最近，用 Claude Code 搭建 AI 员工来运营公司的讨论，在 AI 圈子里相当火热。
AI 销售。
AI 营销。
AI 编辑。
AI 研究员。
AI 秘书。
AI 会计助理。
AI 工程师。
AI 业务负责人。
你在 Claude Code 里创建类似公司部门的结构。
你给每个 AI 分配一个角色。
你让它们读取文件。
你给它们操作手册。
你让它们学习工作流程。
根据需要，你让它们处理调研、写作、整理、优化、审核、代码修复和文档创建。
光是听到这些，就感觉很未来感。
而且这并非空想。
通过实际使用 Claude Code，你可以读取项目内的文件，参考规则，在终端中执行命令，并持续进行多项任务。如果设置得当，你可以把人类过去每次都要做的大量繁琐重复性工作交给 AI。
例如，可以做到这些事情：
让它创建文章规划。
让它阅读过往文章以匹配写作风格。
批量生产社交媒体帖子草稿。
为不同客户起草销售邮件。
从会议纪要中提取任务。
更新内部手册。
在代码中查找 Bug。
编写测试。
创建发布说明。
总结竞品调研。
创建回复咨询的文本。
整理项目进度。
到了这一步，你当然会想称它们为"AI 员工"。
AI 接管了人类过去承担的部分工作。而且，它不仅仅是单次对话，它可以在项目内带着一定的上下文和规则来运作。
这个机制简直太棒了。
事实上，如果由懂得如何正确使用的人来操作，它的威力相当强大。
对于个体经营者和小型公司来说，它实际上相当于有效扩展了小型团队的影响力。
工程师、编辑、营销人员、企业主、内容创作者和独立创始人，根据使用方式，他们的工作速度会发生显著改变。
这就是为什么"用 Claude Code 搭建 AI 员工"不仅仅是一个流行语。
它确实很厉害。
它确实有潜力。
我认为它对于某些人来说，是一个改变工作方式的层面上的机制。
但是。
这是关键点。
看到这些，你没必要恐慌，觉得"我也必须搞一个 AI 员工"。
事实上，大多数人可能不应该直接上手 Claude Code。
因为用 Claude Code 搭建 AI 员工，是 AI 利用的相当后期阶段的事情。这不是第一步。这是那些已经理解如何与 AI 协作的人，接下来要去的领域，而不是起点。
如果搞错了这一点，将会走很大的弯路。
"AI 员工"不是雇佣一个 AI
"AI 员工"这个说法很吸引人。
有一个 CEO，一个 AI 销售，一个 AI 编辑，一个 AI 营销人员，一个 AI 秘书，然后每个人都自主工作。人类只需要给出指令。然后 AI 们自己推进业务，公司就运转起来了。
很多人可能都有这个印象。
但背后的现实要平凡得多。
搭建 AI 员工，不是给 AI 赋予人格。
不是告诉 AI "你是一名优秀的员工"。
不是给 AI 分配一个部门名称。
其本质是将业务进行分解，并组织成 AI 可以执行的形式。
例如，这和你把工作交给人类员工时的情况是一样的。
只说"去做销售"，他们不会正常行动。
只说"好好管理社交媒体"，结果不会稳定。
只说"整理一下公司文档"，他们不知道做什么、怎么做。
人类可以察言观色，可以问上司，可以从周围氛围中判断。但 AI 基本上依赖于给定的上下文和指令。
因此，AI 员工需要的是这样的东西：
这项工作是为了什么？
这项工作是为谁做的？
应该使用哪些信息？
绝对不能使用哪些信息？
应该按什么顺序进行？
什么样的输出才是正确答案？
禁止使用哪些表达方式？
在哪个阶段需要人类确认？
如果失败了如何回滚？
怎样才算完成？
把这些都明确表述出来，放在 AI 可以随时查阅的地方。
然后在 Claude Code 中运行它。
这就是 AI 员工背后的现实。
换句话说，AI 员工化不是一个"AI 自己工作的机制"。
更准确地说，它是一个"将人类的工作模式分解到 AI 可以执行的状态的机制"。
如果不理解这一点就试图创建 AI 员工，失败的可能性非常高。
为什么 Claude Code 如此令人惊叹
为什么 Claude Code 会吸引如此多的关注？
这是因为，与普通的聊天式 AI 不同，它可以进入工作环境本身。
普通的聊天式 AI 基本上是在屏幕上对话。
你提问。
它回答。
你让它写文本。
你让它写代码。
你让它想点子。
当然，仅凭这一点就已经足够方便了。
但是，Claude Code 更进了一步。
它读取项目内的文件。
它查看多个文件之间的关系。
它思考必要的修改方案。
它实际上重写文件。
它执行命令。
它运行测试。
它读取错误并进行修复。
它参考配置文件和文档。
它学习每个项目的规则。
换句话说，它不仅仅是顾问，更接近于一个工作者。
这在开发领域相当强大。
因为它可以在查看整个代码库的同时，推进修改、确认、测试和改进。
而当把这个思路应用到业务运营上时，就变成了"AI 员工式"的东西。
对于一个文章生产项目，你放入过往文章、结构模板、写作风格规则、禁用表达和产品信息。
对于一个销售项目，你放入客户信息、谈判记录、提案材料、邮件模板和常见问题解答。
对于一个招聘项目，你放入职位描述、候选人评估标准、面试问题、招聘文案和公司简介材料。
对于一个商业计划项目，你放入 KPI、会议纪要、商业计划、竞品调研和财务记录。
然后，你让 Claude Code 去做：
"阅读这份材料，为下一次谈判做准备。"
"匹配过往文章的风格，创建一个新的文章结构。"
"从这些会议纪要中，整理出决策事项和分配的任务。"
"为这个着陆页提供改进方案，包括竞品对比。"
"调查这个代码错误的原因，并提供修复方案。"
然后，它就变成了非常实用的运作。
这当然很强大。
对于会用的人来说，它成了一个重要的武器。
所以，"用 Claude Code 搭建 AI 员工"这件事，不应该被嘲笑。
相反，未来工作的一部分，很有可能会朝着这个方向发展。
然而，问题从这里开始。
这个机制很厉害，和是否每个人都应该立刻去做，是完全不同的事情。
机制越厉害，前置条件越重
用 Claude Code 搭建 AI 员工的故事之所以复杂，是因为它外表光鲜，但背后所需的准备工作却相当平凡。
要搭建 AI 员工，你至少需要以下这些东西：
首先，你需要一个工作模式。
每次的工作流程是怎样的？
你是看着什么来做判断的？
你在哪里会卡住？
什么样的输出算及格？
容易犯什么样的错误？
没有这些，你就无法把它交给 AI。
接下来，你需要整理信息。
产品信息在哪里？
客户信息在哪里？
过去的成功案例在哪里？
内部规则在哪里？
新旧信息是否区分开了？
AI 可以读取的信息和绝对不能读取的信息是否分开了？
这些也是必要的。
此外，你还需要判断标准。
为什么这段文本好？
为什么这封销售邮件能打动人心？
为什么这个提案能通过？
为什么这个设计不行？
为什么这个代码修改有风险？
为什么这个客户回复显得不礼貌？
你必须把人类凭直觉判断的东西，具体化到可以传达给 AI 的程度。
权限设计也是必要的。
AI 可以读取的文件。
AI 可以编辑的文件。
AI 绝对不能碰的文件。
AI 可以执行的命令。
AI 绝对不能自己发送的东西。
总是需要人类批准的任务。
如果在这方面马虎，会很危险。
因为 Claude Code 在比普通聊天更接近工作环境的地方运作。它有多方便，如果用得很马虎，就会产生马虎的修改和马虎的自动化。
用普通聊天，即使失败了，也只是屏幕上的文字。
但用 Claude Code，根据设置和操作方式，它可能会进行文件修改、命令执行，甚至集成到工作流程中。
因此，用 Claude Code 搭建 AI 员工，不仅仅是"引入一个方便的 AI"。
业务设计。
信息整理。
指令设计。
权限管理。
审核机制。
失败时的恢复。
这些琐碎的事情是成套出现的。
如果你跳过这些，就想着"AI 员工太棒了"而冲进去，通常是无法驾驭的。
大多数人在搭建 AI 员工之前，连聊天都没用好
这里我要说一句相当直白的话。
大多数人连普通的聊天式 AI 都没用好，更不用说 Claude Code 了。
他们问 ChatGPT 或 Claude 问题的方式相当模糊。
他们让 AI "把它弄好点"。
他们说"让它更容易理解"。
他们说"让它专业一点"。
看着生成的答案，心想"好像哪里不对"。
但说不出哪里不对。
说不出下一步该怎么改。
最后，自己动手修改。
然后心想，"AI 嘛，好像也就那样。"
这不是因为 AI 弱，而是因为指令弱。
例如，假设你让它写一篇文章。
"写一篇关于 Claude Code 的文章。"
仅凭这个指令，AI 会写出一篇看起来合理的泛泛之谈。
但那很可能不是你想要的文章。
实际上，你需要的是这类信息：
文章是写给谁的？
读者是新手、企业主，还是对 AI 有了解的人？
目的是教育、销售、宣传，还是想让它爆火？
语气是冷静的、略带挑衅的，还是像亲身经历一样？
是先给出结论，还是一步步引导？
你想澄清哪些误解？
你希望读者读完后有什么感觉？
你想避免使用哪些表达？
你想强化哪些观点？
只要给出这些，输出就会发生显著变化。
销售邮件也是一样。
"写一封销售邮件"这个指令太弱了。
收件人是谁？
是第一次联系，还是谈判之后，或者丢单之后？
收件人面临的挑战是什么？
我们的目的是获得回复、安排谈判，还是确认文档？
字数要求是多少？
营销感要压到多低？
标题行要多少个字符？
下一步行动是什么？
如果你能说到这个份上，AI 就相当好用了。
反过来说，一个连这些都说不清楚的人，去用 Claude Code，AI 利用能力也不会突然变好。
Claude Code 不是能把模糊指令变成完美成果的魔法咒语。
相反，它存在让指令维持模糊状态的同时，工作范围却扩大了的风险。
因此，在谈论 AI 员工之前，你应该先掌握好普通的聊天用法。
这不是绕远路。
相反，这是最短的路径。
掌握聊天不是要成为提示词艺术家
当我说"掌握聊天"时，听起来可能像是在说学习提示词技巧。
但并非如此。
掌握普通聊天，意味着掌握与 AI 协作的工作方式。
不要试图让 AI 一次性生成最终成品。
首先，进行头脑风暴。
接下来，让它创建结构。
修正这个结构。
接下来，让它写初稿。
指出薄弱环节。
让它提供改进方案。
整理成最终稿。
最后，让它检查一遍。
能够创建这个流程的人，才是强大的。
例如，对于文章生产，可以这样进行：
首先，传达读者和目的。
接下来，让它提供多个读者可能感兴趣的引言方案。
从中选择最好的流程。
接下来，让它创建标题结构。
确认每个标题的作用。
接下来，让它写正文。
在中间进行修正，比如说"这里的结论太早了"，"让这部分更有期待感"，"这里减少技术术语"。
最后，打磨标题、开头和结尾。
如果这样使用，AI 是相当强大的。
相反，如果你从一开始就只要求它"写一篇一万字的文章"，AI 确实会生成一篇看起来合理的长文，但很可能偏离目标。
这不是 AI 的错。
这是工作方式的问题。
AI 作为思考和生产的伙伴，比作为成品制造机器更强大。
而这种"与 AI 协作的工作方式"，在 Claude Code 中也是同样需要的。
即使在 Claude Code 中，也不要突然说"全做了"，
而是先读取当前状态。
先不要编辑。
提供工作计划。
识别风险。
告诉我你会碰哪些文件。
把需要人类确认的部分分开。
之后再执行。
最后，总结所做的更改。
这种推进方式很重要。
那些在普通聊天中都没有这种意识的人，在 Claude Code 中也会很危险。
不了解 Claude 的特性就自动化，通常会出事故
在使用 AI 时，了解每个模型的"脾气"很重要。
Claude 有它的优势。
ChatGPT 有它的优势。
Gemini 有它的优势。
这不是哪个绝对更好的故事。
根据工作内容，有适合和不适合之分。
在给定长上下文时进行组织整理、文本的自然度、语气调整、礼貌的总结、基于多个条件的输出等方面，Claude 往往感觉很强。特别是，它很适合阅读现有文档并改善以匹配其氛围这类任务。
另一方面，即使指令很模糊，它也能返回相当自然的文本，因此有时看起来完成度很高。
这就是可怕之处。
输出看起来很合理。
文本很漂亮。
结构也很清晰。
所以，乍一看还不错。
但是，如果你仔细阅读，可能会发现业务前提不对，客户理解浅薄，或者判断过于保守。
这不是说 Claude 不好的故事。
这是所有 AI 的普遍情况。
因此，在自动化之前，你首先需要了解 Claude 的脾气。
什么样的指令能让它发挥强大？
需要传递多少上下文才能提高准确性？
它什么时候容易给出安全但平庸的答案？
什么时候应该让它问确认问题？
什么样的工作可以交给它？
什么样的判断仍然需要人类来把关？
在普通聊天中体验这些。
如果你突然用 Claude Code 进行自动化，你会在不了解这些脾气的情况下，把它集成到业务中。
这就像突然把一个你不了解其性格、优点和缺点的新人，交托重要业务一样。
即使是优秀的新人，一开始也需要入职培训。
你需要教他们公司规则。
你需要教他们客户的特点。
你需要分享过去的失败案例。
上司的审核也是必要的。
AI 也是一样。
在创建"AI 员工"之前，先让 AI 复现你的工作
在进入 Claude Code 之前，你应该做的事情其实很简单。
首先，在普通的聊天中，让 AI 复现你的工作。
例如，如果你在写文章，就让 AI 写文章。
但是，不要一次性完成，而是要一边分解你通常的思考过程，一边进行。
你假设什么样的读者？
你为什么选择这个主题？
你想先让他们感受到什么？
你在哪里制造期待感？
你在哪里引入"违和感"？
你在哪里展现真实想法？
你在哪里敦促读者采取行动？
把这些传达给 AI。
然后，针对生成的文本，
这里结论下得太早。
这里解释得太浅。
这里读者情绪没有被带动。
这里需要更具体的例子。
这部分太有挑衅性了。
这部分又太弱了。
这个表达不像我的风格。
这个标题太普通了。
像这样进行修正。
这种互动本身就成为了 AI 员工化的准备。
因为要让 AI 复现你的工作，你必须将你工作的判断标准言语化。
销售也是一样。
你在谈判前关注什么？
客户的哪些陈述你认为很重要？
你在什么时机提出方案？
你不对什么样的人强推？
你对什么样的人展示案例？
你如何应对哪种类型的反驳？
向 AI 解释这些。
招聘也是一样。
会计也是一样。
营销也是一样。
客户支持也是一样。
把工作交给 AI，意味着将你工作中的隐性知识言语化。
如果你不做这项工作就进入 Claude Code，AI 员工只会是一个"氛围感员工"。
一旦在聊天中有了成功的模式，才轮到 Claude Code
假设某个业务在普通聊天中已经能在一定程度上顺利运行了。
例如，每周的文章规划。
每日的社交媒体帖子创建。
谈判后的跟进邮件草拟。
从会议纪要中提取任务。
总结调研结果。
改进现有资料。
代码审查。
README 更新。
FAQ 维护。
到了这一步，才轮到 Claude Code。
因为你在聊天中每次做的事情，有潜力被系统化。
你每次都在解释相同的上下文。
你每次都在参考相同的文件。
你每次都在让 AI 输出相同的格式。
你每次都在做相同的检查。
你每次都在做相同的修正。
这些事情可以转移到 Claude Code 这边。
例如，在项目内编写规则。
决定输出格式。
整理要参考的文件。
明确禁止事项。
创建检查清单。
记录必要的工作流程。
制作一个 AI 容易工作的文件夹结构。
只有到了这时，Claude Code 才真正展现其潜力。
换句话说，顺序是这样的：
首先，在聊天中尝试。
找到有效的指令。
创建工作模式。
反复使用它。
模式固定下来。
把它转移到 Claude Code。
半自动化它。
根据需要，使其接近 AI 员工化。
这个流程是自然的。
相反，你绝不能把在聊天中从未成功过的业务，突然用 Claude Code 进行自动化。
这就像把一个不知道能不能行的业务，突然放到工厂流水线上。
AI 员工化应该按"业务单元"而非"员工"来思考
另一个重要点。
最好不要被"AI 员工"这个说法牵着走。
如果你从一开始就想创建"AI 销售经理"或"AI 营销主管"，通常抽象程度太高了。
如果要把事情交给 AI，你应该首先从业务单元开始思考。
与其是"AI 销售经理"，
不如是"一个创建谈判后跟进邮件的 AI"。
与其是"AI 营销人员"，
不如是"一个阅读过往帖子并提供下周 10 个帖子主题的 AI"。
与其是"AI 编辑"，
不如是"一个只改进文章引言的 AI"。
与其是"AI 会计"，
不如是"一个根据规则整理收据文件名的 AI"。
与其是"AI 招聘主管"，
不如是"一个读取候选人信息并创建面试中需要确认的问题的 AI"。
一开始可以这么窄。
实际上，越窄越好。
因为业务范围窄，输入、输出和评估标准都变得清晰。
不要从一开始就把交给 AI 的工作范围做得太大。
从小处着手。
人类进行确认。
如果没有问题，再稍微扩大一点。
只保留有效的东西。
舍弃效果模糊的东西。
在这种积累之上，最终才会产生某种"AI 员工式"的东西。
你不是从一开始就创建 AI 员工。
而是作为积累小 AI 任务的结果，它看起来开始像一个 AI 员工。
这个顺序很重要。
大多数人应该先做的事
看到这里，我想用 Claude Code 搭建 AI 员工的机制，看起来相当有吸引力。
事实上，它确实有吸引力。
这是一个了不起的机制。
对于能正确使用它的人来说，它相当强大。
但是，大多数人现阶段应该做的，不是捣鼓 Claude Code。
首先，掌握普通的聊天用法。
ChatGPT 可以。
Claude 可以。
Gemini 可以。
总之，在普通的聊天中，训练你让 AI 做事的能力。
给 AI 什么才能得到好的输出？
应该解释多少背景？
按什么顺序提问能提高准确性？
在哪里插入确认环节？
如何给出修正指令才能让它变得更好？
如何将你工作的判断标准言语化？
如何将好的指令模板化？
去做这些。
在普通聊天中做不到的事情，在 Claude Code 中也做不到。
相反，只有那些在普通聊天中能做的事情越来越多的人，在使用 Claude Code 时才能一下子成长起来。
用体育术语来说，这就像基础训练。
在比赛中做出华丽的动作之前，你需要跑、停、踢、扔、看、判断等基础能力。
Claude Code 接近于一个相当高级的比赛环境。
但聊天既是基础训练，同时也是实战。
如果你轻视这一点，你就会变成一个只有华丽工具的人。
如何掌握"普通聊天"
那么，具体应该做什么呢？
不需要做什么困难的事情。
首先，试着把你每天做的工作交给 AI。
写邮件。
修改文本。
想点子。
总结资料。
整理会议记录。
创建社交媒体帖子。
创建咨询回复。
头脑风暴销售话术。
改进产品描述。
提供竞品对比的视角。
从这些地方开始就可以了。
那个时候，不要试图一次性追求最终成品。
首先，解释背景。
接下来，传达目的。
接下来，传达输出条件。
接下来，让它提供方案。
查看这些方案并进行修正。
最后，将其模板化。
例如，对于文章，可以这样问：
"我想写一篇关于这个主题的文章。读者是对 AI 感兴趣但还没接触过 Claude Code 的个体经营者和企业主。如果先给结论，他们会流失，所以我想先让他们觉得'这个机制太棒了'。之后，展示其背后现实的平凡，最后落脚到'大多数人应该先掌握普通聊天'。先只创建结构。"
在这个阶段，不要让它写正文。
接下来，查看结构，并说：
"开头要更吸引人。"
"这里不要急着否定。"
"先承认 Claude Code 的伟大。"
"之后，再引出'但前提条件很重'。"
"最后，让它成为一个现实的路线图，而不是说教。"
像这样进行修正。
当你做到这个程度，AI 就相当接近目标了。
多次进行这种互动。
然后，保存那些有效的指令。
这将成为你 AI 利用的基本功。
真正能通过 AI 员工化带来改变的人
我认为，未来掌握 AI 员工和 AI Agent 的人会越来越多。
但是，真正能带来改变的，并不是"了解最新工具的人"。
能带来改变的，是能把工作交给 AI 的人。
是能把工作分解的人。
是能把目标说清楚的人。
是有判断标准的人。
是能给出好例子和坏例子的人。
是会做审阅的人。
是在失败时能改进的人。
是能把同类工作模板化的人。
是能分清哪些可以交给 AI、哪些绝对不能交给 AI 的人。
这样的人，配上 Claude Code 就会很强。
反过来，下面这些人用 AI 还为时过早：
不知道要问 AI 什么。
每次只会说"做得好看点"。
说不清楚输出质量的标准。
无法把自己的业务流程用语言表达出来。
没有整理过过去的成功案例。
不审阅就直接用 AI 的输出。
觉得只要自动化一切就都会变简单。
如果以这种状态去搭建 AI 员工，多半不会顺利。
AI 员工并不是一个能自己拯救公司的存在。
在优秀的领导手下，它会是得力的下属；但在只会下达模糊指令的领导手下，它只是一个输出机器。
也就是说，在创建 AI 员工之前，你首先得成为一个 AI 领导。
从现在开始正确的顺序
"用 Claude Code 打造 AI 员工"确实很厉害。
但这并不是你该做的第一件事。
正确的顺序是这样的：
先用好最普通的聊天式 AI。
接着了解 Claude 的特点。
然后形成自己的工作模式。
把效果好的指令模板化。
找到你反复使用的业务场景。
再从那里用 Claude Code 实现半自动化。
最后，只把必要的部分做成 AI 员工的样子。
这个流程是最扎实的。
如果突然就要搭建 AI 员工，大部分人都会受挫。
但如果从普通聊天开始，任何人都能一点点进步。
而那些已经掌握在聊天中让 AI 干活的人，一旦进入 Claude Code 就会飞速成长。
因为在 Claude Code 里做的，说到底也是一样的事。
传达目标。
传递上下文。
制定规则。
确定流程。
确认输出。
改进。
做成可复用的形式。
把你在普通聊天里做的事，变得更易自动化、更可持续、更贴近工作环境。
这就是 Claude Code。
最后
用 Claude Code 搭建 AI 员工的机制确实非常惊人。
这一点毋庸置疑。
如果设计得当，个人创业者和团队的运作方式将发生巨大变化。
文章制作、开发、销售准备、文档整理、调研、内部文档维护等各种任务都会变得更快。
你将能以更接近"员工"而非"顾问"的形式使用 AI。
但那是进阶版。
对很多人来说，现在需要的并不是"搭建 AI 员工"。
首先，把普通聊天用熟。
让 AI 干活。
让 AI 一起头脑风暴。
让 AI 搭建框架。
让 AI 起草。
让 AI 改进。
让 AI 检查。
在这个过程中，把你工作的模式用语言表达出来。
当你能做到这些时，你也会看到 Claude 的特点。
Claude 擅长写什么样的内容？
什么样的指令能提高准确度？
什么时候可以放心？
能交给 AI 多少，哪些部分需要人工介入？
一旦理解了这些，你就能进入自动化阶段。
不必急着搭建 AI 员工。
首先，成为一个善于让 AI 干活的人。
然后，再逐步扩大交给 AI 的范围。
"用 Claude Code 搭建 AI 员工"确实很有未来感。
但通往那个未来的入口，其实出奇地平凡。
正常聊天。
正常提问。
正常修正。
正常模式化。
只有掌握了这些的人，才能真正借助 Claude Code 变得强大。
