9 个 Claude Cowork prompt 模板:把我 8 小时工作日压到 47 分钟主动监督
9 个 Claude Cowork prompt 模板:把我 8 小时工作日压到 47 分钟主动监督
9 个 Claude Cowork prompt 模板:把我 8 小时工作日压到 47 分钟主动监督 9 个 Claude Cowork prompt 模板:把我 8 小时工作日压到 47 分钟主动监督 Modified May 23 Code block Markdown /research deep INPUTS: topic: [free text] depth: [survey | brief | full] timebox: [30min | 60min | 120min] WORKFLOW (uses sub agents): Spawn 5 parallel sub agents: AGENT A: 学术来源(Google Scholar、arXiv、关键期刊) AGENT B: 新闻 + 行业媒体(过去 12 个月) AGENT C: X 讨论(该主题的头部声音,过去 90 天) AGENT D: 一手文档(政府备案、公司文档、公开数据集) AGENT E: 反方观点:3 个最强批评者,以及他们的论点 Each sub agent returns: 5 个来源 + 3 行发现说明。 COORDINATOR then synthesizes: TL;DR (3 lines, written as if to a smart skeptic) Mainstream consensus Contrarian case Open questions where evidence is genuinely thin My recommendation given the evidence TERMINATION: 到达 timebox 后停止。每个 sub agent 只跑一轮。 如果 AGENT A 在 60 分钟 timebox 的第 4 分钟就返回了 5 个来源, 不要再启动第二轮。 sub agent 是整套工作流里节省最多的部分。4 小时到 28 分钟不是调参带来的收益,而是 5 个 worker 同时做 5 件事。TERMINATION 这一行防止每个 worker 在自己的类别里过度抓取。 9. 内容改写分发:90 分钟 12 分钟 拿一篇已经完成的长文,生成不同平台的版本:X thread、LinkedIn 帖子、newsletter 里的博客摘录、内部 Slack 分享、用于 outreach 的邮件短文。 Code block Markdown /repurpose INPUTS: source: [长文的文件路径或 url] channels: [x | linkedin | newsletter | slack | email | all] tone: [my default | formal | casual] WORKFLOW: 对每个选中的 channel: 1. 找出 source 中最强的一个主张。 2. 按 channel 的约束改写: x: thread,6 10 条,每条 <280 字符,第 1 条要有 hook linkedin: 1 条帖,300 词,专业语气 newsletter: 2 段摘录 + 1 行 CTA 指回全文 slack: 4 行概述 + 链接,写给 share 频道 email: 60 词短文 + subject line + CTA CONSTRAINTS: 不要在不同 channel 使用同一个开场句 不要连续引用 source 中超过 15 个词 如果可用,用 [该 channel 上我最近 10 条帖子] 匹配我的语气 OUTPUT: 每个 channel 一个区块,可直接复制粘贴。 TERMINATION: 所有选中 channel 都填完后停止。 不要生成额外的 "bonus" 版本。 “不要在不同 channel 使用同一个开场句”是被淘汰的 21 个模板里最常被违反的规则。没有它,5 个改写版本都会用某种“三周前我注意到……”开头。结果就是你的不同账号看起来像内容农场。有了它,每个平台都要配得上自己的开场钩子。 留下来的 9 个模板有什么共同点 我试过的 30 个模板表面上大体相似。真正能工作的 9 个有 3 个共同点。不能用的 21 个,至少违反了其中一个。 1. 明确的停止条件。每个留下来的模板都以 TERMINATION: 结尾。它指定了一个 Cowork 可以通过查看输出自行检查的条件:页数、字段数、结构是否完整。不是“要详尽”或“要完整”这种模糊表达,而是可检查的条件。没有这一行时,每个 prompt 都会膨胀到填满整个 Cowork session block。有了它,session 中位时长从 2 小时 20 分钟降到 14 分钟。 2. 结构化输出形状,而不是自由发挥的综合。每个留下来的模板都会把输出指定为命名小节,并说明每个小节该包含什么。模型是在这个形状里写内容,而不是自己发明形状。被淘汰的模板会写“概括并综合”这种要求,容器不明确,模型就会往里面塞任何看起来令人印象深刻的东西。 3. 第一行定义角色。每个留下来的模板都会命名一个角色:chief of staff、只做审计、协调器、改写分发者。角色会限制模型认为自己应该产出的东西。被淘汰的模板没有角色行,结果输出会试图同时做所有事情。 被淘汰的 21 个模板有两种失败模式: • 没有干净的停止点。 没有 TERMINATION 时,模型会把时间块都花在迭代上。输出会越来越长、越来越差,而不是越来越好。21 个淘汰项里有 14 个是因为这个。 • 任务蔓延。 没有角色定义时,“邮件分流”prompt 也会试图预测回复率并推荐新联系人;“审计”prompt 也会试图推荐新仓位。模型会朝每个方向都想帮忙,角色定义会把它拦住。剩下 7 个都是这个原因。 34 小时是怎么算出来的 这里是每周节省时间的计算方式,你可以拿去和自己的使用情况对照。 每个模板节省的时间乘以运行频率: 原始周度差值是 72 小时。我对外说的实际数字是 34 小时,因为: • 有些模板会重叠(triage 和 meeting prep 都会拉 Gmail;我不会把同一份输入成本计算两次)。 • 我扣除了自己审阅 Cowork 输出和调 prompt 的时间,9 个模板合计每周大约 35 小时。 • 我不计算那些本来就在做别的生产性工作的后台运行时间(sub agent research 在我开会时后台跑,不等于免费时间,但也不是替代了我的工作时间)。 扣完以后:每周拿回 34 小时。原始 72 小时是理论上限。34 小时是我在日志里实际看到的、可以用于做其他工作或不工作的释放时间。 怎么使用这些模板 通过 Plugin Create flow,把每一个都放进 Cowork 作为 slash command。如果你以前没做过 slash command,配置大概需要 10 分钟。 方括号里的输入需要指向你自己的真实数据源,prompt 才能工作。每个 prompt 的结构都默认 connector 已经授权:Gmail、Slack、Google Drive、Linear、Notion、Polymarket。如果某个 connector 没授权,Cowork 会在那一步明确失败,而不是静默跳过。你想要的就是这种行为。 先跑一周,再调模板。这里写出来的版本是保守的。一周日志跑下来后,你会看到一两个不符合预期的地方,通常是你每次都会跳过的某个小节,或者总是空白的某个指标。把它们从 prompt 里删掉。不要加更多东西。 每周 34 小时是调完后的数字。我的第一周大概省了 18 小时,第三周到了 34 小时。调模板比原始 prompt 更重要。 收藏:9 个模板都放在一个文件里。如果你明天就会用其中任何一个,可以转发。 完整库 + 我删掉的 21 个模板(附每个失败原因笔记)在 Telegram:https://t.me/+ ZWrQN7GuDA3ZDEy sub agent 是整套工作流里节省最多的部分。4 小时到 28 分钟不是调参带来的收益,而是 5 个 worker 同时做 5 件事。TERMINATION 这一行防止每个 worker 在自己的类别里过度抓取。 9. 内容改写分发:90 分钟 12 分钟 拿一篇已经完成的长文,生成不同平台的版本:X thread、LinkedIn 帖子、newsletter 里的博客摘录、内部 Slack 分享、用于 outreach 的邮件短文。 “不要在不同 channel 使用同一个开场句”是被淘汰的 21 个模板里最常被违反的规则。没有它,5 个改写版本都会用某种“三周前我注意到……”开头。结果就是你的不同账号看起来像内容农场。有了它,每个平台都要配得上自己的开场钩子。 留下来的 9 个模板有什么共同点 我试过的 30 个模板表面上大体相似。真正能工作的 9 个有 3 个共同点。不能用的 21 个,至少违反了其中一个。 1. 明确的停止条件。每个留下来的模板都以 TERMINATION: 结尾。它指定了一个 Cowork 可以通过查看输出自行检查的条件:页数、字段数、结构是否完整。不是“要详尽”或“要完整”这种模糊表达,而是可检查的条件。没有这一行时,每个 prompt 都会膨胀到填满整个 Cowork session block。有了它,session 中位时长从 2 小时 20 分钟降到 14 分钟。 2. 结构化输出形状,而不是自由发挥的综合。每个留下来的模板都会把输出指定为命名小节,并说明每个小节该包含什么。模型是在这个形状里写内容,而不是自己发明形状。被淘汰的模板会写“概括并综合”这种要求,容器不明确,模型就会往里面塞任何看起来令人印象深刻的东西。 3. 第一行定义角色。每个留下来的模板都会命名一个角色:chief of staff、只做审计、协调器、改写分发者。角色会限制模型认为自己应该产出的东西。被淘汰的模板没有角色行,结果输出会试图同时做所有事情。 被淘汰的 21 个模板有两种失败模式: • 没有干净的停止点。 没有 TERMINATION 时,模型会把时间块都花在迭代上。输出会越来越长、越来越差,而不是越来越好。21 个淘汰项里有 14 个是因为这个。 • 任务蔓延。 没有角色定义时,“邮件分流”prompt 也会试图预测回复率并推荐新联系人;“审计”prompt 也会试图推荐新仓位。模型会朝每个方向都想帮忙,角色定义会把它拦住。剩下 7 个都是这个原因。 34 小时是怎么算出来的 这里是每周节省时间的计算方式,你可以拿去和自己的使用情况对照。 每个模板节省的时间乘以运行频率: 原始周度差值是 72 小时。我对外说的实际数字是 34 小时,因为: • 有些模板会重叠(triage 和 meeting prep 都会拉 Gmail;我不会把同一份输入成本计算两次)。 • 我扣除了自己审阅 Cowork 输出和调 prompt 的时间,9 个模板合计每周大约 35 小时。 • 我不计算那些本来就在做别的生产性工作的后台运行时间(sub agent research 在我开会时后台跑,不等于免费时间,但也不是替代了我的工作时间)。 扣完以后:每周拿回 34 小时。原始 72 小时是理论上限。34 小时是我在日志里实际看到的、可以用于做其他工作或不工作的释放时间。 怎么使用这些模板 通过 Plugin Create flow,把每一个都放进 Cowork 作为 slash command。如果你以前没做过 slash command,配置大概需要 10 分钟。 方括号里的输入需要指向你自己的真实数据源,prompt 才能工作。每个 prompt 的结构都默认 connector 已经授权:Gmail、Slack、Google Drive、Linear、Notion、Polymarket。如果某个 connector 没授权,Cowork 会在那一步明确失败,而不是静默跳过。你想要的就是这种行为。 先跑一周,再调模板。这里写出来的版本是保守的。一周日志跑下来后,你会看到一两个不符合预期的地方,通常是你每次都会跳过的某个小节,或者总是空白的某个指标。把它们从 prompt 里删掉。不要加更多东西。 每周 34 小时是调完后的数字。我的第一周大概省了 18 小时,第三周到了 34 小时。调模板比原始 prompt 更重要。 收藏:9 个模板都放在一个文件里。如果你明天就会用其中任何一个,可以转发。 完整库 + 我删掉的 21 个模板(附每个失败原因笔记)在 Telegram:https://t.me/+ ZWrQN7GuDA3ZDEy 原帖链接:https://x.com/Mnilax/status/2056783455472554008 原帖链接:https://x.com/Mnilax/status/2056783455472554008 47 分钟,这是过去一整天工作里,我真正把手放在键盘上的中位时长。 那 8 小时的实际任务量仍然存在,只是变成在后台发生:9 个 Cowork prompt 模板负责干活,只有需要我做决定时才来提醒我。 每个模板 8 到 40 行不等,每个都对应一个我过去每天或每周都要手动做的具体任务。每个模板都有 30 天并行对照后的前后耗时数据:一边是手动版本,一边是 Cowork 版本。 9 个模板合计每周拿回来的时间:34 小时。 这不是预测值,而是我 4 月记录工时和 5 月记录工时之间的差值。4 月我还没有这些模板,5 月我已经用了。 下面是全部 9 个模板,按原样给出。你可以直接复制,也可以把方括号里的占位内容改成适配你自己技术栈的版本。让这些模板真正有效的 3 个特性放在后面。 这件事和 Cowork 有多聪明无关,关键在于 prompt 的形状。 配置方式 我从 4 月 9 日 GA 开始使用 Cowork。到 5 月,我已经装好了全部 11 个官方插件,接上了我实际需要的 12 个 connector,并且自己做了 9 个 slash command。connector 和插件没有很多人想的那么重要,slash command 反而更重要。 Cowork 里的 slash command,本质上就是一个带结构化输入的已保存 prompt。你输入 /morning brief,Cowork 会弹出一个小表单,里面是这个 prompt 需要的字段。你填好后走开,剩下的 prompt 会自己做。 大多数关于 Cowork 的公开内容都在讲该装哪个插件,这个层级不对。插件是厨房,slash command 是菜谱。你可以买下市面上所有厨房,但没有菜谱还是做不出饭。 这 9 个是我自己的版本。它们来自一组更大的实验:我大概试了 30 个,淘汰了 21 个。留下来的 9 个有 3 个共同特征,后面会讲;被淘汰的 21 个也有 2 种共同失败模式,后面也会讲。 每个小节里的数字表示:手动版本的中位耗时(左侧)和 Cowork 版本的中位耗时(右侧)。两者都来自 5 月 30 天的成对运行记录。 1. 每日情报简报:47 分钟 4 分钟 每天早上 7:30 运行。它会拉取夜间 Gmail、Slack 私信、当天日历、Polymarket 持仓,以及我关注的 3 个新闻源。输出一页内容,分成 3 个部分:上午 10 点前需要我注意的、可以等的、只是噪音的。 这里真正发挥作用的是 TERMINATION 这一行。没有它,同一个 prompt 会膨胀成一份 1400 词的文档,里面还会带高管概览和“关键要点”区块。有了它,输出就是一页可打印内容。“不要再概括这份简报”这句让输出长度减少了 60%,质量没有下降。 2. 竞争格局扫描:3 小时 18 分钟 按需运行。它会拉取最多 8 个指定竞品的产品页、价格页、近期博客、X 动态、招聘信息和最近融资情况,并与我自己的定位笔记交叉对照。我会把定位笔记放在一个 Drive 文件夹里并指给它。 “不要预测未来”这一句每次运行能省下 40 分钟。Cowork 默认会在每份报告底部加一个战略展望区块。战略展望永远是同样 3 个观察,只是每次换一身衣服。删掉它不会损失什么。 3. 邮件分流和回复草稿:90 分钟 11 分钟 每天运行 3 次:上午 9 点、下午 1 点、下午 5 点。它按“谁在等我、等了多久”来整理收件箱,为需要回复的邮件写草稿,放在 Gmail 里并打上标签,这样我可以集中检查并发送。 这个模板有两点。第一,“最近 5 封已发送邮件”用于匹配我的语气,它决定了草稿到底是可以直接发送,还是需要我重写。没有它时,Cowork 会写出商学院英语;有了它,草稿像我本人写的,有时我甚至会忘记哪些是我改过的。我试过 3 封和 10 封。3 封在少见主题上会丢掉我的语气,10 封又会过拟合旧模式。5 封是能工作的折中。 第二句,“不要为已经写过草稿的 thread 再生成回复”,来自第一周的日志。当时 Cowork 每天早上都会把同一批 thread 重新起草一遍。我发现前,Gmail 里已经堆了 3 天重复草稿。 4. 会议准备档案:30 分钟 3 分钟 在任何外部会议开始前 2 小时运行。它会拉取与邀请名单中人员的所有历史接触点、最近 5 封邮件、共享文档、他们上次沟通以来的公开资料更新,以及我应该带进会议的 3 个开放问题。 “删掉。”Cowork 总想把所有东西都放进去。4 页会议准备资料是一种礼貌的干扰。1 页版本才真的会被读。 5. 周状态报告:2 小时 7 分钟 每周五下午 4 点运行。它会拉取 Linear 里本周关闭的 issue、本周创建或编辑过的 Notion 文档、Slack 频道 digest,以及日历,用来还原我这一周实际做了什么。然后生成团队和客户都期待看到的状态文档。 “不要编造指标”是整篇里最重要的一条规则。Cowork 会在它认为受众期待某个数字时造出一个数字。第一周我抓到它 3 次在没有来源的情况下生成“team velocity”估计。现在它只会写“not tracked”,然后继续。 6. 带 Q&A 的文档审阅:90 分钟 9 分钟 用于任何超过 10 页的 PDF 或文档。它会读完整份材料,生成围绕重点的结构化 Q&A,标出不一致之处,并指出哪些内容与我之前写过的东西冲突。 最后这条 TERMINATION 是关键。Cowork 对任何文档审阅的默认输出,都是按顺序走一遍原文,长度大概有原文的 30%。没用。结构化 Q&A 会把同样的输入变成 30 秒内就能使用的东西。 7. Polymarket 持仓审计:45 分钟 3 分钟 每天运行 3 次。它会读取我的 Polymarket 当前持仓、市场现价,以及过去 12 小时里提到活跃市场相关事件的新闻,并标出需要注意的持仓。 之所以把“不要推荐新仓位”写进 prompt,是因为结构上必须这样限定:这个模板是审计器,不是持仓生成器。只要你允许,Cowork 绝对会尝试建议新交易。把交易建议混进审计里,会让两者都变差。把它们拆成不同的 slash command。 8. 深度研究:4 小时 28 分钟 用于任何需要完整引用研究简报的主题。它会并行使用 sub agent,每个来源类别一个 sub agent。每个 sub agent 回报结果后,由协调器合成。