最近，在 AI 圈子裡，「用 Claude Code 打造 AI 員工來經營公司」這個話題相當熱門。
AI 業務員。
AI 行銷人員。
AI 編輯。
AI 研究員。
AI 秘書。
AI 會計助理。
AI 工程師。
AI 業務負責人。
你在 Claude Code 裡建立類似公司部門的結構。
你給每個 AI 一個角色。
你讓它們讀取檔案。
你給它們操作手冊。
你讓它們學習工作流程。
必要時，你讓它們處理研究、撰寫、整理、改進、審查、程式碼修正和文件建立。
光是聽到這些，就感覺相當未來感。
而且這不是妄想。
實際使用 Claude Code，你可以在專案中讀取檔案、參考規則、在終端機執行命令，並持續進行多項任務。如果設定得當，你可以把過去人類每次都要做的繁重例行工作，有很大一部分交給 AI。
例如，你可以做到像這樣的事情：
讓它建立文章大綱。
讓它閱讀過去的文章來比對寫作風格。
大量產出 SNS 貼文草稿。
為不同客戶起草銷售郵件。
從會議記錄中擷取任務。
更新內部手冊。
在程式碼中找出錯誤。
撰寫測試。
建立發行說明。
彙整競爭對手研究。
製作回覆查詢用的文字。
整理專案進度。
到了這個地步，你肯定會想稱它們為「AI 員工」。
AI 接手了人類過去負責的部分工作。而且，這不是一次性的對話；它可以在專案中，根據一定的上下文和規則來運作。
這個機制真的很棒。
事實上，如果由懂得如何正確使用它的人來操作，效果會非常強大。
對於獨資經營者和小型公司來說，它帶來的影響相當於有效擴大了小團隊的規模。
工程師、編輯、行銷人員、企業主、內容創作者和獨立創業家，都能根據使用方式，大幅改變工作速度。
這就是為什麼「用 Claude Code 打造 AI 員工」不只是個流行語。
它真的很厲害。
它確實有潛力。
我認為這是一個足以改變某些人工作方式的機制。
不過。
這是重點所在。
看到這個，你不需要恐慌，覺得「我也必須打造一個 AI 員工」。
事實上，大多數人可能根本不應該直接跳進 Claude Code。
因為用 Claude Code 打造 AI 員工，是 AI 應用中非常後期階段的事。它不是第一步。它是那些已經理解如何與 AI 協作的人，接下來要前往的地方，而不是起點。
如果搞錯這個順序，將會是一條大繞路。
「AI 員工」不是聘用一個 AI
「AI 員工」這個詞相當吸引人。
有 CEO、AI 業務員、AI 編輯、AI 行銷人員、AI 秘書，然後每個人都自主工作。人類只要下指令就好。接著 AI 們自行推進業務，公司就這樣運轉。
很多人可能都有這種印象。
但背後的真實情況要平凡得多。
打造 AI 員工，不是給 AI 一個人格設定。
不是告訴 AI「你是個優秀的員工」。
不是給 AI 一個部門名稱。
本質是將業務分解，並組織成 AI 可以執行的形式。
舉例來說，這跟把工作交給人類員工時一樣。
只說「去做業務」，他們不會好好動起來。
只說「好好經營 SNS」，結果不會穩定。
只說「整理公司文件」，他們不知道該做什麼、怎麼做。
人類可以察言觀色、問老闆，或是從周圍氣氛判斷。但 AI 基本上取決於給定的上下文和指令。
因此，AI 員工需要的是像這樣的東西：
這項工作是為了什麼？
這項工作是為了誰？
應該使用哪些資訊？
絕對不能使用哪些資訊？
該按什麼順序進行？
什麼樣的輸出才是正確答案？
禁止使用哪些語句？
在什麼階段需要人類確認？
失敗時該如何復原？
怎樣才算完成？
將這些文字化，並放在 AI 可以參考的地方。
在 Claude Code 中執行這個。
這就是 AI 員工背後的現實。
換句話說，AI 員工化不是「AI 自行運作的機制」。
更精確地說，是「將人類的工作模式分解到 AI 可以執行的狀態」。
如果不理解這一點就試圖建立 AI 員工，失敗的機率非常高。
為什麼 Claude Code 這麼厲害
為什麼 Claude Code 會受到這麼多關注？
因為它不像一般的聊天 AI，它可以進入工作環境本身。
一般的聊天 AI 基本上是在螢幕上交談。
你問問題。
你得到答案。
你讓它寫文字。
你讓它寫程式碼。
你讓它想點子。
當然，光這樣就已經夠方便了。
然而，Claude Code 更進一步。
它讀取專案中的檔案。
它查看多個檔案之間的關聯。
它思考必要的修改計畫。
它實際改寫檔案。
它執行命令。
它執行測試。
它讀取錯誤並修正。
它參考設定檔和文件。
它學習每個專案的規則。
換句話說，它不只是顧問，更像是個工作者。
這在開發領域相當強大。
因為它可以在查看整個程式碼庫的同時，進行修改、確認、測試和改進。
而當你把這個思維應用到商業運營上，它就變成了「AI 員工般的東西」。
對於文章製作專案，你放置過去文章、結構模板、寫作風格規則、禁止用語和產品資訊。
對於業務專案，你放置客戶資訊、談判記錄、提案資料、郵件模板和常見問題。
對於招募專案，你放置職位描述、候選人評估標準、面試問題、招募文案和公司簡介資料。
對於商業規劃專案，你放置 KPI、會議記錄、商業計畫、競爭對手研究和財務備忘錄。
然後，你問 Claude Code：
「讀取這份資料，為下次談判做準備。」
「比對過去文章的風格，建立新的文章結構。」
「從這些會議記錄中，整理出決策事項和指派任務。」
「針對這個 Landing Page，包含競爭對手比較，提供改善方案。」
「調查這個程式碼錯誤的原因，並提供修正方案。」
這樣一來，它就變成了非常實用的動作。
這確實很強大。
對於能夠使用它的人來說，它會成為一個重要的武器。
所以，「用 Claude Code 打造的 AI 員工」並不是什麼該被嘲笑的事情。
反而，未來工作的一部分很可能會朝這個方向發展。
然而，問題從這裡開始。
這個機制很厲害，和是否每個人現在都應該做，是完全不同的事情。
機制越厲害，前提條件越重
用 Claude Code 打造 AI 員工的故事之所以複雜，是因為儘管外表華麗，背後所需的準備工作卻相當平凡。
要打造 AI 員工，你至少需要以下幾點：
首先，你需要工作模式。
每次的工作流程是什麼？
你是根據什麼來做判斷？
你在哪裡會卡住？
什麼樣的輸出才算及格？
容易發生什麼樣的錯誤？
沒有這個，你無法交給 AI。
接下來，你需要整理資訊。
產品資訊在哪裡？
客戶資訊在哪裡？
過去的成功案例在哪裡？
內部規則在哪裡？
新舊資訊有區分嗎？
AI 可以讀取的資訊和 AI 絕對不能讀取的資訊有分開嗎？
這些也是必要的。
此外，你還需要判斷基準。
為什麼這篇文章好？
為什麼這封銷售郵件能打動人心？
為什麼這個提案會過？
為什麼這個設計不夠好？
為什麼這個程式碼修改很危險？
為什麼這個客戶回覆很失禮？
你必須將人類直覺判斷的東西，文字化到可以傳達給 AI 的程度。
而權限設計也是必要的。
AI 可以讀取的檔案。
AI 可以編輯的檔案。
AI 絕對不能碰的檔案。
AI 可以執行的命令。
AI 不能自行發送的內容。
始終需要人類核准的任務。
如果在這方面馬虎，會很危險。
因為 Claude Code 在比一般聊天更靠近工作環境的地方運作。正因為它方便，如果使用草率，也會產生草率的變更和草率的自動化。
用一般聊天，即使失敗了，也只是畫面中的文字。
但用 Claude Code，根據設定和操作，它可能會進行檔案修改、命令執行，並整合到工作流程中。
因此，用 Claude Code 打造 AI 員工，不只是「引進一個方便的 AI」。
商業設計。
資訊組織。
指令設計。
權限管理。
審查制度。
失敗時的復原。
這些平凡的工作是成套的。
如果跳過這些，抱著「AI 員工好厲害」的心態跳進去，通常無法掌握它。
大多數人在打造 AI 員工之前，連聊天都做不好
這裡我要說得有點直接。
大多數人連一般的聊天 AI 都還沒掌握好，更別提 Claude Code 了。
他們問 ChatGPT 或 Claude 問題時，有點含糊其詞。
他們要求它「弄好看一點」。
他們說「弄簡單易懂一點」。
他們說「弄專業一點」。
他們看著得到的答案，心想：「感覺不太對。」
但他們說不出哪裡不對。
他們說不出下一步該怎麼修正。
最後，他們自己動手修改。
然後心想：「AI 有點微妙啊。」
這不是因為 AI 弱，而是因為指令弱。
例如，假設你要它寫一篇文章。
「寫一篇關於 Claude Code 的文章。」
只靠這個，AI 會寫出一篇看似合理的泛論。
但那很可能不是你想要的文章。
實際上，需要的是這樣的資訊：
這篇文章是寫給誰看的？
讀者是初學者、企業主，還是對 AI 有了解的人？
目的是教育、銷售、啟發，還是想讓它爆紅？
語氣是冷靜的、有點挑釁的，還是像實際經驗分享？
要先給結論，還是慢慢引導？
想釐清哪些誤解？
想讓讀者讀完後有什麼感覺？
想避免哪些用語？
想強化哪些主張？
只要給出這些，輸出就會大幅改變。
銷售郵件也一樣。
「寫一封銷售郵件」太弱了。
收件人是誰？
是初次接觸、談判後，還是丟單後？
收件人的課題是什麼？
我們的目的，是希望對方回覆、安排洽談，還是確認文件？
字數要多少？
推銷感要壓到多低？
主旨要幾個字？
下一步行動是什麼？
說到這個程度，AI 就相當好用了。
反過來說，如果連這些都說不清楚的人，直接跳到 Claude Code，他們的 AI 應用也不會突然變好。
Claude Code 不是一個能把含糊指令變成完美結果的魔法咒語。
反而，有風險在指令含糊的情況下，擴大工作範圍。
因此，在 AI 員工之前，你應該先熟練一般聊天。
這不是繞路。
反而，這是最短路徑。
熟練一般聊天，不表示要成為提示詞藝術家
當我說「熟練聊天」時，聽起來可能像是在說學習提示詞的技巧。
但並非如此。
熟練一般聊天，指的是掌握與 AI 協作的工作方式。
不要試圖讓 AI 一次就產出完成品。
首先，腦力激盪。
接著，讓它建立結構。
修正那個結構。
接著，讓它寫出初稿。
指出薄弱的部分。
讓它提供改善方案。
整理成最終稿。
最後，讓它檢查。
能夠創造這個流程的人，就很強。
例如，對於文章製作，可以這樣進行：
首先，傳達讀者和目的。
接著，讓它提供多個能引起讀者興趣的開頭方案。
從中選擇最好的流程。
接著，讓它建立標題結構。
確認每個標題的作用。
接著，讓它寫內文。
在中間，修正它說「這裡結論下得太早」、「這裡要讓讀者更有期待感」、「這裡減少專業術語」。
最後，潤飾標題、開頭和結尾。
如果這樣使用，AI 就相當強大。
反過來說，如果從一開始就只要求它「寫一篇 10,000 字的文章」，AI 會產出一篇看似合理的長文，但很可能偏離目標。
這不是 AI 的錯。
這是工作方式的問題。
AI 與其說是成品製造機，不如說是思考與生產的夥伴，這樣使用更強大。
而這種「與 AI 協作的工作方式」，在 Claude Code 中也同樣需要。
即使在 Claude Code 中，也不要突然說「全部搞定」，
而是先讀取當前狀況。
先不要編輯。
提供工作計畫。
識別風險。
告訴我你會碰哪些檔案。
分開需要人類確認的部分。
之後再執行。
最後，總結變更。
這樣的做法很重要。
在一般聊天中沒有這種感覺的人，在 Claude Code 中也會很危險。
在不了解 Claude 特性的情況下自動化，通常會出問題
使用 AI 時，重要的是了解每個模型的特性。
Claude 有它的強項。
ChatGPT 有它的強項。
Gemini 有它的強項。
這不是哪個絕對優越的故事。
根據工作不同，有適合與不適合。
Claude 在處理長上下文時的組織能力、文字的流暢度、語氣的調整、禮貌的總結、以及根據多個條件進行的輸出，通常感覺很強。特別是，它與讀取現有文件並改進以符合其氛圍的任務很合拍。
另一方面，由於即使指令含糊，它也能產出相當自然的文字，有時看起來完成度很高。
這正是可怕的地方。
輸出看起來合理。
文字很漂亮。
結構也很完整。
所以乍看之下，感覺很好。
但如果仔細閱讀，商務前提可能不對，客戶理解可能很淺，判斷可能太過保守。
這不是 Claude 不好的故事。
這是所有 AI 共通的問題。
因此，在自動化之前，你首先需要了解 Claude 的特性。
什麼樣的指令會讓它表現很好？
應該傳遞多少上下文來提高準確度？
它什麼時候容易給出安全的答案？
什麼時候該讓它提出確認問題？
什麼樣的工作可以交給它？
什麼樣的判斷還需要人類把關？
在一般聊天中體驗這些。
如果你突然用 Claude Code 自動化，你將在不了解這些特性的情況下，把它整合到你的業務中。
這就像突然把重要業務，交給一個你還不了解其個性、優點和缺點的新人。
即使是優秀的新人，一開始也需要入職培訓。
你需要教他們公司規則。
你需要教他們客戶的特性。
你需要分享過去的失敗經驗。
主管的審查也是必要的。
AI 也一樣。
在創造「AI 員工」之前，先讓 AI 複製你的工作
在跳到 Claude Code 之前，你應該做的事其實很簡單。
首先，在一般聊天中，讓 AI 複製你的工作。
例如，如果你寫文章，就讓 AI 寫文章。
但是，不要一次完成，而是邊分解你平常的思考方式邊進行。
你假設的讀者是誰？
你為什麼要處理這個主題？
你想讓他們先感受到什麼？
你在哪裡製造期待感？
你在哪裡引入違和感？
你在哪裡展現你的真實想法？
你在哪裡促使讀者採取行動？
把這些傳達給 AI。
然後，針對產出的文字，
這裡結論下得太早。
這裡說明太淺。
這裡讀者的情緒沒有被帶動。
這裡需要更具體的例子。
這部分太挑釁了。
這部分反而太弱了。
這個表達不像我的風格。
這個標題太普通了。
像這樣修正它。
這種互動本身，就成為了 AI 員工化的準備。
因為為了讓 AI 複製你的工作，你必須將你工作的判斷基準文字化。
業務也一樣。
你在談判前會看什麼？
客戶的哪些陳述你認為重要？
你在什麼時機提案？
你對什麼樣的人不會太強硬？
你對什麼樣的人會展示範例？
你對什麼樣的異議做出回應，以及如何回應？
把這些解釋給 AI。
招募也一樣。
會計也一樣。
行銷也一樣。
客服也一樣。
將工作委託給 AI，意味著將你工作中的內隱知識文字化。
如果沒有做這項工作就直接跳到 Claude Code，AI 員工只會是「氣氛員工」。
在聊天中建立成功模式後，終於輪到 Claude Code
假設某些業務在一般聊天中，已經可以在一定程度上順利進行。
例如，每週的文章規劃。
每日的 SNS 貼文創作。
談判後的跟進郵件草稿。
從會議記錄中擷取任務。
彙整研究結果。
改善現有資料。
程式碼審查。
README 更新。
常見問題維護。
到了這裡，才輪到 Claude Code 登場。
因為你每次在聊天中做的事情，都有系統化的潛力。
你每次都在解釋相同的上下文。
你每次都在參考相同的檔案。
你每次都在要求它輸出相同的格式。
你每次都在做相同的檢查。
你每次都在做相同的修正。
這些事情可以移到 Claude Code 端。
例如，在專案中撰寫規則。
決定輸出格式。
整理要參考的檔案。
釐清禁止事項。
建立檢查清單。
記錄必要的工作流程。
建立一個方便 AI 運作的資料夾結構。
只有到了這個時候，Claude Code 才能展現真正的潛力。
換句話說，順序是這樣的：
首先，在聊天中試試看。
找到有效的指令。
建立工作模式。
重複使用它。
模式穩固了。
將它移到 Claude Code。
半自動化它。
根據需要，讓它變得像 AI 員工。
這個流程很自然。
反過來說，你絕對不能把在聊天中從未成功過的業務，突然用 Claude Code 自動化。
這就像把一個還不知道會不會成功的業務，突然放到生產線上。
AI 員工化應該以「業務單位」而非「員工」來思考
另一個重點。
最好不要被「AI 員工」這個詞拉著走。
如果你從一開始就想建立「AI 業務經理」或「AI 行銷主管」，抽象層級通常太高了。
如果你要交給 AI，應該先從業務單位來思考。
與其說是「AI 業務經理」，
不如說是「一個專門建立談判後跟進郵件的 AI」。
與其說是「AI 行銷人員」，
不如說是「一個讀取過去貼文，並提供下週 10 個貼文主題的 AI」。
與其說是「AI 編輯」，
不如說是「一個只負責改善文章開頭的 AI」。
與其說是「AI 會計」，
不如說是「一個根據規則整理收據檔名的 AI」。
與其說是「AI 招募主管」，
不如說是「一個讀取候選人資訊，並建立面試中需要確認的問題的 AI」。
一開始可以這麼狹窄。
事實上，越狹窄越好。
因為如果業務範圍狹窄，輸入、輸出和評估標準都會變得明確。
不要把交給 AI 的工作範圍從一開始就設得太大。
從小處著手。
由人類確認。
如果沒有問題，再稍微擴大。
只保留有效果的部分。
丟掉效果不好的部分。
在這樣的累積之上，最終才會產生「像 AI 員工」的東西。
你不是從一開始就創造 AI 員工。
而是累積了許多小的 AI 任務之後，結果上看起來像 AI 員工。
這個順序很重要。
大多數人應該先做的事
看到這裡，我想用 Claude Code 打造 AI 員工的機制看起來相當吸引人。
事實上，它確實很吸引人。
它是一個很棒的機制。
對於能夠正確使用它的人來說，相當強大。
但是，在這個階段，大多數人應該做的事，不是去摸索 Claude Code。
首先，熟練一般聊天。
用 ChatGPT 也行。
用 Claude 也行。
用 Gemini 也行。
總之，訓練你在一般聊天中要求 AI 做工作的能力。
你應該給 AI 什麼才能得到好輸出？
你應該解釋多少背景？
你應該按什麼順序提問才能提高準確度？
你應該在哪裡插入確認？
你應該如何給出修正指令才能讓它變得更好？
你如何將你工作的判斷基準文字化？
你如何將好的指令模板化？
做這些事。
在一般聊天中做不到的事，在 Claude Code 中也做不到。
反而，只有那些在一般聊天中能做的事情增加了的人，當他們使用 Claude Code 時，才會一次爆發成長。
用運動術語來說，這就像基礎訓練。
在比賽中做出華麗動作之前，你需要跑步、停止、踢、投擲、觀察和判斷的基礎能力。
Claude Code 接近一個相當高階的比賽環境。
但聊天是基礎訓練，同時也是實戰。
如果輕視這個，你會變成一個只是擁有華麗工具的人。
為了熟練「一般聊天」該做什麼
那麼，具體來說，你該做什麼？
你不需要做什麼困難的事。
首先，試著把你每天做的工作交給 AI。
寫郵件。
修正文字。
想點子。
整理資料。
整理會議記錄。
製作 SNS 貼文。
製作回覆查詢的內容。
為銷售話術進行腦力激盪。
改善產品說明。
提供競爭對手比較的觀點。
從這裡開始就可以了。
在那個時候，不要一次就要求完成品。
首先，說明背景。
接著，傳達目的。
接著，傳達輸出條件。
接著，讓它提供方案。
看看那些方案，然後修正它們。
最後，將它模板化。
例如，對於一篇文章，像這樣問：
「我想寫一篇關於這個主題的文章。讀者是對 AI 有興趣，但還沒碰過 Claude Code 的獨資經營者和企業主。如果先給結論，他們會流失，所以想先讓他們覺得『這個機制好厲害』。之後，想展現背後現實的平凡之處，最後歸結到『大多數人應該先熟練一般聊天』。首先，先建立結構就好。」
這個時候，不要讓它寫內文。
接下來，看看結構，然後：
「讓開頭更吸引人。」
「這裡不要突然否定。」
先承認 Claude Code 的偉大之處。」
「之後，再導向『但前提條件很重』。」
「結尾要讓它成為一個實際的路線圖，而不是說教。」
像這樣修正它。
當你做到這個程度，AI 就會相當接近目標。
多做這種互動。
並且保存那些有效的指令。
這就成為了 AI 應用的基礎體力。
真正能透過 AI 員工化帶來改變的人
未來，我認為掌握 AI 員工與 AI Agent 的人數將會增加。
然而，真正能帶來改變的，並非「熟悉最新工具的人」。
能帶來改變的，是那些能將工作委派給 AI 的人。
是那些能拆解工作的人。
是那些能將目的具體說出來的人。
是那些有判斷標準的人。
是那些能示範好與壞範例的人。
是那些能進行審查的人。
是那些在失敗時能改善的人。
是那些能將重複工作模板化的人。
是那些能區分哪些可以交給 AI、哪些絕不能交給 AI 的人。
這樣的人，一旦擁有 Claude Code，就會變得很強大。
相反地，對以下這些人來說，時機還太早：
他們不知道該問 AI 什麼。
他們只會每次都說「弄好看一點」。
他們無法說明輸出品質的好壞。
他們無法將自己的業務流程化為文字。
他們沒有整理過過去的成功案例。
他們試圖不經審查就直接使用 AI 的輸出。
他們認為只要自動化，一切就會變得簡單。
如果以這種狀態建立 AI 員工，大概不會順利。
AI 員工並不是一個能獨自拯救公司的存在。
在優秀的主管手下，它會成為強大的部屬；但在只會下模糊指令的主管手下，它就只是個輸出機器。
換句話說，在建立 AI 員工之前，你首先得成為 AI 主管。
接下來正確的順序
「用 Claude Code 打造 AI 員工」確實很厲害。
但這並不是你應該先做的事。
正確的順序是這樣的：
首先，在一般對話中盡情使用 AI。
接著，了解 Claude 的特性。
然後，建立你的工作模式。
將有效的指令模板化。
找出你經常重複使用的工作。
從這裡開始，用 Claude Code 半自動化。
最後，只把必要的部分做成 AI 員工。
這個流程是最穩固的。
如果一下子就嘗試建立 AI 員工，大多數人會感到挫折。
但從一般對話開始，每個人都能逐漸進步。
而那些在對話中已經學會如何請 AI 做事的人，一旦進展到 Claude Code，就會瞬間成長。
因為你在 Claude Code 中所做的事，說到底是一樣的。
傳達目的。
傳遞上下文。
建立規則。
決定步驟。
確認輸出。
改善。
將其變成可重複使用的形式。
把你原本在一般對話中做的事，變得更易於自動化、更具連續性，並且更貼近工作環境。
這就是 Claude Code。
最後
用 Claude Code 建立 AI 員工的機制，真的非常驚人。
這點毫無疑問。
如果設計得當，個人創業者和小型團隊的工作方式將會大幅改變。
文章產出、開發、銷售準備、文件整理、研究、內部文件維護等各種任務，都會變得更快。
你將能以更接近員工而非顧問的形式，來運用 AI。
然而，那是進階版本。
對多數人來說，現在需要的不是「建立 AI 員工」。
首先，精通一般對話。
請 AI 做事。
與 AI 腦力激盪。
讓 AI 建立架構。
讓 AI 起草。
讓 AI 改善。
讓 AI 檢查。
在這個過程中，將你工作的模式具體說出來。
當你能做到這一點時，你也會看清 Claude 的特性。
Claude 擅長哪種寫作？
哪種指令能提高準確度？
什麼時候可以放心？
可以交給 AI 多少，從哪裡開始需要人類介入？
一旦你理解了這些，就可以進展到自動化。
不需要急著建立 AI 員工。
首先，成為一個擅長請 AI 做事的人。
之後，再擴大你交給 AI 的範圍。
「用 Claude Code 打造 AI 員工」確實讓人感覺很未來。
但通往那個未來的入口，意外地平凡。
正常地聊天。
正常地提問。
正常地修正。
正常地模式化。
只有那些掌握了這些的人，才能真正透過 Claude Code 變強。
