DOCAI · 课程 · L2 · 20 分钟 · 快速上手
Claude Code 第一次对话:完成第一个 AI 任务
拿一封真实的延期通知邮件当靶子,走一遍描述、生成、挑错、改稿的完整回合,并说清为什么信息给得越具体,返工越少。
你将学会
- 能写出包含背景、约束和验收标准的首个请求
- 能指出初稿里必须自己核对的地方
- 能用追加指令定点修改,而不是重来一遍
先确认桌子是干净的
开始之前,确认三件事:编辑器里装好了这个命令行助手,模型已经接通并且能回话,项目或文件夹已经打开。少一样,后面都会卡住。
第一次用它,不要挑复杂任务。选一件你今天本来就要做、且结果好坏你自己一眼能判断的事。写一封工作邮件最合适:有明确读者,有固定结构,错了也不会造成损失。
把任务写成一张简报
打开对话面板,先别急着打字。用下面这几项把情况填满,再发出去:
请起草一封商务邮件。 收件人:某食品品牌的王总,合作方,比我资深。 事由:提案要延后,组里有人病假,想再争取三天。 新的提交时间:下周五。 语气:专业、客气,但别过度道歉。 必须包含:延期的原因、新的时间点、一句愿意提前沟通的话。 长度:正文 200 字以内。
这段提示词里没有一句是废话。读者决定称呼和分寸,事由决定段落顺序,长度决定它会不会写成一篇公文。提示词的基本结构可以看什么是提示词。
把简报存成模板
上面那封邮件改几个空就能复用到别处。把下面这段存进自己的模板文件,下次只填方括号:
请起草[文体]。
读者:[谁],和我的关系是[初次/长期/上下级]。
要办成的事:[一句话说清目的]
必须出现:[事实一]、[事实二]、[时间点]
不要出现:[你没给的承诺]、[金额]、[猜测的原因]
语气:[正式/自然/克制],长度:[字数]以内
写完先列出三处你不确定的地方,我确认后再定稿。
最后一行是这套模板的关键。它会把「哪些信息是我没给的」摆到桌面上,你补一句,比它编一段再改省事。模板不要追求一次写全,用三次以后自然会知道哪几栏最常填。
初稿:先找错,再改稿
模型几秒内会给你一版。多数人的第一反应是「读起来顺不顺」,正确的顺序是先做三件事:
- 专有名词对不对:公司名、人名、产品名有没有被改写;
- 时间点对不对:它写的「下周五」和你要的是不是同一个日期;
- 有没有替你承诺:比如擅自加上折扣、赔偿、额外服务。
这三类问题属于事实层面,改起来最贵。文笔可以后面再调。模型补全细节是常态,原因见什么是幻觉。
要改的时候,直接在同一个会话里追加指令,比新开一轮省事得多:
开头太客套,删掉「非常感谢您一直以来的支持」。 第三段把「团队成员身体状况」换成「项目组人手临时紧张」。 在结尾前补一段,意思是我方可以提前约个短会,把方案方向先对一遍。
一句话只改一件事,位置说清楚,模型就能定点动手。反之,一句「再自然一点」,它会重写全篇,你又得重新核对一遍事实。
换个任务练手
邮件写顺了,再挑三件低风险的活:
- 把一段自我介绍压缩到一百字,保留职位、年限和主攻方向;
- 给一篇旧文换五个标题,要求两个正式、两个轻松、一个克制;
- 把一段口语化的会议记录改成条目式待办。
每件都限定输出形式,别只说「帮我看看」。练的是同一件事:让请求可验收。
四种卡住的情况
| 现象 | 多半因为 | 处理 |
|---|---|---|
| 回复迟迟不来 | 网络抖动或服务端排队 | 等半分钟;仍无响应就换个模型或稍后再试 |
| 答得漂亮但不对题 | 请求里的目标和读者不够具体 | 补一句「这份东西给谁看、看完要做什么决定」 |
| 它说这件事做不了 | 表述触发了限制,或任务太大 | 拆成几步,先让它做第一小步 |
| 聊到后面忘了开头 | 会话太长,早期信息被挤出上下文 | 重要背景重贴一次,或另开新会话只带结论 |
最后一种与模型记性无关,是上下文窗口的容量限制。重要约束在长对话里要主动复述,别指望它一直记得第一屏的内容。
第一次不要碰的任务。 有三类不适合拿来练手:需要当天股价、最新政策这类实时信息的;要你替第三方作承诺的;材料里带着他人身份证号、联系方式等隐私的。第一类会让你分不清是模型错了还是信息过期;第二类是替别人越权表态,出了问题算你的;第三类则是把不该外传的内容送了出去。
等基本对话练顺了,再看Claude Code 首次运行里的环境检查,把工作目录和权限一次配好。
为什么详细的请求更省时间
两种写法的差距,不在模型聪不聪明,而在你替它消除了多少不确定性。
| 写法 | 模型要猜什么 | 你的返工 |
|---|---|---|
| 「帮我写封邮件」 | 写给谁、为什么、什么语气 | 大改,甚至重写 |
| 六项信息齐全 | 只剩措辞和顺序 | 小修两三处 |
这条原则可以迁移到任何任务:给的信息越完整,它给你的结果越接近能用的状态。这不是技巧,是把活干清楚的基本功。
交付前你自己签字
复制走之前,再过一遍:数字、日期、承诺、称谓。模型不知道你和这位客户过去的摩擦,也不知道哪句话在公司内部有特殊含义。
发出去的是你的名字,不是模型的。这条责任线不会因为用了工具而改变。
下一节把范围从「写」扩到「读」:让它直接打开你电脑里的文件 → 文件操作:让 AI 读取处理文档。
自测
先自己回答,再展开对照;答不上来就回到对应小节。01同一个任务,为什么「帮我写封邮件」和写清六项信息的请求结果差很多?看答案
前者让模型自己猜场景,猜错的方向要整篇推翻;后者把收件人、事由、时间、语气都固定住,模型只需组织语言,返工范围小。
02初稿里哪类内容不能直接照发?看答案
具体日期、金额、承诺、收件人姓名这类事实。模型只能按你给的写,没给就会补一个看似合理的值,必须逐条核对。