DOCAI · 课程 · L2 · 18 分钟 · 用编程的思维解决问题
Claude Code 文档复用:用知识库解决同类问题
把一次成功变成可重复的流程:判断什么值得记、按什么结构写、遇到同类任务时怎么让 AI 先选方法再动手。
你将学会
- 能用两条标准筛出值得复用的经验
- 能写出包含输入、步骤、提示词和坑的复用记录
- 能在同类任务里让 AI 先匹配方法再执行
第二次遇到同一个问题,才是分水岭
第一次做员工手册,你摸索了整整一周。半年后换一家公司又要做,脑子里只剩下「当时好像用了某个结构」。于是查资料、试排版,一周再来一遍。
复用不是把旧成果改个名字再用。成果会过时,方法不会。把「怎么做的」留下来,下一次才不必从零开始。
记录也不必长。一页纸能说清输入、动作和验收,就够下次开工;写成十页的总结,反而没人愿意翻。
先判断值不值得记
不是所有事都值得沉淀。用两个维度筛:同类任务会不会再来,流程是否稳定。
| 值得记 | 不值得记 |
|---|---|
| 每月都要出的报表 | 一次性的临时通知 |
| 有固定审核环节的提案 | 靠现场判断的沟通 |
| 反复被问到的客户异议 | 很快失效的活动信息 |
| 新人必须遵守的规范 | 只有自己看得懂的备注 |
一个更快的判据:如果明天重做一遍,你能不能稳定复现同样的质量?能,说明方法已经成型,写下来不会白费。
粒度也要控制。一份记录只覆盖一类任务,别把报价、合同、售后全塞进同一个文件。文件越聚焦,模型越容易判断该不该用;混在一起时,它往往只读标题就下结论。
存放也要有规矩:一类任务一个文件,统一放进 knowledge/tasks/,文件名用动词开头,例如 write-quotation.md、review-contract.md。新建之前先搜一遍关键词,已有同类就补进去;两份同类记录并存久了,说法早晚会打架。
一份能直接照着做的记录
别写成心得,写成别人和 AI 都能照着执行的说明:
# 客户报价单制作
**什么时候用:** 新客户询价,需求已确认
**最后核实:** 2026-11-01
## 输入
- 需求确认邮件
- 产品价格表(路径:...)
## 步骤
1. 按需求勾选产品组合
2. 用报价模板生成初稿
3. 核对折扣权限,超出范围找主管
4. 导出 PDF,文件名:客户名-日期
## 提示词
> 根据这份需求邮件和价格表生成报价单,逐项列出单价与数量。
> 价格表中没有的项留空,不要估价。
## 验收与坑
- 总价必须手算复核一遍
- 折扣超过权限时不能直接发
结构比文采重要。每个分区各管一件事:输入决定它需要哪些材料,步骤规定动作顺序,提示词固定表达方式,验收与坑负责兜底。少了最后一块,输出好坏就只能凭感觉判断。写的时候多用短句和清单,长段落会让模型和你都难以定位。具体写法可以参照结构化知识文档。
调用时让它先选方法
有了记录,别只是把文件丢过去。先让它判断当前情况适合哪一条,再执行:
我要处理一个新客户的询价,对方要三种产品、希望两周内交付。 先读
@knowledge/报价单制作.md和@knowledge/折扣规则.md, 告诉我这套流程是否适用、哪一步需要我确认,然后按步骤执行。
先选方法再动手有两个好处:方法不适用时能及时换掉;执行时它知道每一步的验收标准。
如果它回答「这份记录不适用,对方要的是定制方案」,别急着否定。先问清哪一步对不上,往往能补出一条新的分支经验。
这背后是提示词模板的思路:稳定不变的部分固定下来,每次只替换变量。第一次用一份新记录时,先拿旧案例试跑,把结果和你当时的做法对比。差异往往说明记录少写了一步,或者那条经验只适用于特定类型的客户。
失败记录比成功经验更挡坑
「试过批量导出,不行,工具一次只能导出固定条数」这样一句话,能挡住下一次两小时的弯路。成功经验告诉你路怎么走,失败记录告诉你哪条路是死的。
失败记录还逼你把假设写出来。很多错不是方法本身有问题,而是当时默认了一个后来不成立的前提。
更新也别攒。做完一次任务,顺手在文件末尾加一行日期和结论:
## 更新记录
2026-11-02 新增「客户要求拆分交付」的处理方式,放在步骤 2 之后
让一份经验活得久一点
复用让一份经验服务很多次;要让这份经验一直有效,还得有人定期修剪它——持续迭代知识库。
自测
先自己回答,再展开对照;答不上来就回到对应小节。01怎样快速判断一份经验现在该不该写?看答案
看两件事:同类任务会不会再来,流程是否稳定。两个答案都是肯定,就值得当天写;只做一次的,先放过去。
02复用记录里为什么必须写失败经验?看答案
失败记录能直接排掉死路,避免下次重复试错。它和成功步骤一起,才构成一份能照着走的说明。