Claude 工作流视频笔记
概述 Jeff Su 在视频 I Switched 50% of My AI Work to Claude, Here’s Why 中呈现的高效工作流与实践心得。
第一部分:框架与内容完善
1. 视频概览
- 视频标题: I Switched 50% of My AI Work to Claude, Here’s Why
- 核心主题: 详细阐述了为什么 Jeff Su 将其 50% 的 AI 工作流从 ChatGPT 和 Gemini 转移到了 Claude,重点展示了 Claude 在写作、编码和数据分析这三类特定任务中的卓越表现及其三大核心功能。
- 适用场景:
- 需要处理和生成复杂结构化文本(如博客文章、报告、产品文档)的专业人士。
- 需要编写、调试或理解代码(即使没有编码背景)的用户。
- 需要快速分析和可视化数据(包括杂乱的 CSV 或密集的 PDF)的分析师或学生。
- 需要在多个相关任务(如产品发布、项目报告)中保持上下文和信息一致性的项目经理或营销人员。
- 预期收益:
- 了解 Claude 的独特优势,以便在不同的 AI 工具(Claude, ChatGPT, Gemini)之间做出更明智的选择。
- 学会使用 “Artifacts” 功能来高效处理和编辑复杂的 AI 输出(文本、代码、图表)。
- 掌握 “Projects” 功能来管理复杂项目,确保跨不同任务的内容高度一致性。
- 能够利用 Claude 的分析功能,将密集或杂乱的数据转化为交互式仪表盘和可视化图表,并能通过自然语言进行迭代修改。
2. 核心框架
视频并非介绍一个线性的方法论,而是围绕 Claude 的 三大核心功能 展开,展示其高效工作流。
- 框架名称: Claude 针对特定任务的高效工作流
- 核心步骤 (功能点):
- Step 1: 关键设置 (Key Setup)
- 详细说明: 在使用前优化设置。
- 个人偏好 (Custom Instructions): 保持空白。Jeff 发现 Claude 的默认输出已足够结构化和简洁。
- 功能开启演示:
- 点击右上角头像,选择 “Settings”。
- 在 “General” 下,确保
Artifacts和CSV chat suggestions均为 开启 状态 (绿色)。 - 向下滚动到 “Beta Features”,确保
Analysis Tool也为 开启 状态。
- 功能关闭: 禁用
Prompt Examples(因为过于基础)。 - 为什么要这样做: 最大化性能,利用 Claude 的原生优势。
- Step 2: 功能一:Artifacts (处理复杂输出)
- 详细说明: “Artifacts” 是一个显示在聊天窗口右侧的 独立窗口,专门用于呈现和操作复杂的输出。
- 具体操作演示:
- 文本演示: 当要求撰写博客时,Artifacts 窗口自动在右侧弹出,显示生成的文本。
- 实时编辑演示: 演示了在主聊天框追问 “make it funnier” 后,Artifacts 窗口内的文本 实时更新。
- 代码演示: 当要求编写 Google App Script 时,代码在 Artifacts 窗口中生成,便于复制。
- 图表演示: 演示了上传一张图表截图后,Claude 在 Artifacts 窗口中重新绘制了该图表([00:02:47] 为上传截图的动作)。
- 为什么要这样做: 它避免了在聊天框和外部应用(如代码编辑器、Word 文档)之间来回复制粘贴的繁琐操作。
-
关键功能:Projects (管理上下文)
- 详细说明: 允许用户设置 “项目级别 (Project Level)” 和 “聊天级别 (Chat Level)” 两种上下文,以管理复杂项目。
- 具体操作演示:
- 展示 “Projects” 界面。
- 将核心的 “Product Overview” 文档添加到 项目级别 上下文中。
- 在撰写 Newsletter 的特定聊天中,将 “Past Newsletters” 添加到 聊天级别 上下文中。
- 为什么要这样做: 确保所有输出都与核心信息(项目级别)保持一致,同时又能分别符合各个渠道(聊天级别)的特定风格,避免 AI 混淆上下文。
- 注意事项: 这是 付费功能。
- Step 4: 功能三:交互式仪表盘 & 数据可视化 (Interactive Dashboards & Data Visualization)
- 详细说明: 利用内置的分析工具,将复杂信息和原始数据转化为可交互的可视化界面。
- 具体操作演示:
- PDF 仪表盘演示: 展示了将 Google AI 白皮书 PDF 转换生成的 交互式仪表盘 界面。
- 迭代修改演示: 指出仪表盘中 “Key Terms” 部分的显示 Bug,[00:08:05] 然后通过追问让 AI 自行修复。
- CSV 上传演示: 上传一份杂乱的 CSV 交易数据。
- AI 主动建议: Claude 主动建议 进行客户细分。
- CSV 图表演示: 根据指令,在 Artifacts 窗口中生成了对比收入的 条形图。
- 为什么要这样做: 极大地降低了数据分析和可视化的门槛。
- Step 1: 关键设置 (Key Setup)
3. 实施要点
- 前置准备:
- 拥有一个 Claude 账户。
- 推荐使用付费的 Pro Plan 以解锁 “Projects” 和连接 Google Drive 等高级功能。
- 关键原则:
- 信任默认值: 相信 Claude 默认输出的结构化和简洁性。
- 分离上下文: 严格使用 “Projects” 功能来区分 “项目级” 核心信息和 “聊天级” 特定任务信息。
- 迭代式交互: 接受 AI 首次产出的不完美,并通过追问引导其自行修复。
- 最佳实践:
- 处理长文本或代码时,首选 Artifacts 窗口,并利用其进行实时编辑。
- 在 “Projects” 中设置项目级的自定义指令(如 “扮演一个高级 YouTube 策略师”)。
- 善用 Claude 的截图功能,快速输入视觉信息让其分析。
- 避免的陷阱:
- 沉迷于 “Writing Styles”: Jeff 展示了此功能,但发现效果不佳,“Normal” 模式最好。
- 混合上下文: 不要在同一个聊天中处理多个不相关但类似的任务。
- 盲目付费: 如果预算只够支付一个 AI 工具,Jeff 仍推荐 ChatGPT 或 Gemini,因为它们更 “全能”。
4. 实际应用示例
- 内容创作:: 根据(上传的)产品设计文档,起草一篇博客文章,并在 Artifacts 窗口中进行修改。
- 编码自动化: 编写 Google App Script 脚本,以自动格式化 Google Slides 演示文稿中的所有演讲者备注(代码出现在)。
- 项目管理 (产品发布):
- 项目上下文: 核心产品概述文档。
- 聊天 1: 参考过往 Newsletter 示例(聊天上下文),撰写新产品的 Newsletter。
- 聊天 2: 参考过往博客文章(聊天上下文),撰写新产品的博客。
- 知识消化 (复杂 PDF): 将一份冗长的 Google AI 代理白皮书,转换为一个交互式的 Web 仪表盘。
- 商业智能 (杂乱数据):
- 上传一份非结构化的交易 CSV 文件。
- Claude 自动分析并建议进行客户细分。
- 生成条形图 对比两种来源的收入。
5. 关键提示词 (Prompts) 示例
这部分详细列出了 Jeff Su 用于激活 Claude 各项核心功能的具体提示词(或其核心意图)。
- 激活 Artifacts (文本与代码)
- [00:01:31] 场景:撰写博客文章
- Prompt (示例): (上传产品文档后)“Draft a blog post based on this Product Design Doc, focusing on the key features and user benefits.”
- [00:02:28] 场景:编写代码
- Prompt (示例): “Write a Google App Script that iterates through all slides in a Google Slides presentation and formats the speaker notes…”
- [00:01:31] 场景:撰写博客文章
- 激活交互式仪表盘 (PDF/数据分析)
- [00:07:17] 场景:分析密集 PDF
- Prompt (示例): (上传 Google AI 白皮书后) “Analyze this document and create an interactive dashboard…”
- 关键点: 明确使用
interactive dashboard(交互式仪表盘) 是激活此功能的关键。
- [00:07:55] 场景:迭代修正 (当 AI 搞砸时)
- Prompt (示例): “There seems to be a bug in the ‘Key Terms’ section… Can you fix it?”
- [00:07:17] 场景:分析密集 PDF
- 激活数据分析与可视化 (CSV 处理)
- [00:09:49] 场景:分析非结构化 CSV
- Prompt (示例): “Here is a CSV of my recent transactions. Can you analyze it and provide some insights?”
- [00:10:49] 场景:根据建议进行可视化
- Prompt (示例): “Yes, that’s a great idea. Please proceed… and visualize the revenue comparison… using a bar chart.”
- 关键点: 明确使用了
visualize(可视化) 和bar chart(条形图) 等指令。
- [00:09:49] 场景:分析非结构化 CSV
6. 与其他方法的关联
- 工具对比:
- vs. ChatGPT (自定义指令): Jeff 更喜欢 Claude 的默认输出,认为其更简洁、更专业。
- vs. ChatGPT / Gemini (全面性): Jeff B 认为 C/G 更 “全能”(well-rounded),而 Claude 是一个在 写作和编码 方面更胜一筹的专业工具。
第二部分:资源与工具推荐
1. 提及的应用程序/软件
- 工具名称: Claude (by Anthropic)
- 官网链接: (视频未提供,默认为
claude.ai) - 主要功能: 视频中介绍的核心 AI 助手。重点功能包括 Artifacts, Projects, 和 Analysis Tool。
- 平台支持: Web
- 定价: Freemium (视频中演示了 Pro 付费版功能)
- 官网链接: (视频未提供,默认为
- 工具名称: ChatGPT (by OpenAI)
- 工具名称: Google Gemini
- 工具名称: Google Slides ([00:02:28])
- 工具名称: Gumroad ([00:10:33])
2. 相关网站资源
- (视频中未明确提及用于此方法的特定网站资源)
3. 推荐的学习材料
- Jeff 提及的视频/频道:
- Fireship: 另一个 YouTube 频道,Jeff 曾尝试让 Claude 模仿其风格但失败了。
- Jeff Su 的 Perplexity 和 NotebookLM 教程: 视频结尾推荐。
- Jeff 提及的文档/资源:
- Jeff Su’s Free AI Toolkit: Jeff 自己的免费 AI 资源。
- Google AI Agents White Paper: 被用作 Claude 交互式仪表盘功能的分析对象。
4. 模板与文档
- (视频中未提供可下载的模板。视频的重点是演示 Claude 如何处理用户 自己上传 的文档,如产品文档、CSV 数据 和 PDF 白皮书)
总结 (Summary)
3 个核心要点 (TL;DR):
- Artifacts 是工作流的革命: “Artifacts” 功能(独立输出窗口)极大地简化了处理复杂输出(长文本、代码、图表)的工作流,支持实时编辑。
- 用 “Projects” 确保一致性: “Projects” 功能允许设置项目级和聊天级上下文,是确保在复杂项目中保持内容一致性的关键。
- 强大的数据交互能力: Claude 的分析工具能将复杂数据(如 PDF、CSV)转化为交互式仪表盘,并允许非技术用户通过自然语言迭代修改。
立即可以采取的第一步行动:
- 打开 Claude 设置,确保 “Artifacts” 和 “Analysis Tool” 已被启用。然后,尝试上传一个你最近在处理的 CSV 文件 或一篇 长文章 PDF,使用 “visualize the key insights” 或 “create an interactive dashboard” 这样的提示词来测试其分析能力。
长期实施的建议:
- 将 Claude 定位为你的 专业写作和分析助手。
- 在需要围绕一个核心主题(如新产品)生成多种不同类型的内容时,养成使用 “Projects” 功能的习惯。
- 在 Claude 犯错或输出不完美时(如),不要立即放弃,而是通过 追问(“fix this error”)来训练它迭代改进。
Claude 工作流视频笔记
概述 Jeff Su 在视频 I Switched 50% of My AI Work to Claude, Here's Why 中呈现的高效工作流与实践心得。
第一部分:框架与内容完善
1. 视频概览
- 视频标题: I Switched 50% of My AI Work to Claude, Here's Why
- 核心主题: 详细阐述了为什么 Jeff Su 将其 50% 的 AI 工作流从 ChatGPT 和 Gemini 转移到了 Claude,重点展示了 Claude 在写作、编码和数据分析这三类特定任务中的卓越表现及其三大核心功能。
- 适用场景:
- 需要处理和生成复杂结构化文本(如博客文章、报告、产品文档)的专业人士。
- 需要编写、调试或理解代码(即使没有编码背景)的用户。
- 需要快速分析和可视化数据(包括杂乱的 CSV 或密集的 PDF)的分析师或学生。
- 需要在多个相关任务(如产品发布、项目报告)中保持上下文和信息一致性的项目经理或营销人员。
- 预期收益:
- 了解 Claude 的独特优势,以便在不同的 AI 工具(Claude, ChatGPT, Gemini)之间做出更明智的选择。
- 学会使用 “Artifacts” 功能来高效处理和编辑复杂的 AI 输出(文本、代码、图表)。
- 掌握 “Projects” 功能来管理复杂项目,确保跨不同任务的内容高度一致性。
- 能够利用 Claude 的分析功能,将密集或杂乱的数据转化为交互式仪表盘和可视化图表,并能通过自然语言进行迭代修改。
2. 核心框架
视频并非介绍一个线性的方法论,而是围绕 Claude 的 三大核心功能 展开,展示其高效工作流。
- 框架名称: Claude 针对特定任务的高效工作流
- 核心步骤 (功能点):
- Step 1: 关键设置 (Key Setup)
- 详细说明: 在使用前优化设置。
- 个人偏好 (Custom Instructions): 保持空白。Jeff 发现 Claude 的默认输出已足够结构化和简洁。
- 功能开启演示:
- 点击右上角头像,选择 “Settings”。
- 在 “General” 下,确保
Artifacts和CSV chat suggestions均为 开启 状态 (绿色)。 - 向下滚动到 “Beta Features”,确保
Analysis Tool也为 开启 状态。
- 功能关闭: 禁用
Prompt Examples(因为过于基础)。 - 为什么要这样做: 最大化性能,利用 Claude 的原生优势。
- Step 2: 功能一:Artifacts (处理复杂输出)
- 详细说明: “Artifacts” 是一个显示在聊天窗口右侧的 独立窗口,专门用于呈现和操作复杂的输出。
- 具体操作演示:
- 文本演示: 当要求撰写博客时,Artifacts 窗口自动在右侧弹出,显示生成的文本。
- 实时编辑演示: 演示了在主聊天框追问 “make it funnier” 后,Artifacts 窗口内的文本 实时更新。
- 代码演示: 当要求编写 Google App Script 时,代码在 Artifacts 窗口中生成,便于复制。
- 图表演示: 演示了上传一张图表截图后,Claude 在 Artifacts 窗口中重新绘制了该图表([00:02:47] 为上传截图的动作)。
- 为什么要这样做: 它避免了在聊天框和外部应用(如代码编辑器、Word 文档)之间来回复制粘贴的繁琐操作。
- Step 3: 功能二:Projects (管理上下文)
- 详细说明: 允许用户设置 “项目级别 (Project Level)” 和 “聊天级别 (Chat Level)” 两种上下文,以管理复杂项目。
- 具体操作演示:
- 展示 “Projects” 界面。
- 将核心的 “Product Overview” 文档添加到 项目级别 上下文中。
- 在撰写 Newsletter 的特定聊天中,将 “Past Newsletters” 添加到 聊天级别 上下文中。
- 为什么要这样做: 确保所有输出都与核心信息(项目级别)保持一致,同时又能分别符合各个渠道(聊天级别)的特定风格,避免 AI 混淆上下文。
- 注意事项: 这是 付费功能。
- Step 4: 功能三:交互式仪表盘 & 数据可视化 (Interactive Dashboards & Data Visualization)
- 详细说明: 利用内置的分析工具,将复杂信息和原始数据转化为可交互的可视化界面。
- 具体操作演示:
- PDF 仪表盘演示: 展示了将 Google AI 白皮书 PDF 转换生成的 交互式仪表盘 界面。
- 迭代修改演示: 指出仪表盘中 “Key Terms” 部分的显示 Bug,[00:08:05] 然后通过追问让 AI 自行修复。
- CSV 上传演示: 上传一份杂乱的 CSV 交易数据。
- AI 主动建议: Claude 主动建议 进行客户细分。
- CSV 图表演示: 根据指令,在 Artifacts 窗口中生成了对比收入的 条形图。
- 为什么要这样做: 极大地降低了数据分析和可视化的门槛。
- Step 1: 关键设置 (Key Setup)
3. 实施要点
- 前置准备:
- 拥有一个 Claude 账户。
- 推荐使用付费的 Pro Plan 以解锁 “Projects” 和连接 Google Drive 等高级功能。
- 关键原则:
- 信任默认值: 相信 Claude 默认输出的结构化和简洁性。
- 分离上下文: 严格使用 “Projects” 功能来区分 “项目级” 核心信息和 “聊天级” 特定任务信息。
- 迭代式交互: 接受 AI 首次产出的不完美,并通过追问引导其自行修复。
- 最佳实践:
- 处理长文本或代码时,首选 Artifacts 窗口,并利用其进行实时编辑。
- 在 “Projects” 中设置项目级的自定义指令(如 “扮演一个高级 YouTube 策略师”)。
- 善用 Claude 的截图功能,快速输入视觉信息让其分析。
- 避免的陷阱:
- 沉迷于 “Writing Styles”: Jeff 展示了此功能,但发现效果不佳,“Normal” 模式最好。
- 混合上下文: 不要在同一个聊天中处理多个不相关但类似的任务。
- 盲目付费: 如果预算只够支付一个 AI 工具,Jeff 仍推荐 ChatGPT 或 Gemini,因为它们更 “全能”。
4. 实际应用示例
- 内容创作: 根据(上传的)产品设计文档,起草一篇博客文章,并在 Artifacts 窗口中进行修改。
- 编码自动化: 编写 Google App Script 脚本,以自动格式化 Google Slides 演示文稿中的所有演讲者备注(代码出现在)。
- 项目管理 (产品发布):
- 项目上下文: 核心产品概述文档。
- 聊天 1: 参考过往 Newsletter 示例(聊天上下文),撰写新产品的 Newsletter。
- 聊天 2: 参考过往博客文章(聊天上下文),撰写新产品的博客。
- 知识消化 (复杂 PDF): 将一份冗长的 Google AI 代理白皮书,转换为一个交互式的 Web 仪表盘。
- 商业智能 (杂乱数据):
- 上传一份非结构化的交易 CSV 文件。
- Claude 自动分析并建议进行客户细分。
- 生成条形图 对比两种来源的收入。
5. 关键提示词 (Prompts) 示例
这部分详细列出了 Jeff Su 用于激活 Claude 各项核心功能的具体提示词(或其核心意图)。
- 激活 Artifacts (文本与代码)
- [00:01:31] 场景:撰写博客文章
- Prompt (示例): (上传产品文档后)“Draft a blog post based on this Product Design Doc, focusing on the key features and user benefits.”
- [00:02:28] 场景:编写代码
- Prompt (示例): “Write a Google App Script that iterates through all slides in a Google Slides presentation and formats the speaker notes...”
- [00:01:31] 场景:撰写博客文章
- 激活交互式仪表盘 (PDF/数据分析)
- [00:07:17] 场景:分析密集 PDF
- Prompt (示例): (上传 Google AI 白皮书后) “Analyze this document and create an interactive dashboard...”
- 关键点: 明确使用
interactive dashboard(交互式仪表盘) 是激活此功能的关键。
- [00:07:55] 场景:迭代修正 (当 AI 搞砸时)
- Prompt (示例): “There seems to be a bug in the 'Key Terms' section... Can you fix it?”
- [00:07:17] 场景:分析密集 PDF
- 激活数据分析与可视化 (CSV 处理)
- [00:09:49] 场景:分析非结构化 CSV
- Prompt (示例): “Here is a CSV of my recent transactions. Can you analyze it and provide some insights?”
- [00:10:49] 场景:根据建议进行可视化
- Prompt (示例): “Yes, that's a great idea. Please proceed... and visualize the revenue comparison... using a bar chart.”
- 关键点: 明确使用了
visualize(可视化) 和bar chart(条形图) 等指令。
- [00:09:49] 场景:分析非结构化 CSV
6. 与其他方法的关联
- 工具对比:
- vs. ChatGPT (自定义指令): Jeff 更喜欢 Claude 的默认输出,认为其更简洁、更专业。
- vs. ChatGPT / Gemini (全面性): Jeff 认为 C/G 更 “全能”(well-rounded),而 Claude 是一个在 写作和编码 方面更胜一筹的专业工具。
第二部分:资源与工具推荐
1. 提及的应用程序/软件
- 工具名称: Claude (by Anthropic)
- 官网链接: (视频未提供,默认为
claude.ai) - 主要功能: V视频中介绍的核心 AI 助手。重点功能包括 Artifacts, Projects, 和 Analysis Tool。
- 平台支持: Web
- 定价: Freemium (视频中演示了 Pro 付费版功能)
- 官网链接: (视频未提供,默认为
- 工具名称: ChatGPT (by OpenAI)
- 工具名称: Google Gemini
- 工具名称: Google Slides ([00:02:28])
- 工具名称: Gumroad ([00:10:33])
2. 相关网站资源
- (视频中未明确提及用于此方法的特定网站资源)
3. 推荐的学习材料
- Jeff 提及的视频/频道:
- Fireship: 另一个 YouTube 频道,Jeff 曾尝试让 Claude 模仿其风格但失败了。
- Jeff Su 的 Perplexity 和 NotebookLM 教程: 视频结尾推荐。
- Jeff 提及的文档/资源:
- Jeff Su's Free AI Toolkit: Jeff 自己的免费 AI 资源。
- Google AI Agents White Paper: 被用作 Claude 交互式仪表盘功能的分析对象。
4. 模板与文档
- (视频中未提供可下载的模板。视频的重点是演示 Claude 如何处理用户 自己上传 的文档,如产品文档、CSV 数据 和 PDF 白皮书)
总结 (Summary)
3 个核心要点 (TL;DR):
- Artifacts 是工作流的革命: “Artifacts” 功能(独立输出窗口)极大地简化了处理复杂输出(长文本、代码、图表)的工作流,支持实时编辑。
- 用 “Projects” 确保一致性: “Projects” 功能允许设置项目级和聊天级上下文,是确保在复杂项目中保持内容一致性的关键。
- 强大的数据交互能力: Claude 的分析工具能将复杂数据(如 PDF、CSV)转化为交互式仪表盘,并允许非技术用户通过自然语言迭代修改。
立即可以采取的第一步行动:
- 打开 Claude 设置,确保 “Artifacts” 和 “Analysis Tool” 已被启用。然后,尝试上传一个你最近在处理的 CSV 文件 或一篇 长文章 PDF,使用 “visualize the key insights” 或 “create an interactive dashboard” 这样的提示词来测试其分析能力。
长期实施的建议:
- 将 Claude 定位为你的 专业写作和分析助手。
- 在需要围绕一个核心主题(如新产品)生成多种不同类型的内容时,养成使用 “Projects” 功能的习惯。
- 在 Claude 犯错或输出不完美时(如),不要立即放弃,而是通过 追问(“fix this error”)来训练它迭代改进。