上周我产出了三篇文章，加上各自的英文适配版本，一共八篇内容发出去了。

主题横跨 Claude Code 工程配置、AI 搜索可见性、iOS 多 App 开发流程，三个方向都不一样。

之前用 Claude 写东西，经常用到一半开始重新解释背景，或者同一个格式问题反复调。这周几乎没有这个问题。

区别在哪？

大多数人把 Claude 当聊天软件用

这是核心问题。

聊天软件的逻辑是：我描述一个需求，AI 给我一个答案，这次对话结束了。下次再来，重头开始。

但写文章不是一次性的动作。你有固定的风格要求、固定的发布平台、固定的读者画像、固定的格式规范——这些东西每次都要重新讲，本质上是在用对话弥补系统的缺位。

越用越累，这很正常，因为你在用人力维持一个应该自动运转的上下文。

真正的转变是把 Claude Code 当工程系统用，而不是当聊天工具用。

工程系统和聊天工具的差别

具体说，就是这几层东西：

CLAUDE.md — 项目说明书。每个写作仓库放一个，把风格规范、禁用词汇、发布平台格式要求、落款格式、图片规范全部写进去。Claude 每次进这个目录，自动加载，不用再说。

Skills（技能） — 可复用的工作流。我把"写微信文章"、“生成英文版本”、"发布周报"这些任务各写成一个 Skill，需要的时候直接调用，不用重新组织 prompt。

素材目录结构 — 每篇文章有自己的 素材/ 目录，把调研资料、参考链接、草稿放进去。Claude 可以直接读这些文件，不用口头描述背景。

这三层加在一起，实现的效果是：AI 开始工作之前，已经知道了我是谁、写给谁、用什么格式、这篇文章的材料在哪。

不再靠临时 prompt 猜规则，而是靠结构化上下文执行。

这周具体怎么运转的

信息摄入：AI Clippings 系统

我在写作仓库里维护了一个 AI_Clippings/ 目录。平时刷到有价值的文章，使用 Obsidian Web Clipper 插件直接存进去，每篇一个 Markdown 文件。

这周存进去了大约 20 篇，来源包括：Anthropic 新功能公告、Shopify 的 Claude Code 配置实录、Codex 官方团队分享、各种 Claude 使用方法。

这些内容不一定立刻用，但日积月累之后，写选题的时候脑子里有东西。这周两篇 AI 文章的素材，一半来自这里。

文章生产：从主题到发布

以 claude-code-setup 那篇为例，过程大概是这样：

• 1. 先建一个文章目录，把参考素材放进 素材/ 子目录
• 2. 在目录里打开 Claude Code，它自动读了 CLAUDE.md，知道格式要求
• 3. 调用写作 Skill，提供主题和关键信息
• 4. Claude 输出初稿，我逐段审，重点看观点有没有被稀释、有没有变成说明书
• 5. 确认后，直接用发布 Skill 推到微信公众号

整个过程，我做的事是：判断、取舍、把关。AI 做的事是：组织语言、套格式、处理结构。

这个分工是对的。如果反过来，让 AI 来判断什么重要，自己来组织语言，效率和质量都会下降。

英文适配：不是翻译，是平台重写

每篇中文文章写完之后，我会产出三个英文版本：

• • Medium 版：保留完整论述，适配英文读者的阅读习惯
• • Substack 版：加强观点密度，去掉中文语境下才需要的背景铺垫
• • Twitter/X 版：提炼成 5-8 条 thread，每条一个可独立传播的洞见

这三个版本不是直接翻译，是针对平台做的内容再加工。Claude 处理这部分效率很高，因为它已经读了原文，我只需要告诉它"这是 Twitter thread，每条不超过 280 字符，英文"，剩下的它来做。

这周两篇文章 × 三个平台 = 六个英文版本，大概用了不到两个小时。

可以复用的那部分

如果你也想建类似的系统，三件事最值得先做：

第一：写一份 CLAUDE.md 放到写作目录

不需要很长，把以下几点写清楚就够用：

• • 你的写作风格（禁止使用什么词，句式偏好）
• • 发布平台格式要求（标题长度、摘要字数、落款格式）
• • 图片规范（用什么图床，链接格式是什么）
• • 读者画像（写给谁看，什么水平）

第二：给高频任务写 Skill

把你最常做的写作任务抽象成一个可调用的 Skill。哪怕只是一段描述了完整流程的文字，也比每次临时组织 prompt 要稳定得多。

第三：建一个素材收集机制

不一定是 Markdown 目录，Notion、Bear、备忘录都行。关键是形成习惯：看到有价值的内容，留一份可以检索的副本，而不是停留在"我好像刷到过"。

最后说一件事

我在整理这周的东西时发现一个规律：

写得快不快，不是看 AI 多聪明，而是看你给 AI 的上下文多清晰。

上下文越结构化，AI 的输出越稳定，你需要修改的越少，整个流程越快。

反过来，如果每次都在 prompt 里解释背景，那不是在用 AI 提效，是在用 AI 把本来可以系统化的事情手工化。

这个认知我花了不少时间才搞清楚。

你现在用 Claude 写内容，最大的卡点是什么？是选题、是初稿、还是格式调整？

写 AI，写成长，偶尔写投资。
关注沐风，不定期更新，全是干货。

2026.05.25 10:00
沪·赵巷

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