如果你用 Claude Code 来生成文本，那连它一半的潜力都没发挥出来。
"在 Claude Code 里积累知识，批量生产文章。"
最近经常看到这类说法。
写博客。
写 newsletter 稿件。
调研、总结、头脑风暴。
这些确实都很方便。
但说实话。
这些功能 Gemini 或 ChatGPT 也能做到。
Claude Code 真正能做的，是另一回事。
能不能用上这点，差别是天壤之别。
普通人每次都往聊天框里敲指令。天才用技能（Skills）来构建系统。
为什么它在文本生成上会输给其他 AI？
我先坦白。刚开始用 Claude Code 的时候，我也主要在干文本生成。
现在有时候也让它写写文字。
但某个时候，我意识到了一点。
那是在让它写 newsletter 的时候。
我让 Claude Code 读取大量知识，输出一段看起来像那么回事的文字。
结果，生成的文本总觉得怪怪的。
作为对比，我让普通的 Claude 和 ChatGPT 写同一个主题。
结果，它们写得更出色。
这是我个人的感受。因为 Claude Code 要去读取大量知识，所以它没办法完全集中在眼前的这一句话上。
因此，单论文本质量，普通的 Claude 或 ChatGPT 可能更胜一筹。
这里有个根本问题：选择 Claude Code 来做文本生成，其实没什么道理。
文本生成并不是 Claude Code 的真正工作。
Claude Code 最大的武器是"技能"
那么，只有 Claude Code 能做的事情是什么呢？
我先给你结论。
那就是"技能"。
简单来说，技能是一个"让 AI 预先记住你希望它完成的任务步骤的功能"。
一旦设置好，你就不需要每次都重新构思提示词了。
只需输入一条命令，它就会按照既定的流程执行到底。
而且，你不需要写代码。
只需用语言描述你想做的事情，Claude Code 就会帮你构建出来。
虽然它名字叫"写代码的工具"，但你一行代码都不用写。
这是最有趣的地方。
接下来，我列出一些我实际在运行的技能。
有些可能看起来很普通。
但所有这些任务，如果你每次都手动做，都会悄悄地吞噬你的工时。
方法 1：一次性将广播节目扩展成 newsletter 和博客
如果你做音频节目，这个应该很实用。
你录了一期广播节目。
现在，要把它扩展成一份 newsletter 和一篇博客。
……这个任务是不是极其繁琐？
我以前是这样做的：
先用 Gemini 转录音频。
然后把转录的文字丢给 ChatGPT，每次都从头开始。
调整生成的文字，再适配到博客上。
说实话，每期节目要花一个多小时。
现在，我只需输入一条命令。
它会自动完成转录。
然后基于转录内容写 newsletter，再扩展成博客。
对于博客，它甚至能恰当地调整排版。
"把这期广播节目扩展成我通常的 newsletter 和博客。"
然后我只需要等着，它就完成了。
原本一个多小时的任务，变成了一条命令。
这就是技能的力量。
方法 2：完成从会议准备到发送会议纪要的全流程
因为我是 AI 顾问，和客户开会的次数很多。
每次会后整理会议纪要也是件很耗时的琐事。
现在，只需要一条命令，它就能为我完成所有工作：
转录会议内容。
总结当天的会议纪要。
准备好发送给客户的所有材料。
"转录今天的会议，总结成会议纪要，并准备好发送。"
会议一结束，发送前的准备工作就已经完成了。
就是这样的状态。
方法 3：自动将你的想法和价值观积累成知识
这个稍微有点进阶。
刚才提到的会议转录，如果只用来做纪要就太可惜了。
我从这些转录中提取自己的知识、关于 AI 的思考以及价值观，并将它们积累成知识。
而且，是以一种可以重复利用的方式整理好。
"从这段转录中提取我的想法和价值观，作为知识进行总结，并以可重复利用的方式呈现。"
我说过的话会自动变成资产。
感觉就像是只要说话，我的大脑就在不断被充实。
方法 4：连接 Zoom 获取录制文件和转录内容
从这里开始是"天才级用法"了。
关键词是"API 集成"和"MCP 集成"。
做到这一点，你能做的事的范围会一下子扩大。
不需要想得那么复杂。
简单来说，就是将 Claude Code 与外部工具连接起来。
然后它就能进入系统的后台，自动完成各种操作。
首先，我把它和 Zoom 连接起来。
"下载刚才 Zoom 会议的录制文件和转录内容。"
打开管理后台、搜索文件、下载……这一系列操作完全消失了。
方法 5：连接 UTAGE 处理 newsletter 的排期
我用 UTAGE 来分发 newsletter。通过 MCP 将它与 Claude Code 连接。
我来介绍一个昨天刚向客户提议的用法。
把为已创建的 newsletter 设置分发——做成一个技能。
完成后效果是这样的：
你只需输入一条命令，告诉它你希望分发的时间和日期。
它甚至能自动在 UTAGE 那边设置好分发预约。
"把这封 newsletter 安排在明天早上 7:00 发布。"
你甚至都不需要登录管理后台了。
方法 6：将 UTAGE 漏斗的构建到数据获取全部委托出去
UTAGE 的集成不只是用于 newsletter。
它还能为你构建漏斗。
也可以从漏斗中获取数据。
"获取当前漏斗的数据，并总结出哪个环节的流失率最高。"
去查看数据的工作消失了。
它一次性完成从数据获取到总结的全部工作。
到这一步，已经不亚于你身边有个"精通 Excel"的人了。
方法 7：用一句'总结一下'搞定 Google Sheets
我还把它和 Google Sheets 连接了起来。
这几乎全是靠说的。
"总结一下。"
就这一句，它就会自动总结。
我不擅长函数。
也不太懂数据透视表。
这种用法正适合我这样的人。
方法 8：让它直接把博客写到 WordPress 里
我也把它和 WordPress 连接了起来。
之前广播扩展里写的博客，它会直接写到 WordPress 里。
"把这篇文章作为草稿发布到 WordPress。"
复制、粘贴、调整、设置发布——这些工作都没了。
写作和发布变成了一个连续的过程。
方法 9：让它批量把日程登记到 Google Calendar 里
我也把它和 Google Calendar 连接了起来。
手动注册日程是不是挺烦人的？
拍摄日期通过 LINE 一次性发过来了。
得手动把这五个日程一个一个敲进日历里。
你再也不用这么做了。
直接把 LINE 里收到的原文给它就行。
它会读取日期和时间，然后一次性全部注册好。
"把 LINE 里这些拍摄日期全部注册到日历里。"
"把下周的会议安排在周二下午 2:00。"
逐一手动录入的工作完全消失了。
这对于不擅长日程管理的人来说，简直完美。
方法 10：先小规模构建，再打包整合
看到这里，你一定在想：
"构建技能好像很难。"
我明确告诉你：不要一开始就试图做一个大而全的端到端技能。
这就是诀窍。
我建议从"一个任务一个技能"开始。
只做转录的技能。
只做成 newsletter 的技能。
先一个个小规模地构建。
积累到一定程度后，最后只需要说一句：
"让这些技能通过一条命令协同工作。"
这就完成了一个像广播扩展那样的端到端技能。
这比试图一次性把所有东西都连起来然后失败要快得多。
先做小，再打包。这个顺序才是正确的。
技能构建得越多，接触 AI 的时间就越少
虽然这是一篇关于 AI 的文章，但我这里要说一个看似矛盾的观点。
构建技能真正的目标，是减少你接触 AI 的时间。
每次都重新构思提示词。
调整生成的结果。
再次输入指令。
这意味着你始终被绑定在 AI 上。
一旦构建好技能，这些就都不存在了。
花在构思提示词和发出指令上的时间减少了。
你输入一条命令，就可以放手不管了。
那么，省下来的时间做什么呢？
这是最重要的一点。
我决定把时间花在 AI 无法做到的事情上。
支持我的客户。
花时间提升客户满意度。
事实上，就我的 AI 咨询业务而言，我把首个与客户的月度会议改为了每周一次。
我也能增加举办研讨会的次数。
不仅如此。
还有学习的时间。
自我投资的时间。
陪伴家人的时间。
这类时间确实增加了。
把能交给 AI 的事情，都交给 AI。
把时间用在只有人类才能做的事情上。
实现这个的工具，就是 Claude Code 的技能。
总结：天才的用法在于"系统化"
我再强调一次。
只要你还在用 Claude Code 做文本生成，你连它一半的潜力都没发挥出来。
在文本生成方面，普通的 Claude 甚至 ChatGPT 可能更好。
Claude Code 真正能做的，是另一回事。
它最大的武器是"技能"。
而当你通过 API 或 MCP 与外部工具连接的那一刻起，你能做到的事情一下子就扩展了。
普通人每次都往聊天框里敲指令。
天才用技能来构建系统。
这个差异会带来翻天覆地的变化。
你觉得怎么样？
首先，别想得太复杂，尝试从一个任务、一个技能开始构建。
只做转录也行。
只做总结也行。
单单这一件事，就一定能减少你接触 AI 的时间。
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在公开聊天中，我会分享更深入的内容，这些是公开场合不能谈的。我也计划为我的学生以及我自己实际使用的技能进行分发。
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