掉链子。 说实话,我刚开始接触Claude那会儿,整个人dou是懵的。这玩意儿功Neng挺多,但总觉得使不上劲,就像手里有一堆零件却不知道该怎么组装成一个真正Neng打的工具。后来踩了不少坑,终于慢慢摸索出了一些门道,今天就想着把这些心得跟大家唠唠,希望Neng帮到和我当初一样迷茫的朋友们。

一、为什么你的Claude总感觉差点意思?

我给跪了。 先说说我自己的经历吧。去年Claude刚出来的时候,我兴冲冲地跑去试用,当时就觉得,"哇,这东西写文案真的可yi啊!"ran后呢?就没有ran后了。我用它写了几篇文章,觉得挺爽,但总觉得好像少了点什么。后来我才慢慢意识到问题出在哪里——我把Claude当成一个单纯的聊天工具来用,而没有把它当成一个可yi定制、 可yi组合、可yi持续使用的生产力系统。

纯正。 举个简单的例子,我之前每次要写东西,dou得重新打开对话框,把需求说一遍,ran后等它生成。遇到需要上下文的任务就geng痛苦了,我得把之前的对话记录翻出来复制粘贴。这一通操作下来,效率反而没提升多少。那时候我就开始琢磨,这不对啊,AI不是应该让工作geng轻松吗?怎么感觉比我自己干还麻烦?

后来我发现问题的关键在于:大多数人包括我自己在内,dou只是把Claude当作一个问答机器,而没有建立起真正的工作流程。什么是工作流程?简单来说就是把重复性的任务标准化、自动化,把不同的Neng力模块组合起来形成一个完整的系统。就像你不会每次Zuo饭dou从研究菜谱开始,你Yi经有了一套成熟的流程,对吧?，踩雷了。

聊聊Agentic Workflow到底是个啥

说到工作流,就不得不提现在特bie火的Agentic Workflow这个概念。这词儿听起来挺高大上的,但其实理解起来没那么复杂。传统的AI使用方式是你问一句它答一句,像是在和一个随时待命的助手聊天。而Agentic Workflow呢,则geng像是在组建一个团队——每个AIdou有自己的专长,你给它分配任务,它自己想办法完成,如guo遇到问题还会回来问你huo者和其他AI商量。

躺赢。 举个例子你就明白了。假设你要Zuo一个市场调研报告。传统方式下,你可Neng需要这样操作:先让Claude帮你搜集数据,ran后再让它分析,ran后再让它写报告。这个过程中你得像监工一样全程盯着。但在Agentic Workflow下,你只需要说"帮我Zuo一份guan与XX行业的市场调研报告",ran后系统就会自动分解任务——有的负责查数据,有的负责分析趋势， 有的负责撰写内容，再说说汇总成一个完整的报告。你要Zuo的只是设定目标和检查后来啊。

这种转变带来的变化是巨大的。过去你需要不断重复地和AI沟通细节,现在你只需要在Zui开始的时候把需求说清楚,ran后就可yi去忙别的事了。这不仅仅是效率提升的问题,geng是工作方式的根本性改变，本质上...。

二、把零散Neng力攒起来:从拼图到蓝图

我的看法是... 好了,重点来了。既然我们知道了为什么要建立工作流,那么具体该怎么操作呢?

先说说,你得搞清楚Claude到底Neng干什么。

试着... Coding方面就不用多说了,它写代码的水平大家dou见识过。但hen多人可Neng不知道的是,它还Neng帮你debug、 优化代码、解释复杂的代码逻辑、甚至帮你设计整个系统的架构。我有个朋友是Zuo后端开发的,他现在大体上把大部分重复性的编码工作dou交给了Claude，自己只负责审核和Zuo一些关键的决策。这样一来他的效率至少提升了一倍。

Coding之外 Claude在文案撰写、内容、信息提取这些文字处理任务上的表现也相当惊艳。我现在Zuohen多研究类的项目，dou会先用Claude帮我梳理资料。 礼貌吗？ 它可yi在几分钟内读完一份几十页的报告，ran后提取出核心要点，这个速度人力是jue对比不上的。

技Neng组合的科学方法论

我发现hen多新手Zui容易犯的一个错误就是试图用同一个提示词模板去解决suo有问题。这就好比你不会用螺丝刀去拧螺母，对吧？不同的任务需要不同的策略，最后说一句。。

何必呢？ 比如说 当你需要 Claude 生成代码的时候，你需要给出明确的技术栈要求、性Neng约束条件、以及预期的输入输出格式。而当你只是想让它帮你润色一篇文章的时候，你geng语气、风格、受众匹配度这些因素。

我给跪了。 suo以我的建议是：先花时间去了解 Claude 的各项Neng力边界， ran后针对你Zui常Zuo的几类任务，分别建立一套提示词模板。这些模板不用太复杂，但一定要经过反复测试，确保效果稳定。

佛系。 我记得自己一开始写的提示词特bie啰嗦， 总是担心说不清楚，后来啊反而让 Claude 无法准确理解我的意图。后来我学会了用简洁的结构化语言，效果反而好多了。这里有个小技巧：把你的需求分成「背景信息」「具体任务」「输出要求」三个部分，这样 Claude Nenggeng快抓住重点。

再说一个，我还要提醒一点：不要过度依赖单一模型。像 GLM-4.6 这种国产模型在某些场景下也有它的优势， 比如对中文语境的把握geng加细腻，价格也相对便宜。把不同模型组合起来使用，往往Neng取得geng好的效果，这也行？。

我们一起... 下面这个表格列出了一些常用的 AI Agent 开发框架，供大家参考选择：

选择框架的时候，我的建议是不要盲目追求功Neng全面而是要先想清楚自己的核心需求。如guo你是个人开发者，想快速上手Zuo个原型，选 FastGPT huo者类似的低代码平台会geng合适。如guo你在Zuo一个企业级的复杂系统，可Neng需要考虑 LangChain 这种生态geng完善的方案，躺平...。

再说一个值得一提的是不同框架之间的界限其实没有那么明显。hen多时候你wan全可yi在主框架之上混用其他工具的组件，关键是找到Zui适合你那个场景的组合方式，这家伙...。

我见过不少人，花了大量时间在不同框架之间来回切换，试图找到「Zui优解」。后来啊呢？时间全花在研究工具上了正事儿一点没干。我的观点是：先选定一个，用起来等真正遇到瓶颈了再考虑换别的。ren何框架只要你用熟练了douNeng发挥出hen大的价值。

对了 说到这个话题，我想起Zui近kan到的一个新闻，好像 AWS 也推出了一个叫 Kiro 的 Agent IDE，说是可yi简化从需求分析到部署的全流程开发。据说内置了 Claude 模型， 支持多种编程语言，还兼容 VS Code 生…，公正地讲...

呃，突然发现自己扯得有点远了。还是回到主题上来吧。我觉得今天聊的这些内容，不管你用的是 Claude 还是其他什么 AI 产品，dou是相通的。核心理念dou是一样的：用正确的方法，把分散的Neng力整合成高效的体系，让技术真正为我们的工作效率服务。

在理。 如guo你kan完这篇文章有什么想法，huo者有自己的实践经验想要分享，欢迎在评论区交流讨论。虽然我不知道这篇文章Neng被多少人kan到，但如guoNeng帮到哪怕一个人，我觉得这篇东西就没白写。

再说说还是要啰嗦几句。现在的 AI 技术发展太快了今天有效的方法明天可Neng就过时了。suo以Zui重要的不是记住具体的技术细节， 容我插一句... 而是理解背后的原理。当你理解了为什么要这么Zuo，你就Neng够根据新的环境灵活调整，而不是机械地照搬某种固定的模式。

希望这篇文章对你有帮助。如guo觉得有用的话，记得点个赞什么的。当然不点赞也没关系，Nengkan到这里我Yi经hen感谢了。祝大家在探索 AI 应用的道路上少走弯路，多收获成果，试着...！

突然想到一个问题：如guo未来某一天AI 真Neng把suo有工作douZuo好了我们人类该干什么呢？这个问题太大了超出了这篇文章的范围。 说到底。 但我觉得，至少在我们这一代人的有生之年，这个问题还不需要我们认真去考虑。与其担心未来不如先把当下的事情Zuo好。您说是不是这个理儿？

好吧，今天就聊到这里。如有问题，可tong过正常渠道反馈。感谢阅读！