周为我节省10多个小时。 10个Claude工作流，每周为我节省10多个小时。 Modified March 28 Audio or video is not supported Please download the file and open it with the appropriate software. Z g7lmdmvEOxhD9Q.mp4 · 1.41MB Z g7lmdmvEOxhD9Q 00:00 Code block Markdown Anything that would make a senior dev uncomfortable For each issue: severity (Critical/High/Medium/Low), exact location, why it matters, and the corrected code. Be harsh. "Looks good overall" is not helpful. [PASTE CODE] “要求严苛”这条指令的重要性远超你的想象。 如果不加这条指令，Claude 默认会给出客气的反馈，比如“代码结构清晰，不妨考虑……” 加上之后，你就能得到真正需要的、不留情面的代码评审风格。说实话，它刻薄起来比温和的时候靠谱多了，这一点还挺出人意料的。 7. 长内容→短内容（及反向转换） 如果你运营着多个社交媒体账号（X, Telegram, Instagram等），那么你就会明白，在每个平台发布相同内容，却又要为不同平台撰写差异化文案有多让人头疼。 Code block Plain Text Here's my article: [PASTE OR UPLOAD] Create: 1. A 2 sentence hook for X (include a specific number or claim from the article) 2. A 4 paragraph TG post with the key insight 3. A provocative quote tweet caption (1 sentence) 4. 3 standalone insights that work as separate tweets throughout the week Each piece must work independently. Someone who never read the article should still get value. 只需一条提示词，再花10分钟修改即可完成。以往这项工作要耗费2小时。 这个方法反过来用也同样有效，说实话，我不少优质内容都是这么来的。我会把一周内发布的五六条TG短帖全部粘贴进去，让Claude找出其中的内在关联，并草拟一篇长篇文章的大纲。 8. 读起来不像是机器人写的邮件 如果你的工作需要撰写邮件，你一定有过这样的感受：为一段只有四句话的信息，花上十五分钟纠结措辞语气。太过正式，会显得像机器人在说话；太过随意，又会显得不够专业。 这套工作流程可以解决这个问题： Code block Plain Text Draft an email. To: [NAME + how I know them] Goal: [WHAT I WANT THEM TO DO] Tone: professional but sounds like a real person Max: 5 sentences Context: [THE SITUATION] Does not sound like: a cold pitch template, corporate speak, or something ChatGPT would write. No "I hope this email finds you well." “不要写得像ChatGPT”这一要求是关键。如果没有这条指令，你每次得到的都会是那种典型的AI式邮件开头。 加上这条指令后，Claude写出的内容读起来就像是一位忙碌且尊重对方时间的人所写。 9. 晨间简报 每天早上，都是同样的惯例。冲杯咖啡，打开Claude，输入一条提示词： Code block Plain Text 3 minute briefing: 1. Top 3 AI news from last 24 hours (one sentence each) 2. Crypto: major moves, liquidations, new narratives 3. Anything I should know before posting content today Be specific: names, numbers, links. Skip anything that isn't genuinely important. 3 real updates 10 filler items. 这替代了我每天早上花45分钟刷X平台“获取最新资讯”的习惯。 刷资讯的问题在于，你看到的新闻总是夹杂着八卦闹剧、网络梗、诱导互动的内容，还有那些会让人深陷其中、耗费20分钟的无关话题。 而Claude能为你筛选出有效信息，剔除无关杂音。 它完美吗？并不。它有时会遗漏一些内容，尤其是过去一小时内的突发新闻。但它能捕捉到大约80%的重要信息，也让我重新拥有了早晨的时间。 至于剩下那20%的信息，我白天在群聊和各类通知里自然也能看到。 10. 每周复盘：投资回报率最高的工作流程 每到周日晚上，我都会把这周积攒的所有内容都导入Claude。笔记、书签、不成熟的想法、截图，还有所有保存后就被我抛在脑后的东西： Code block Plain Text Here are my notes and ideas from this week: [PASTE EVERYTHING] Help me: 1. Find patterns: what topics am I gravitating toward? 2. Which 3 ideas have the most content potential? 3. What am I ignoring that I shouldn't be? 4. Content plan for next week: 3 TG posts + 1 article topic Be honest. If an idea is weak, say so. Don't tell me everything is great. 在这一刻，Claude不再仅仅是一款工具，而是成为了你的思维搭档。它能洞察到你因深陷自身工作而忽略掉的、那些存在于你各类想法之间的内在关联。 每周日只需花30分钟，就能为我省下平日里数小时纠结“该写些什么”的时间。 这无疑是我使用Claude所做的、投资回报率最高的一件事。 数据测算 以下是完整明细。我对这些数据进行了为期两周的追踪并取平均值： Code block Plain Text Workflow Before After Saved/week ───────────────────────────────────────────────────── Research 2 hrs 15 min 1 hr 45 min Content Research 4 hrs 1.5 hrs 2 hrs 30 min Github Repo Analysis 1.5 hrs 20 min 1 hr 10 min Data analysis 2 hrs 20 min 1 hr 40 min Competitor analysis 1 hr 15 min 45 min Code review 2 hr 15 min 1 45 min Content repurposing 2 hrs 20 min 1 hr 40 min Email 30 min 5 min 25 min Morning briefing 45 min 5 min 40 min Weekly review 1 hr 30 min 30 min ───────────────────────────────────────────────────── TOTAL 13 hrs/week 每周13小时，每月52小时。这基本相当于我每个月多赚回了一整个工作周的时间。 需要说明的是：这些数据是我个人的情况。你的实际效果会因工作内容以及当前工作流程中的低效环节多少而有所不同。 但即便你只采用其中三到四种方法，每周也大概率能节省5小时以上的时间。这可不是个小数目。 究竟发生了哪些实际变化 追踪这些数据后，我最大的收获并非关于Claude或提示词技巧，而是看清了自己的时间究竟花在了哪里。 我口中所谓的“工作”，大多不过是在频繁切换工作场景。 不断打开新标签页、反复阅读内容、被干扰后重新梳理思路，做着看似有效率却毫无推进作用的事。 核心的思考与打磨工作仍由我亲自完成，比如决定写什么、交易什么、推出什么产品。 但初稿撰写、资料调研、格式排版、初步分析这些工作，如今几分钟就能完成，再也不用耗费数小时，这让我能腾出精力专注在真正需要人类思考的环节上。 那些说“人工智能干不了我的工作”的人，通常是对的。但人工智能大概率能搞定你工作中60%的辅助性事务，而这60%，正是所有时间浪费的重灾区。 https://t.me/zodchixquant🧠 Audio or video is not supported Please download the file and open it with the appropriate software. Z g7lmdmvEOxhD9Q.mp4 · 1.41MB Z g7lmdmvEOxhD9Q 00:00 Audio or video is not supported Please download the file and open it with the appropriate software. Z g7lmdmvEOxhD9Q.mp4 · 1.41MB Z g7lmdmvEOxhD9Q 00:00 “要求严苛”这条指令的重要性远超你的想象。 如果不加这条指令，Claude 默认会给出客气的反馈，比如“代码结构清晰，不妨考虑……” 加上之后，你就能得到真正需要的、不留情面的代码评审风格。说实话，它刻薄起来比温和的时候靠谱多了，这一点还挺出人意料的。 7. 长内容→短内容（及反向转换） 如果你运营着多个社交媒体账号（X, Telegram, Instagram等），那么你就会明白，在每个平台发布相同内容，却又要为不同平台撰写差异化文案有多让人头疼。 只需一条提示词，再花10分钟修改即可完成。以往这项工作要耗费2小时。 这个方法反过来用也同样有效，说实话，我不少优质内容都是这么来的。我会把一周内发布的五六条TG短帖全部粘贴进去，让Claude找出其中的内在关联，并草拟一篇长篇文章的大纲。 8. 读起来不像是机器人写的邮件 如果你的工作需要撰写邮件，你一定有过这样的感受：为一段只有四句话的信息，花上十五分钟纠结措辞语气。太过正式，会显得像机器人在说话；太过随意，又会显得不够专业。 这套工作流程可以解决这个问题： “不要写得像ChatGPT”这一要求是关键。如果没有这条指令，你每次得到的都会是那种典型的AI式邮件开头。 加上这条指令后，Claude写出的内容读起来就像是一位忙碌且尊重对方时间的人所写。 9. 晨间简报 每天早上，都是同样的惯例。冲杯咖啡，打开Claude，输入一条提示词： 这替代了我每天早上花45分钟刷X平台“获取最新资讯”的习惯。 刷资讯的问题在于，你看到的新闻总是夹杂着八卦闹剧、网络梗、诱导互动的内容，还有那些会让人深陷其中、耗费20分钟的无关话题。 而Claude能为你筛选出有效信息，剔除无关杂音。 它完美吗？并不。它有时会遗漏一些内容，尤其是过去一小时内的突发新闻。但它能捕捉到大约80%的重要信息，也让我重新拥有了早晨的时间。 至于剩下那20%的信息，我白天在群聊和各类通知里自然也能看到。 10. 每周复盘：投资回报率最高的工作流程 每到周日晚上，我都会把这周积攒的所有内容都导入Claude。笔记、书签、不成熟的想法、截图，还有所有保存后就被我抛在脑后的东西： 在这一刻，Claude不再仅仅是一款工具，而是成为了你的思维搭档。它能洞察到你因深陷自身工作而忽略掉的、那些存在于你各类想法之间的内在关联。 每周日只需花30分钟，就能为我省下平日里数小时纠结“该写些什么”的时间。 这无疑是我使用Claude所做的、投资回报率最高的一件事。 数据测算 以下是完整明细。我对这些数据进行了为期两周的追踪并取平均值： 每周13小时，每月52小时。这基本相当于我每个月多赚回了一整个工作周的时间。 需要说明的是：这些数据是我个人的情况。你的实际效果会因工作内容以及当前工作流程中的低效环节多少而有所不同。 但即便你只采用其中三到四种方法，每周也大概率能节省5小时以上的时间。这可不是个小数目。 究竟发生了哪些实际变化 追踪这些数据后，我最大的收获并非关于Claude或提示词技巧，而是看清了自己的时间究竟花在了哪里。 我口中所谓的“工作”，大多不过是在频繁切换工作场景。 不断打开新标签页、反复阅读内容、被干扰后重新梳理思路，做着看似有效率却毫无推进作用的事。 核心的思考与打磨工作仍由我亲自完成，比如决定写什么、交易什么、推出什么产品。 但初稿撰写、资料调研、格式排版、初步分析这些工作，如今几分钟就能完成，再也不用耗费数小时，这让我能腾出精力专注在真正需要人类思考的环节上。 那些说“人工智能干不了我的工作”的人，通常是对的。但人工智能大概率能搞定你工作中60%的辅助性事务，而这60%，正是所有时间浪费的重灾区。 https://t.me/zodchixquant🧠 🔗 原文链接： https://x.com/zodchiii/status/20370... https://x.com/zodchiii/status/20370... 我已经连续两周记录自己使用Claude的情况，包括时间戳、处理任务，以及相较于手动操作节省的时间。 每周可节省11.4小时。仅通过浏览器标签页里的10个工作流程，每月就能为你夺回45小时以上，也就是整整两天的时间。 这里所说的工作流程，指的是针对同类任务每次都会使用的、可重复执行的提示词搭配固定结构。它是一套可反复运行的体系：输入格式统一、输出格式统一，结果可预期。 那么，明明10分钟就能自动化完成的事，为什么还要花3小时去做？ 以下是我本月使用过的所有工作流程，按节省时长排序👇 在正式展开之前，我会在我的Telegram频道分享关于人工智能与随性编程的每日笔记。 https://t.me/zodchixquant 基础配置方案 在开始讲解工作流之前，先说明一下我所使用的工具：仅使用订阅了Pro版的Claude网页端。 不使用API，不在终端中运行Claude Code，也没有使用任何自定义集成工具。 1. 调研：一切的开端 今年二月，我需要为一篇文章对比六家MCP服务器服务商。 要是按老方法来，流程会是这样：打开15个标签页，浏览文档，把引用内容复制粘贴到谷歌文档里，努力梳理清楚内容，然后发现漏掉了一家服务商，只好再打开更多标签页，接着被推特分心，两小时后回来，只得到一份杂乱无章、还得重新整理的文档（我说被推特分心这段是不是很真实？） 而现在，我只需上传我的rules.md文件，然后输入这样的指令： 让这段设置生效的关键语句是：“若数据不足，如实说明。”如果没有这个约束，Claude会随意编造数据。 使用示例： 2. 内容调研：5分钟内将10份参考资料整合为一份摘要示例 过去我创作内容时，最耗费时间的就是在动笔前梳理所有信息。 一篇普通的推文需要查阅5到10份资料：GitHub的自述文件、技术文档、推特话题、博客文章以及更新日志。 过去我手动阅读、标注、交叉比对，再提炼出核心内容，每篇推文都要花费一个多小时。 现在我只需把所有原始资料复制粘贴到Claude中，然后运行这条指令： 3. GitHub 代码库分析：高效梳理1000个代码库，避免陷入繁琐工作 我的第一篇文章需要从MAGI//ARCHIVE中浏览超过1000个代码仓库，从中筛选出40个值得介绍的项目。 如果手动完成这项工作，每个仓库需要3到5分钟，总共耗时50多个小时。 于是我导出了仓库列表，分批提交给Claude，并执行了以下操作： Claude 每次会批量处理50到100个代码仓库。 我仍然会亲自打开每一个标记为“值得收录”的仓库进行核实，不过原本需要审阅1000个仓库，现在只需检查大约80个。 最节省时间的筛选规则是“跳过超过30天没有提交记录的项目”。 热门榜单上有一半备受追捧的仓库其实早已无人维护。 4. 无需电子表格的数据分析 说实话，我从高中计算机课开始就讨厌电子表格。 但我又经常需要分析各类数据，比如内容指标、交易表现和用户互动模式。 以前的做法是导出CSV文件，打开谷歌表格，花40分钟编写公式，结果发现某个公式出错，就得从头再来。 现在我只需要上传文件就行： 5. 竞争对手分析 以前我偶然发现一个有意思的账号或项目时，总会花上一个小时去梳理其内容、定位和受众。 现在我只需把相关背景信息交给Claude，让它来处理即可： 关键在于向Claude提供你自身的相关背景信息，而不只是竞争对手的情况。否则你得到的只会是一份泛泛而谈、适用于任何人的SWOT分析。 6. 上线前代码审查 我经常借助AI运行各类项目。也就是说，大部分代码都是由Claude生成的，而我需要检查这些代码不会引发程序故障，也不会将我的API密钥泄露出去。