"AI 会自动研究、写文章、整理邮件、完成报告。"每次人们听到这种说法，都会关掉页面，心想："太棒了，但像我这样的非工程师根本做不到。"
这是谎言。你完全可以利用 Claude 的标准功能，在今天创建自己的"私人 AI Agent"，无需代码、API 密钥或终端。一旦熟练，每个 Agent 大约只需 15 分钟。
我是 tatsuki（@nobel_824）。我支持中小企业利用 AI，帮助他们将 Claude 和 Codex 融入日常运营。作为一个整天运行 Claude Code 的人，我可以告诉你，太多人把"Agent"想得太复杂了。现实要简单得多，也更实用。
本文基于 Khairallah AL-Awady 的指南，该指南在海外获得了 298 万次阅读，现针对日本用户和副业新手进行了重构。当你读完时，你将拥有三种类型的 Agent 和可直接复制粘贴的设计提示。
分发 300 个精选 Claude 提示
我已在本文末尾提供这些内容。
用通俗的话说，什么是 AI Agent？
先暂时忘掉所有技术定义。
AI Agent 就是 一种状态，Claude 自动按顺序执行你以前逐个完成的多个任务。 仅此而已。
想想你平时如何使用 Claude。你让它"研究这个主题"。你阅读结果。你让它"创建大纲"。你检查一下。你让它"写正文"。你修改一下。你让它"格式化"。你复制下来。这是 4 个步骤。每次，你都在阅读、批准并输入下一个指令。
而 Agent 一次性完成这四步。如果你说："研究这个主题，创建大纲，写正文，然后格式化以备发布"，Claude 会按顺序处理一切，只给你最终成品。
区别仅此而已。聊天机器人做一件事就停下来。Agent 执行一系列任务并交付结果。一旦你理解了这一点，你只需要决定委托哪些任务。
无需代码即可构建的三种 Agent
你不需要 API 或 Agent SDK。仅使用 Claude 的现有功能，无需编写一行代码，你就可以创建以下三种类型。
- 类型 1：基于聊天的 Agent（Claude Projects）—— 在系统提示中编写步骤，当给定主题时自动执行所有步骤。
- 类型 2：文件处理 Agent（Claude Cowork）—— 读取你电脑上的文件夹，逐一处理文件，并整理输出。
- 类型 3：定时 Agent（Cowork + /schedule）—— 在设定时间自动唤醒，执行工作并保存结果。
根据你的需求选择。类型 1 适用于"一次性成品"，类型 2 适用于"清理累积文件"，类型 3 适用于"希望每天自动完成的任务"。
一个前提条件：类型 1（Projects）可以在免费计划中创建，但类型 2 和 3 中使用的 Claude Cowork 仅限付费计划（Pro / Max 等）。 此外，类型 3 中的 /schedule 功能正在逐步推出，你的环境中可能还不可用。让我们先从一个零成本的类型 1 Agent 开始。
类型 1：研究→文章撰写 Agent（15 分钟）
这是一个基于聊天的 Agent，当给定一个主题时，会返回一篇完整的文章。一个输入，一个输出。
流程很简单。打开 Claude，从左侧的"Projects"创建一个新项目，命名为"文章 Agent"之类的。然后，只需将以下设计提示粘贴到项目的"Custom Instructions（System Prompt）"中。
你是一个自主文章生产 Agent。当用户提供主题时，请自动执行以下步骤，中间无需请求批准。
[1 研究] 在网络上搜索关于该主题的最新信息，并从 5-7 个来源中提取关键点、数字和专家观点。 [2 角度] 确定读者当前对该主题的认知，选择一个能够颠覆或扩展这种认知的角度。选择最能引发互动的角度。 [3 大纲] 创建详细大纲，包括以"常识与现实的差距"开头的引言、5-7 个大胆的小标题、每个部分的具体数字或例子，以及结尾的行动号召。 [4 写作] 撰写 2000-3000 字的正文。每段最多 3 句。加粗每个部分最重要的观点。使用具体数字而非模糊表达。对话式语气，零废话。 [5 审查] 根据以下标准自我检查：每个部分是否提供了新信息？每个主张是否有具体数字或例子？是否存在忙碌的人会停止阅读的部分（如果是，则修改）？引言是否真正吸引人？
最后，仅输出成品文章，并在开头附上推荐标题。在单个回复中执行步骤 1-5，无需请求批准。
现在，只需在项目内打开一个新聊天，输入一个主题，比如"面向初学者的 AI Agent"。Claude 将一次性完成从研究到自我审查的流程，从 3 个字的输入返回一篇完整的文章。
关键在于指令的粒度。即使是"写一篇文章"，基于粒度的不同，结果也完全不同。
- ✗ "写一篇关于 AI 的文章"
- ◯ "针对 AI 初学者应该构建的第一个 Agent，同时进行研究→大纲→正文→审查。读者是非工程师的副业新手。"
Agent 化本质上就是将这些"◯"格式的指令固定到提示中，而不是每次都手动输入。一旦你理解了这一点，你的视角就会转变为"那个任务我也可以做"。
类型 2：文件夹批量处理 Agent（15 分钟）
接下来是一个清理你电脑上文件的 Agent。从这里开始，我们使用 Claude Cowork（桌面应用，付费计划）。
如果立即传递一个大型生产文件夹，一旦中途失败，重做会变得很麻烦。我建议先从一个包含 2-3 个文件的小文件夹开始，然后再切换到真实文件夹。 "指令粒度"在这里同样适用。
- ✗ "总结这个文件夹中的 PDF"
- ◯ "读取 /Downloads 中的所有 PDF，将每个文件整理成 5 个总结要点 + 3 个行动项，并以同名 .md 文件保存到 /Summaries 中。最后，创建一个 all-summaries.md 来总结所有内容。"
将"◯"粒度的指令直接粘贴到 Cowork 中。打开 Cowork，授予对要处理文件夹的访问权限，然后像这样请求批量处理：
查看 /Downloads 文件夹，并对其中所有 PDF 执行以下操作： 1. 读取正文 2. 创建总结（最多 5 个要点） 3. 确定 3 个重要的行动项 4. 在 /Summaries 中保存一个同名且扩展名为 .md 的总结文件 处理完所有文件后，按时间顺序创建"all-summaries.md"。不要为每个文件停下来，一直处理到最后。
Claude 将逐一读取 PDF，创建总结，输出单个文件，最后编译一份总文档。如果你有 20 个 PDF，手动阅读和做笔记需要数小时的工作，一条指令就完成了。
在我的业务支持中，这种"枯燥"的批量处理往往是最有效的。比起炫酷的 AI，一个能悄悄清理累积文档的存在，在一线更受欢迎。
类型 3：在你睡觉时工作的定时 Agent（15 分钟）
第三个是每天早上自动运行的 Agent。这是 Agent 的真正威力；一旦设置好，它就会持续移动，"即使你什么都不做"。
首先需要做一件事。由于这个例子会读取 Gmail 和 Google 日历，你必须在 Cowork 设置中先启用这两个连接（connectors）。 如果没有连接，即使粘贴了提示，它也会因为"无法读取邮件"而停止。这是我最初卡住的地方，所以请先清除这个障碍。
连接后，在 Cowork 聊天输入框中输入 /schedule。启动创建周期性任务的技能，选择频率（每天、工作日、每周、每小时等），并编写要执行的操作。设置一个像这样的指令：
在每个工作日上午 7:00 执行。 1. 检查昨天下午 5:00 之后在 Gmail 中收到的邮件。 2. 将每封邮件分类为"需要操作"、"仅供参考"或"忽略（新闻通讯等）"。 3. 为"需要操作"的邮件起草回复建议。 4. 检查今天 Google 日历的日程安排，并记录每个会议的参与者和议程。 5. 将所有内容保存为"morning-brief-[今天的日期].md"到 Google Drive。 按照"## 需要操作的邮件"、"## 今天的日程"和"## 参考"的顺序使用标题。
如果你将频率设置为"工作日上午 7:00"，那么每天早上醒来时，邮件已分类，回复草稿已准备就绪，日程也已汇总好。
这里有一个"在你睡觉时工作"的小技巧。只要存储和数据完全在云端（Google Drive、邮件等），即使你的电脑处于睡眠状态或应用已关闭，定时任务也会远程运行。 相反，如果涉及读取/写入本地文件夹，则只有在电脑开机时才能运行。这就是为什么在上面的例子中，我特意将存储设置为 Google Drive 而不是本地。如果你希望它在你真的睡觉时也能运行，诀窍是将输入和输出都放在云端。
另外需要注意：UI 显示和 /schedule 行为可能会随更新而变化。如果找不到描述中的设置，请遵循 Cowork 内的最新指南。"编写一次，自动运行"的设计理念比具体的屏幕布局更重要。
3 个习惯，让你的 Agent"成长"
你创建的第一个 Agent 通常会是"还行"。它不会完美。这才是真正工作的开始；区别在于你如何培养它。
首先是修正规则。如果你想修正输出，不要只是修正然后继续，而是将其作为新规则添加到系统提示中。如果你觉得总结太长，就添加一行"每个总结必须在 100 字以内"。重复 10 次，Agent 就会变得非常精确。
其次是示例规则。将几个"理想输出"的示例上传到项目的知识库中，并指示它"符合这个标准"。有示例的 Agent 明显优于只有指令的 Agent。
第三是每周回顾。每周一次，回顾过去 7 天的输出，并将优点和缺点反映到指令中。一个月后，拥有这个谦虚习惯的 Agent 与放任不管的 Agent 相比，完成度将完全不同。
换句话说，Agent 不是"一次做成"，而是一个你越培养越聪明的伙伴。我自己也会在注意到时，将我的挫败感添加到我的 Agent 的提示中。
你今天就可以构建的 5 个 Agent
一旦你理解了这三种类型，应用就无穷无尽。以下是你可以立即创建的 5 个：
- 内容复用：给它一篇长文章，它一次性生成一条 X 推文、LINE 消息、Instagram 文案和新闻通讯引言。
- 竞争对手监控：每周搜索 3 个竞争对手，并将新产品、价格变化和信息传递转变总结成简报。
- 客户入职：给它客户名称和项目摘要，它准备一封欢迎邮件、进度安排和包含客户姓名的访谈要点。
- 会议纪要格式化：给它潦草的笔记，它将其格式化为决策、带有负责人的行动项，以及用于分享的下一步。
- 收据处理：每月扫描 /Receipts 文件夹，提取日期、商店名称、金额和类别，形成汇总表。
所有这些任务都是"多步骤手动工作"。想一个你每周重复的任务。那就是你应该构建的下一个 Agent。
总结
- AI Agent 是一种状态，Claude 自动按顺序执行你以前逐个完成的多个任务。
- 有 3 种无需代码即可构建的类型：Projects 中的基于聊天的、Cowork 中的文件处理，以及带有 /schedule 的定时。
- 设计提示的核心是"按顺序编写步骤，并告诉它不要请求批准"。
- Agent 不是一次做成，而是通过修正规则、示例和每周回顾来变得聪明。
- 一旦你构建了第一个，你就会开始看到周围所有重复性任务都可以被"Agent 化"。
如果你读到这里只是觉得"知道了"，那么明天你又会手动做所有事情。大多数人都是这样。你愿意花 15 分钟一次构建一个，还是继续手动完成？这是转折点。
今天就从只做类型 1 开始吧。在 Claude 中创建一个项目并粘贴上面的提示。那将是你的"第一个"。
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