人类对Claude Code能力的发掘还远远不足

前几天分享了我用Claude Code写作的工作流，但实际上Claude Code已经不只是AI编程和AI写作的工具了，我完全是把它当成通用的agent去用，80%以上用到AI的任务都是通过Claude Code完成的了。
<a class="wx_topic_link" topic-id="" style="color: #576B95 !important;" data-topic="1">
</a>比如说，我上周还让它帮我做了A股、美股等不同股票市场最近15年每天指数变化数据的收集，还做了一些策略的回测分析；晚上又拿它来给我下载B站博主的视频字幕文件，帮我学习和借鉴他们的内容创作结构。

然后，当你期望cc帮你完成的任务越来越多，你在不同的任务上有不同的要求，又频繁需要切换的时候。 这里涉及到一个挺重要的问题是：你需要给cc规则，但...你又不能一次性给太多规则，否则影响任务表现、影响指令遵从情况，上下文也很容易爆掉。

所以，我这里分享一个我的经验，就是建一个路由机制，在你和cc对话的文件夹根目录中用 Claude.md 去写这套任务机制，同时，又在每个子文件的目录下分别写上对应任务的 Claude.md ，并且要在平时用的过程中，频繁地让cc去更新规则。

这种情况下，既可以让你每次在固定的路径下打开cc，同时又解决各种潜在问题，我自己的感受是比用subagent还好用，也有点像anthropic昨天刚提出的skills的概念，但这种方式的自主性和可调节性会更强一些。