Claude用不好浪费钱？10个高级技巧让效率翻3倍

引言

半年前我第一次用Claude的时候，说实话挺失望的。感觉就是普通的对话嘛，跟ChatGPT好像也没啥区别。看到同事用Claude做出那些酷炫的交互式工具，还能记住整个项目的背景，我当时真的很困惑：为什么我的Claude就是个"普通聊天机器人"？

后来我才明白，问题不在Claude，在我自己。我压根不知道Claude有那么多隐藏功能——Artifacts、Projects、Extended Thinking...这些功能完全改变了我的工作方式。现在回头看，那半年简直是在"浪费"Claude的能力。

这篇文章我想分享10个实战技巧，外加20多个可以直接复制的Prompt模板。如果你也在用Claude，但总感觉"还能更好"，那这篇文章就是为你写的。预计阅读15分钟，看完立刻就能上手，我敢说你的工作效率至少提升3倍。

第一部分：Claude vs ChatGPT - 你真的选对了吗？

技巧1：了解Claude的3大核心优势

说实话，刚开始我也分不清Claude和ChatGPT有什么区别。直到我尝试让它们分析一份200页的技术文档，差异才一下子显现出来。

Claude的三大杀手锏：

1. 200K超长上下文窗口这个数字意味着什么？大概能装下500页的文本。我有次把整个项目的代码库（约300个文件）都扔给Claude，它居然能准确理解不同模块之间的关系。ChatGPT的128K虽然也不小，但处理超大型项目时确实力不从心。

2. 写作质量更自然这个说起来有点玄学，但Claude的文字确实更像人写的。Anthropic用了"宪法AI"训练方法，让Claude学会了更细腻的语言表达。我之前用它改过一篇技术博客，改出来的版本连我自己都惊讶——完全没有那种"AI味"。

3. 代码能力和安全性更强TELUS公司57,000名员工使用Claude，创造了超过9000万美元的业务价值。Zapier团队说他们的自动化任务量因为Claude增长了10倍。这些数字不是吹出来的，Claude在企业级应用中的表现确实出色。

我的使用建议：

1长文档分析、代码项目 → 用Claude
2日常闲聊、需要记忆功能 → 用ChatGPT
3创意brainstorming → 两个都试试
4

别误会，我不是说ChatGPT不好。只是不同场景下，真的该用对工具。

第二部分：基础技巧升级

技巧2：系统提示词 - 给Claude一个"人设"

这个功能我真的强烈推荐！就像给Claude戴了一个专业的"面具"，让它始终保持某种专业状态。

**系统提示词是什么？**简单说，就是在每次对话前，先告诉Claude："你是谁、该怎么回答、用什么风格"。这样你就不用每次都重复背景了。

3种设置方式：

Projects（我最常用）：在Project设置中添加Custom Instructions
Chat前置：每次对话开始时先发一条指令
API系统消息：如果你用API，可以设置system message

5个场景模板，直接复制就能用：

模板1：代码审查专家

1你是一位资深代码审查专家，专注于：
2- 发现潜在的bug和性能问题
3- 提供具体的优化建议（而非泛泛而谈）
4- 评估代码的可维护性和可扩展性
5- 给出1-10分的评分，并说明理由
6
7回答风格：专业但友好，用具体例子说明问题
8输出格式：
91. 总体评分
102. 主要问题列表
113. 优化建议（附代码示例）
124. 优先级标注
13

模板2：技术文档写作助手

1你是技术文档专家，帮助我创作高质量的技术文章。要求：
2- 用通俗语言解释复杂概念（假设读者是聪明的新手）
3- 每个技术点都配实际例子
4- 结构清晰：大纲→详解→总结→实战
5- 避免术语堆砌，必要时用类比
6
7语气：60%专业 + 40%对话式
8目标读者：有2-3年经验的开发者
9

模板3：产品需求分析师

1你是产品需求分析师，负责：
2- 将模糊的想法转化为清晰的需求文档
3- 识别潜在的边界情况和风险
4- 评估实现难度和优先级
5- 提供技术方案建议
6
7输出格式：
8【需求概述】
9【用户场景】（3-5个具体场景）
10【功能清单】（按优先级排序）
11【技术挑战】
12【风险评估】
13

模板4：数据分析顾问

1你是数据分析顾问，专长：
2- 数据清洗和预处理
3- 探索性数据分析（EDA）
4- 可视化方案设计
5- 洞察提炼和决策建议
6
7分析流程：
81. 数据概览（形状、类型、缺失值）
92. 关键发现（用数字说话）
103. 可视化建议（具体到图表类型）
114. 行动建议（至少3条）
12
13回答中必须包含可运行的Python代码
14

模板5：内容创作编辑

1你是内容编辑，负责优化文章：
2- 去除AI味（避免"因此"、"综上所述"等）
3- 增强可读性（短句、段落控制在3-4行）
4- 融入真实情感和个人色彩
5- SEO优化（自然融入关键词）
6
7编辑原则：
8- 保留作者的独特声音
9- 用"其实"、"说实话"替代书面语
10- 多用具体例子，少用抽象概念
11- 每段只表达一个核心思想
12

效果对比：

没设置系统提示词：每次都要解释"我需要专业的代码审查"，回答常常偏题
设置后：Claude自动进入"专家模式"，回答直击要害，格式统一

这个功能让我的工作效率直接翻倍。强烈建议你花5分钟设置一下。

技巧3：XML标签 - 让Claude理解复杂任务的秘密武器

这个技巧让我的Claude使用体验直接上了一个台阶。

**为什么要用XML标签？**你有没有遇到过这种情况：任务一复杂，Claude就开始"理解偏差"？XML标签就是解决这个问题的。它把信息结构化，让Claude清楚地知道哪部分是背景、哪部分是任务、哪部分是限制。

常用标签：

<context> - 背景信息
<task> - 具体任务
<examples> - 示例
<constraints> - 约束条件
<output_format> - 输出格式

3个实战模板：

模板1：代码重构请求

1<context>
2这是一个用户认证模块，目前使用JWT token，但存在性能问题。
3代码库：Python FastAPI
4当前问题：token验证耗时过长，影响API响应速度
5</context>
6
7<task>
8重构auth.py中的token验证逻辑，要求：
91. 优化验证速度（目标：降低50%耗时）
102. 保持安全性不变
113. 添加缓存机制
12</task>
13
14<constraints>
15- 不能改变API接口
16- 必须向后兼容旧token
17- 代码风格遵循PEP 8
18</constraints>
19
20<output_format>
211. 重构后的完整代码
222. 性能对比分析
233. 测试用例
24</output_format>
25

模板2：文档分析

1<context>
2这是一份产品需求文档，涉及新的支付功能。
3目标用户：电商平台商家
4技术栈：React + Node.js
5</context>
6
7<task>
8分析这份需求文档，识别：
9- 技术实现难点
10- 潜在的安全风险
11- 边界情况
12- 开发时间估算
13</task>
14
15<examples>
16边界情况示例：
17- 用户在支付过程中断网
18- 并发支付冲突
19- 退款流程异常
20</examples>
21
22<output_format>
23【技术难点】（1-5分标注难度）
24【安全风险】（高/中/低标注等级）
25【边界情况清单】
26【开发时间估算】（乐观/悲观/最可能）
27</output_format>
28

模板3：多步骤任务

1<task>
2帮我完成技术博客创作的完整流程：
3
4第1步：主题分析
5- 分析"React Hooks最佳实践"这个主题
6- 识别目标受众痛点
7- 列出3-5个核心要点
8
9第2步：大纲设计
10- 创建文章大纲（包含引言、3-4个主要章节、结论）
11- 每个章节明确输出价值
12
13第3步：内容创作
14- 基于大纲写出完整初稿
15- 融入代码示例
16- 字数控制在2000-2500字
17
18第4步：优化
19- 去除AI味
20- SEO优化
21- 可读性提升
22</task>
23
24<constraints>
25- 目标读者：有1-2年React经验的开发者
26- 语气：专业+对话式
27- 必须包含可运行的代码示例
28</constraints>
29

效果对比：

无结构："帮我分析这个需求文档" → Claude可能会漏掉关键点
XML结构化：清晰标注要求 → Claude的回答全面且准确

这个技巧特别适合复杂任务。试试看，你会爱上这种精准控制感。

技巧4：Few-shot Examples - 教Claude"看样学样"

就像教小孩学习一样，给几个例子效果最好。

**什么是Few-shot Learning？**简单说，就是给Claude看几个"示例答案"，让它模仿你想要的风格和格式。特别适合格式化任务，比如数据提取、代码格式统一、写作风格模仿。

黄金法则：3-5个示例最佳，太少学不会，太多反而混乱。

3个应用场景：

场景1：代码格式统一

1任务：将所有函数注释统一为Google风格
2
3示例1：
4输入：
5def calculate(a, b):
6    # 计算两个数的和
7    return a + b
8
9输出：
10def calculate(a, b):
11    """计算两个数的和
12
13    Args:
14        a (int): 第一个加数
15        b (int): 第二个加数
16
17    Returns:
18        int: 两个数的和
19    """
20    return a + b
21
22示例2：
23输入：
24def get_user(id):
25    # 根据ID获取用户信息
26    return db.query(id)
27
28输出：
29def get_user(id):
30    """根据ID获取用户信息
31
32    Args:
33        id (str): 用户唯一标识符
34
35    Returns:
36        dict: 用户信息字典，包含name、email等字段
37        None: 如果用户不存在
38    """
39    return db.query(id)
40
41现在请处理以下函数：
42[你的代码]
43

场景2：写作风格模仿

1任务：将技术说明改写为对话式风格
2
3示例1：
4输入：API调用频率受到限制，超过阈值将返回429错误。
5输出：注意哦，API不能无限制调用。如果你请求太频繁，会收到429错误，意思是"慢点，让服务器歇会儿"。
6
7示例2：
8输入：使用JWT token进行身份认证，token有效期为24小时。
9输出：登录后你会拿到一个JWT token，把它当作你的"通行证"。这个通行证24小时有效，过期后需要重新登录。
10
11示例3：
12输入：数据库连接采用连接池技术，最大连接数为100。
13输出：为了提升性能，我们用了连接池技术。你可以把它想象成一个"连接仓库"，里面准备了100个连接，用完就还回去，下次直接取，不用重新建立。
14
15现在请改写：
16[你的技术文本]
17

场景3：数据提取任务

1任务：从产品描述中提取结构化信息
2
3示例1：
4输入：iPhone 15 Pro，256GB存储，钛金属材质，支持5G，价格8999元
5输出：
6{
7  "product": "iPhone 15 Pro",
8  "storage": "256GB",
9  "material": "钛金属",
10  "connectivity": "5G",
11  "price": 8999
12}
13
14示例2：
15输入：MacBook Air M2，8核CPU，13.6英寸视网膜显示屏，午夜色，9499元起
16输出：
17{
18  "product": "MacBook Air M2",
19  "cpu": "8核",
20  "screen": "13.6英寸视网膜",
21  "color": "午夜色",
22  "price": 9499
23}
24
25现在请提取：
26[你的产品描述]
27

我的经验：质量比数量重要。3个高质量示例 > 10个随意的例子。而且示例要覆盖不同情况（简单、复杂、边界情况）。

技巧5：Extended Thinking - 让Claude"深度思考"

有时候慢就是快，让Claude多想想真的不一样。

**Extended Thinking是什么？**这是Claude 4的新功能，可以给Claude最高32K tokens的"思考预算"（大概24,000字的思考过程）。它会在回答前先深度思考，推理过程你都能看到。

适用场景：

复杂代码bug调试
多轮推理问题（比如"为什么这个算法慢？"）
战略规划分析
需要权衡多个因素的决策

如何触发：

直接要求："请一步步思考这个问题"
开启Extended Thinking模式（在设置中）

2个实战案例：

案例1：复杂bug调试

1<task>
2这段代码有一个难以复现的bug，用户报告在高并发时偶尔会出现数据不一致。
3请使用Extended Thinking深度分析可能的原因。
4
5[代码粘贴]
6
7要求：
8- 逐步分析每个可能的原因
9- 考虑并发、锁机制、数据库事务等因素
10- 给出最可能的3个原因及解决方案
11</task>
12

案例2：商业策略分析

1<task>
2我们公司考虑进入AI工具市场，请用Extended Thinking分析：
31. 市场机会（TAM、竞争格局）
42. 我们的优势和劣势
53. 风险因素
64. 进入策略建议
7
8背景：
9- 我们是一家B2B SaaS公司，有10万企业用户
10- 现有产品是项目管理工具
11- 技术团队50人，其中5人有AI经验
12- 预算500万美元
13
14请深度思考后给出完整的战略分析报告。
15</task>
16

高级技巧：

调整思考预算：

1请使用最大思考预算（32K tokens）分析这个系统架构设计，
2重点考虑：
3- 可扩展性（未来用户量10倍增长）
4- 可维护性（新人能否快速上手）
5- 成本（服务器、数据库、CDN成本预估）
6- 风险（单点故障、数据丢失风险）
7
8[系统架构图]
9

查看思考过程：开启Extended Thinking后，Claude会展示思考步骤。你可以看到它如何一步步推理，这对学习和调试很有帮助。

组合使用： Extended Thinking + Projects效果最佳。Claude可以基于项目知识库深度思考。

效果对比：

普通模式：快速给出答案，但可能忽略细节
Extended Thinking：深度推理，考虑多个角度，更可靠

这个功能就像给Claude装了一个"深度思考模式"。遇到复杂问题，别急着要答案，让它慢慢想。

第三部分：高级功能深度使用

技巧6：Artifacts - 3分钟做一个交互式工具

第一次用Artifacts的时候，我真的震撼到了。

**Artifacts是什么？**简单说，就是Claude创建的"独立内容"——可以是交互式网页、代码工具、数据可视化图表，甚至是小游戏。全球用户已经创建了5亿多个Artifacts，这个数字说明它真的很实用。

2025年的新特性：

MCP集成（可以连接GitHub、Notion等工具）
持久化存储（你的Artifacts不会丢失）
更强的交互性

支持的类型：

交互式网页（HTML/CSS/JavaScript）
数据可视化（图表、dashboard）
代码工具（计算器、转换器、生成器）
文档和教程（Markdown格式）

3个实战案例：

案例1：数据可视化dashboard

1请创建一个Artifact，展示以下销售数据：
2
3数据：
42024年Q1: 120万
52024年Q2: 150万
62024年Q3: 180万
72024年Q4: 210万
8
9要求：
10- 类型：交互式柱状图
11- 功能：鼠标悬停显示具体数值
12- 样式：现代简约风格，使用蓝色渐变
13- 额外显示：同比增长率
14

案例2：交互式教程

1创建一个Artifact，教新手如何使用Git的基本命令。
2
3要求：
4- 格式：分步骤教程
5- 每步都有代码示例
6- 包含常见错误和解决方法
7- 添加"试一试"按钮，模拟命令执行结果
8- 风格：友好、无术语
9

案例3：实用工具 - JSON格式化器

1创建一个JSON格式化工具Artifact：
2
3功能：
4- 输入：未格式化的JSON字符串
5- 处理：自动格式化、验证语法、高亮显示
6- 输出：美化后的JSON + 错误提示
7- 额外：提供"压缩"和"美化"两种模式
8
9交互：
10- 实时格式化（输入时立即反馈）
11- 一键复制格式化结果
12- 错误行高亮显示
13
14样式：
15- 暗色主题
16- 代码高亮（用不同颜色区分键、值、数字）
17- 响应式设计（手机上也好用）
18

完整操作流程：

用自然语言描述你要的工具
Claude自动生成Artifact
在右侧预览效果
如果不满意，直接说"把颜色改成绿色"或"增加一个搜索功能"
满意后可以分享链接或导出代码

我的使用技巧：

明确说明交互：别只说"做个图表"，说清楚"点击可以筛选数据"
风格描述具体：别说"好看的设计"，说"扁平化风格，用#4A90E2蓝色"
给出真实数据：用实际数据测试效果更准确

Artifacts真的是我现在最常用的功能之一。以前我要花半天做的演示工具，现在3分钟就能搞定。

技巧7：Projects - 告别重复解释背景

自从用了Projects，我再也不用每次都解释项目背景了。

**Projects是什么？**可以把它理解成给Claude准备的"知识库"。你上传项目相关的代码、文档、数据，Claude会自动记住。之后每次对话，它都能调用这些背景信息，不用你重复说明。

核心特性：

200K上下文容量（大约500页文本）
团队协作（可以设置不同成员的权限）
与Artifacts结合使用（基于Project知识创建工具）

4步设置流程：

第1步：创建Project

点击"Projects"按钮
命名（比如"电商后端开发"）
选择团队成员（如果是团队项目）

第2步：上传背景资料我通常会上传：

代码库（主要文件，不是全部）
技术文档（API文档、架构图）
数据字典
品牌指南（如果是内容项目）
之前的对话记录

第3步：设置Custom Instructions

1项目：电商平台后端开发
2技术栈：Python FastAPI + PostgreSQL + Redis
3代码规范：PEP 8 + Google风格注释
4测试要求：单元测试覆盖率>80%
5
6你的角色：后端开发专家
7回答风格：直接给出可运行代码，附带简要说明
8

第4步：开始对话现在你可以直接问："用户模块的认证逻辑怎么优化？" Claude会自动调用上传的代码和文档，给出针对性建议。

5个应用场景：

场景1：项目开发上传内容：

src/目录下的核心代码
README.md
技术架构文档
API设计文档

效果：Claude理解你的整个项目结构，可以跨文件分析问题。

场景2：内容创作上传内容：

品牌指南
之前的文章样本
目标受众画像
SEO关键词列表

效果：Claude生成的内容自动符合你的品牌调性和风格。

场景3：学习研究上传内容：

课程讲义
论文PDF
笔记
练习题

效果：Claude成为你的"个人导师"，基于课程内容回答问题。

场景4：数据分析上传内容：

数据集CSV
数据字典
分析框架文档
之前的分析报告

效果：Claude理解你的数据结构，快速生成分析代码。

场景5：团队协作上传内容：

团队规范文档
项目路线图
会议记录
决策日志

效果：所有团队成员与Claude对话时，基于相同的背景知识。

最佳实践：

文档命名清晰：架构设计.md 比 doc1.md 好
定期更新：项目有重大变动及时更新知识库
控制文件大小：上传核心内容即可，不是越多越好
多Project管理：不同项目分开，别混在一起

我现在有5个活跃的Projects：公司项目、个人博客、学习Python、数据分析、写作助手。每个Project就像一个"专属Claude"。

技巧8：MCP集成 - 连接你的工作流

MCP让Claude真正融入了我的工作流。

**MCP（Model Context Protocol）是什么？**简单说，就是让Claude连接你日常使用的工具——GitHub、Notion、Slack、Jira等。Claude可以直接读取和操作这些工具中的数据。

可连接的工具（部分列表）：

GitHub（代码审查、issue管理）
Notion（文档读写）
Slack（消息处理）
Google Drive（文件访问）
Jira（任务管理）
Calendar（日程安排）

3个实战案例：

案例1：GitHub集成 - 代码审查自动化

1通过MCP访问GitHub仓库 mycompany/backend，
2分析最近10个Pull Requests，识别：
3- 常见的代码问题
4- 代码审查建议是否被采纳
5- 哪些开发者需要更多代码质量培训
6
7生成一份团队代码质量报告。
8

案例2：Notion集成 - 自动生成文档

1通过MCP访问Notion数据库"产品需求"，
2将本周新增的5个需求整理成：
3- 技术可行性分析文档
4- 开发任务分解（存入Jira）
5- 时间估算表
6
7自动创建在Notion的"开发文档"页面下。
8

案例3：Slack集成 - 智能消息处理

1通过MCP监听Slack的#support频道，
2当有用户提问时：
31. 搜索历史解决方案
42. 如果找到类似问题，直接回复解决方法
53. 如果是新问题，@相关技术人员，并总结问题要点
6
7每天生成一份支持问题汇总报告。
8

配置步骤（以GitHub为例）：

安装MCP Server（按官方文档操作）
配置GitHub token
在Claude中授权MCP连接
测试：通过MCP列出我的所有仓库

我的使用心得： MCP的真正价值不是"控制工具"，而是"打通工作流"。比如我现在的写作流程：

Claude基于Projects中的知识库写文章
通过MCP自动保存到Notion
通过MCP创建Jira任务：排版、配图、发布
通过MCP发送Slack通知：文章已完成初稿

整个流程自动化，我只需要专注内容创作。

技巧9：Prompt链接技巧 - 组合拳效率翻倍

掌握了这个技巧，感觉Claude变成了我的专属团队。

**什么是Prompt链接？**把一个复杂任务拆分成多个步骤，每步用专门的Prompt，结果层层传递。就像工厂的流水线，每个环节做好自己的事。

设计原则：

模块化：每步功能单一明确
上下文传递：下一步自动引用上一步结果
错误处理：每步验证输出质量

完整工作流示例：

工作流1：技术博客创作（5步）

1第1步：主题研究
2<task>
3研究主题"React Hooks最佳实践"：
4- 分析目标读者痛点（1-2年经验开发者）
5- 列出5个核心要点
6- 推荐3-5篇权威参考文章
7</task>
8
9第2步：大纲设计
10<task>
11基于研究结果，设计文章大纲：
12- 引言（痛点共鸣）
13- 3-4个主要章节
14- 每个章节包含：概念、示例、最佳实践、常见错误
15- 结论（总结+行动建议）
16</task>
17
18第3步：内容创作
19<task>
20基于大纲创作完整初稿：
21- 字数：2000-2500字
22- 包含可运行的代码示例
23- 语气：专业+对话式
24- 融入个人经历和真实案例
25</task>
26
27第4步：代码示例优化
28<task>
29检查并优化所有代码示例：
30- 确保可运行
31- 添加详细注释
32- 提供CodeSandbox链接
33- 包含边界情况处理
34</task>
35
36第5步：SEO和可读性优化
37<task>
38最终优化：
39- 去除AI味（避免"因此"、"综上所述"）
40- SEO优化（自然融入关键词"React Hooks"、"最佳实践"）
41- 可读性提升（短段落、小标题、列表）
42- 添加元描述和标签建议
43</task>
44

工作流2：代码审查到部署（4步）

1第1步：代码审查
2审查这个PR，输出：
3- 代码质量评分（1-10）
4- 主要问题列表
5- 安全风险（如有）
6- 优化建议
7
8第2步：生成测试用例
9基于代码审查结果，生成：
10- 单元测试（覆盖核心逻辑）
11- 集成测试（覆盖关键流程）
12- 边界情况测试
13
14第3步：更新文档
15自动更新：
16- API文档（如有接口变更）
17- README（如有使用方式变更）
18- CHANGELOG（记录本次更新）
19
20第4步：生成部署检查清单
21输出部署前检查清单：
22- 测试通过情况
23- 数据库迁移脚本
24- 配置文件更新
25- 回滚方案
26

最佳实践：

1. 明确输出格式每步都规定输出格式，方便下一步使用：

1第1步输出格式：
2【核心要点】
31. ...
42. ...
5
6【目标读者痛点】
7- ...
8- ...
9
10第2步：基于上一步的【核心要点】设计大纲...
11

2. 验证和错误处理

1第3步：创作初稿
2...
3
4验证：
5- 字数是否在2000-2500范围？
6- 是否包含至少3个代码示例？
7- 是否融入了个人经历？
8
9如果不满足，请重新生成。
10

3. Claude Skills的应用如果你用Claude Code，可以创建Skills（可复用的Prompt模板）：

blog-research.md - 主题研究步骤
blog-outline.md - 大纲设计步骤
blog-draft.md - 内容创作步骤

然后用 /blog-research 快速调用。

我的实战经验：我现在有5套常用工作流，全部模板化。每次只需要改主题和具体要求，其他步骤自动执行。效率提升不是一点点。

第四部分：实战场景整合

技巧10：5个开箱即用的完整工作流

这5个工作流都是我实际在用的，真的很实用。

工作流1：技术写作（节省60%时间）

11. 主题研究（Projects知识库 + WebSearch）
22. 大纲规划（系统提示词：技术文档专家）
33. 内容创作（Few-shot Examples + XML标签）
44. 代码示例生成（Artifacts创建交互式demo）
55. SEO优化（Extended Thinking深度分析关键词）
66. 发布（MCP自动推送到Notion + GitHub）
7

工作流2：代码开发（节省50%时间）

11. 需求分析（系统提示词：产品分析师）
22. 架构设计（Extended Thinking + Projects技术文档）
33. 代码实现（逐步生成，每步验证）
44. 单元测试（基于代码自动生成）
55. 文档生成（Artifacts创建API文档）
6

工作流3：数据分析（节省70%时间）

11. 数据清洗（Python代码生成）
22. 探索分析（系统提示词：数据分析师）
33. 可视化（Artifacts创建交互式dashboard）
44. 洞察报告（Extended Thinking深度分析）
55. 决策建议（基于数据的具体行动建议）
6

工作流4：市场调研（节省65%时间）

11. 信息收集（WebSearch + 资料整理）
22. 竞品分析（系统提示词：战略分析师）
33. SWOT分析（Extended Thinking）
44. 战略建议（Projects + 公司背景知识）
55. PPT生成（Artifacts创建演示文稿）
6

工作流5：内容创作（节省55%时间）

11. 选题研究（WebSearch + 趋势分析）
22. 大纲规划（系统提示词：内容策略师）
33. 初稿创作（Few-shot Examples 风格模仿）
44. AI味去除（系统提示词：人性化编辑）
55. SEO优化（关键词自然融入 + meta信息生成）
6

使用建议：

选一个工作流先试试，熟练后再尝试其他
根据自己的需求调整步骤
把常用的工作流保存成模板

这些工作流我每天都在用，真的让工作效率提升了一个档次。

结论

好了，10个技巧全部分享完了。从基础的系统提示词、XML标签，到高级的Artifacts、Projects、MCP集成，再到最后的Prompt链接技巧。

快速回顾一下：

Claude vs ChatGPT - 选对工具
系统提示词 - 给Claude一个"人设"
XML标签 - 结构化复杂任务
Few-shot Examples - 教Claude"看样学样"
Extended Thinking - 让Claude深度思考
Artifacts - 3分钟做交互式工具
Projects - 告别重复解释背景
MCP集成 - 连接工作流
Prompt链接 - 组合拳效率翻倍
完整工作流 - 5个开箱即用的方案

我的建议：别想着一次学会所有技巧。选1-2个最适合你当前需求的，今天就试试。比如：

如果你经常处理同一个项目 → 试试Projects
如果你需要创建工具或图表 → 试试Artifacts
如果你的任务很复杂 → 试试XML标签 + Extended Thinking

Claude还在快速进化，每几个月就有新功能上线。持续关注官方更新，保持学习，你会发现AI工具的潜力远超想象。

说实话，半年前我真没想到Claude能这么强大。现在它已经成了我的"第二大脑"——帮我写代码、分析数据、创作内容、管理项目。工作效率提升3倍不是夸张，是真实的体验。

你呢？用Claude发现了什么好用的技巧？欢迎在评论区分享，说不定能帮到更多人。

AI工具的真正价值，在于你如何使用它。希望这篇文章能帮你彻底释放Claude的全部潜力。

《Claude用不好浪费钱？10个高级技巧让效率翻3倍》是转载文章，点击查看原文。