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title: "Claude Code 智能助手创建：打造专属 AI 伙伴"
description: "把「我是谁、写给谁、别用什么词」写成一份配置，让 Claude Code 每次开工前自动读到，而不是每开一个会话就重讲一遍。"
updated: 2026-11-13
canonical: https://docai.cc/learn/build-personal-ai-assistant/
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## 每开一个新会话，就要重讲一遍

你又要交代：我做企业培训内容，读者是 HR 和普通员工，别用「赋能」「闭环」这种词，客户经理内部叫 KA。这些话不说，模型就按通用套路写，改起来比自己写还费劲。

问题不在它记性差，而在于这些信息根本不在对话里。解法也简单：把自我介绍写成一份文件，开工前读一次。写得好，它就从「什么都会一点」变成「知道你的处境」。

## 「关于我」该写什么

别写成简历。只留能改变输出的信息。

```
# 关于我
## 角色
我在一家做企业培训的公司负责内容，主要写课程介绍和招生文案。
## 读者
两类：HR 负责人关心预算与落地，普通员工关心学完有什么用。
## 语气
直接、具体，不用「赋能」「闭环」这类词，句末不加感叹号。
## 缩写
客户经理写成 KA；一年内再次购买的客户占比叫复购率。
## 格式
先给结论，再给三条以内的理由；超过三行就分点。
```

判断一条该不该写，问自己：删掉它，输出会变吗？会，就留；不会，就删。写得越像给新同事的交接说明，效果越稳。「专业一点」这种评价帮不上忙，换成「不写口语缩略词，数字给到个位」才有用。

## 让它自动被读到

在项目根目录建一份名为 CLAUDE.md 的文件，在这个目录里启动会话时它会被自动加载，适合放与本项目绑定的约定。跨项目通用的偏好放进用户级配置，一次写好，处处生效。两者格式一致，差别只在作用范围。

原理不神秘：这类文件的内容会作为开场上下文交给模型，相当于替你说完了开场白。规范怎么定，可以看[系统提示词](/concepts/system-prompt/)和[写一份系统提示词](/learn/write-a-system-prompt/)。

自动加载的好处是不用记，坏处是写错了每次都错。改完先问一句「你现在读到了哪些规定」，让它复述；没生效的那条，立刻暴露是路径不对还是文件名写错。不过复述只能证明文件被读到，证明不了规则有用。更实在的验证是拿一段旧稿让它按新规则重写，对照改动前后的差别：该删的词删了、该给的数字给了，才算真的进了工作流。

## 按场景拆开，别指望一份文件包打天下

| 场景 | 配置里放什么 | 什么时候用 |
| --- | --- | --- |
| 写内容 | 品牌语气、平台字数、禁用词 | 写稿、改稿 |
| 回客户 | 产品要点、常见异议、统一口径 | 邮件、答疑 |
| 做分析 | 指标定义、统计口径、报表结构 | 取数、写结论 |

一份配置只服务一类任务。全塞在一起，模型每次要在一堆无关条款里挑重点，很容易抓错。这是[上下文工程](/concepts/context-engineering/)最朴素的一条：放进去的每条信息，都该和眼前这件事有关。

拆分还有个副作用：改一处不会误伤另一处。写完内容助手，回客户的话术不会莫名其妙变成营销腔。

文件命名也值得讲究。用「内容助手」「客户回复」这种一眼能懂的名字，比 config-2-final 强得多——你要的是三个月后还认得出。

## 一份可以直接改的客户回复配置

场景配置写成结构固定的几块，比写一段自由发挥的说明更稳。客户回复这类场景，至少要有产品信息、客户类型、常见异议和语气四条：

```
# 客户回复配置
## 产品
- 名称：企业内训年卡
- 包含：12 次线下课 + 全年录播
- 不承诺：一对一辅导、定制开发

## 客户类型
- 人力资源负责人：关心预算审批和员工到场率
- 部门主管：关心课程是否对口、能否插班
- 采购：关心合同周期、开票与退款条款

## 常见异议
Q：价格比别家高。
A：先问对方比对的是哪一档服务；再说明年卡包含的场次与录播，不主动降价。

## 语气
- 用「您」，但不用「尊敬的」
- 先回答问题，再补一句下一步动作
- 不替公司做超出配置的承诺
```

把文件存成 `客户回复.md`，任务开头写一句「参考 @客户回复.md，回复下面这封邮件」，再贴原文。这里的关键不是格式好看，而是「不承诺」那一行：模型天然倾向于把话说满，你不划界，它就会替你答应条件。

每周抽一条生成的回复和实际发出的版本对照，差在哪就把那条补进配置。配置不是一次写完的文档，而是从返工里长出来的。

## 开场三十秒，把背景装进这次对话

不是每次任务都值得建文件。临时的一次性任务，用一段开场白把背景说完即可：

「这次对话里，你是我的内容助理。背景：我在做企业培训，读者是 HR；我们的语气直接、不用行话。请记住这些，之后我会分步给任务。先复述一遍你理解的角色和读者。」

最后那句复述不是客套。它让你立刻看出哪条被漏掉，也给了模型一次主动整理信息的机会。任务跨到第二天，就把这段开场白和中间结论一起存成文件，下次接着用。跨会话的记忆要靠文件而不是模型本身，机制可参考[智能体记忆](/concepts/agent-memory/)。

需要它模拟特定身份时，把身份写成有职责、有边界的角色，而不是一个头衔：「你是一位带过十人团队的内容负责人，审稿时先看读者是否看得懂，再看信息是否准确；不要替我改业务判断。」头衔只给语气，职责才给判断标准。

## 几个常踩的坑

- **写太长**：超过两屏，重点被稀释，能删就删。
- **写会变的东西**：价格、人名、季度目标，改起来容易漏，挪到单独的「当前数据」文件。
- **以为它能记住上次**：跨会话不带记忆，只有落到文件里的才留下。
- **只写禁止不写替代**：说「不要浮夸」，不如补一句「像给同事解释那样写」。

配置是活的。同一个毛病你纠正过两次，就把它补进去——这是维护成本最低、见效最快的一步。

把助手配好只是起点。下一步，让它按固定路线自己跑：[自动化流程](/learn/workflow-automation-guide/)。