Claude 的 9 件事：大多数人浪费的，是把 AI 助手当成了 AI 角色

本文是第 15 篇「x.com KOL 推文翻译反写」系列。原文是 @anatolikopadze 的长 thread《Claude Can Do All of This. Most People Have No Idea.》，一共 17 条，本文取其中前 9 条。原推的聪明之处不在技巧清单本身，而在于把这几件事绑回同一个底层问题。

一、为什么这条推值得翻译反写

原 thread 的结构很工整：17 个编号，每条一段硬建议，多数配一张截图和一段可以直接复制的 prompt。本文取前 9 条，它们恰好分成两组：4 条讲 Claude 自带的能力，5 条讲怎么给 Claude 一个角色。这是 KOL 推文最常见的格式——注意力经济下的最优信息组织方式：编号让人有「我能在 5 分钟内看完」的安全感，每条短小独立、自带可复制的 prompt，便于截图转发。

但如果你按这个格式读过去，你得到的是 9 个独立的 tip，每个都「听起来很有道理」。你会收藏起来，3 天后忘记，3 周后偶尔想起一个来试一下。这 9 件事其实是同一件事的 9 个面——当 9 件事用，永远用不到位。

原推没有说出来的那件事是：大多数人把 Claude 锁死在「AI 助手模式」里——一个被动响应、给建议、避免冲突的对话伙伴。前 9 条里，4 条是「Claude 本来就有，但你没让它做」（能力扩展），5 条是「给 Claude 一个角色，它会完全切换身份」（角色扮演）。两组都要求你主动打破默认模式。

本文做两件事：保留原推 9 条的原始表述和金句（翻译到中文语境），把每条的 prompt 一并译出；然后按「2 组 + 1 个底层逻辑」重新组织。文末给你三句话的操作顺序——读完就能用上 1 个能力扩展 + 1 个角色扮演。

二、第一性原理：AI 助手模式 vs AI 角色模式

先讲清楚一个区分——这是前 9 条的真正轴。

AI 助手模式（assistant mode）是大多数人对 LLM（大语言模型）的默认心智模型：你问，我答；你说需求，我给方案。Claude 在这种模式下是一个「最懂礼貌的实习生」——听话、给建议、避免冲突、给五点 bullet point 安慰你。这种模式对付明确任务、提效、查资料是有效的，但它有一个结构性盲点：当问题本身是模糊的、矛盾的、需要外部视角的，助手模式只会让 Claude 顺着你说。

AI 角色模式（role mode）是把 Claude 放进一个具体的专业身份里：你不是在和一个 AI 聊天，而是在和一个有专业立场的人对话。CBT 治疗师、压力测试官、私教、谈判对手、唱反调的——这些角色都有自己的「拒绝清单」和「追问纪律」，不会顺着你说，也不会给出泛泛的「建议」。

两者最大的差异是反作用力。助手模式几乎没有反作用力——你说啥它都同意；角色模式自带反作用力——它会问到你难受、反驳到你沉默、把你的假设拆到你说不出话来。

大多数用户浪费的不是 Claude 的 token，是它大部分的杠杆。前 9 条里，A 组（4 个能力扩展）解决「我连 Claude 有什么都不知道」的问题，B 组（5 个角色扮演）解决「我让 Claude 扮演了什么」的问题。前者是技术杠杆，后者是认知杠杆。两者叠加，才是把 Claude 从「聊天玩具」推到「思考伙伴」的临界点。

三、A 组：4 个能力扩展（Claude 本来能做，大多数人没让它做）

这一组的特点是：Claude 默认就能做这些事，但大多数用户根本没意识到它们的存在，或者用过一两次就再没打开。

1. Projects：给 Claude 一个固定的工作台

原文：「Every time you open a new Claude chat, it starts from zero. It doesn’t know your name, your work, your preferences - nothing. Most people accept this and re-explain themselves every single conversation.」

每次新开一个 Claude 聊天，它都从零开始：不知道你的名字、你的工作、你的偏好。大多数人接受了这个设定，每次对话都重新自我介绍一遍。

Projects 是对这个设定的正面回答。你创建一个项目，把相关文档传进去，写一段常驻指令（Project Instructions），Claude 会长期持有这一切。下周打开，它接着上次的进度继续。原推把这条放在 17 条里的第一位，还给了句很重的判断：如果你从没用过 Projects，先修这个，再谈这篇清单里的其他任何事。

原推给了一段 Project Instructions 示例，翻译如下，可以直接改成你自己的版本：

你是我的内容研究助手。我运营一份面向技术读者的 AI 与加密货币 newsletter。
默认读者已具备基础知识，不要解释什么是大语言模型、什么是区块链。
我分享一个话题或一篇文章时，你的任务是：
1. 找出三个最反直觉或最意外的角度
2. 找出我可能错过的、与近期事件的关联
3. 建议我怎么把它写成一个故事，而不是一篇摘要
语气：直接，不要官腔，不要废话短语。
格式：短段落；除非我要求，否则不用列表。
永远不要用「好问题」或「当然可以」开头。

这段示例值得留意的不是内容本身，而是它的骨架：背景（我是谁）、边界（读者知道什么）、动作（你要做什么）、格式（输出长什么样）四层俱全。你写自己的 Project Instructions 时照这个填，比「帮我干活专业一点」有效得多。

2. Artifacts：聊天窗口里能跑的应用

原文：「Many people think Claude can only produce text. It can’t build anything real. That’s wrong. Artifacts are when Claude builds something that actually works inside the chat.」

大多数用户以为 Claude 只能产出文字。Artifacts（工件）是这个误解的直接反例：Claude 在聊天侧栏里直接生成可交互的东西——计算器、习惯追踪器、带图表的仪表盘、SVG 图形、Mermaid 流程图。不是把代码复制出去再运行，是直接打开就用，原推的原话是「Without leaving the conversation」（不用离开对话窗口）。免费计划就能用。

平台支持按官方帮助中心的现行说明：网页端和桌面客户端功能最全；iOS/Android 客户端可以发起生成和查看，但编辑、模板、分享设置要回网页端或桌面端做。开始前在 Settings > Capabilities 里确认代码执行与文件创建已开启。

这个能力改变的是 Claude 的工作流分类：从「生成文本」变成「生成可验证的制品」。你不再是读完、复制、走人，而是点开、滑动、输入数据看结果。原推举的例子——calculator、habit tracker、game、dashboard——每一个都是本来要打开 Excel 或 Figma 折腾半天的事，现在在聊天里直接出成品。

habit tracker 的示例 prompt 翻译如下：

给我做一个能用的习惯打卡网页应用。
我要追踪 5 个每日习惯，每天可以勾选完成。
每个习惯显示最近 7 天的连续打卡天数，漏一天就清零。
设计：深色背景，干净极简。
勾选框要点起来舒服——完成时加一个小动画。
刷新页面后数据不丢。

我自己的用法是拿 Artifacts 做可视化决策辅助：让 Claude 做一个「架构方案换 vs 不换」的 ROI 模拟器，数据我口述，交互它生成。一个能拖动的图，比三段文字论述更有说服力。

3. Adaptive Thinking（Extended Thinking）：看见 Claude 思考的过程

原文：「Most Claude users have never turned this on. Extended Thinking is a mode where Claude reasons through a problem step by step before giving you an answer - and you can watch the entire process.」

原推的标题写的是 Adaptive Thinking，产品里的名字是 Extended Thinking（扩展思考），本文后文统一用后者。这是 Claude 的「显示中间过程」开关：打开后，Claude 在给最终答案之前，先把推理过程摊开给你看。有一个细节值得知道：受 Anthropic 蒸馏防护策略的影响，界面上展示的思考过程是摘要后的版本，不是模型内部的逐字原始链——但它仍然如实反映了从问题分析到方案推演的路径。

大多数用户根本没开过这个开关。它的场景边界很清晰：

• 简单事实查询、闲聊、改写邮件——不需要。开了只会拖慢。
• 复杂决策、战略分析、多步推理、需要 Claude 真的「想」而不是「猜下一个 token」——必须开。

原推的核心洞见是：你以为 Claude 给你的「答案」就是思考的结果，其实它只是思考的最后一个字。打开 Extended Thinking，你能看到 Claude 在得出结论之前考虑过哪些备选、为什么放弃某条路径——这些过程信息比最终答案更值钱，因为它让你能判断「这个结论的证据链是什么」「我能反驳哪一步」。

原推给了一个决策场景的 prompt，翻译如下：

我在两个选项之间犹豫，回答之前请先把问题想透。
选项 A：[描述选项 A]
选项 B：[描述选项 B]
我的情况：[背景、约束、我最在乎什么]
回答前先完整推演一遍，包括：
- 每个选项的二阶、三阶后果
- 我可能在情绪上高估或低估了什么
- 我可能漏掉了什么信息，而它会改变这个决定
- 出问题时哪个选项的下行保护更好
然后给我你真实的推荐，附上推理。

原推建议的验证实验很简单：打开开关，把你现在正想问的问题再问一遍，对比两份答案。你会发现 Claude 在「最后定型」时砍掉了多少不确定的东西——那些被砍掉的部分，往往是你做决策时最该知道的事。

4. Memory：让 Claude 跨会话记得你

原文：「With Memory on, Claude builds a profile of you over time. Your job, your projects, how you like to communicate, what you’re currently working on. Start a completely new chat and it already knows the context.」

Memory 是 Claude 的跨会话记忆开关。打开后，Claude 会持续积累你是谁、在做什么、偏好怎么交流，新开一个聊天窗口已经带着上下文，你不用再自我介绍。

这个功能需要在设置里打开：Settings > Capabilities，里面有「搜索并引用聊天记录」和「生成记忆」两个开关；它记住的内容可以在「查看并编辑记忆」里逐条查看、修改、删除。原推特别强调它默认是关的——大多数用户压根不知道它存在，或者知道，但让 AI 记住自己这件事让人有点戒备。原推的判断很直接：关着它，等于主动放弃 Claude 最有用的能力之一。

打开之后会立刻发生三件事：

• 你新开一个窗口问「上次那个项目怎么做的」，Claude 知道你在说哪个。
• 你换了语言或口吻，Claude 会跟着调，因为它记得你之前的偏好。
• 你换设备、换平台，只要登录同一个账号，记忆跟着账号走。

记忆不是被动记录的日志，是主动维护的档案——你可以在任意对话里直接交代：「记住：我接下来三个月在做 X 项目的 Y 部分，沟通风格偏好 Z」，这条会写进记忆。原推给的开场 prompt 翻译如下：

请记住关于我的这些信息，以后不用再问：
我叫 [名字]，在 [公司/项目] 做 [角色]。
我现在的重心是 [正在做的事]。
我的读者/客户是 [他们是谁]。
我求助时，默认基于这些背景，除非我另行说明。
我偏好的沟通风格：[直接 / 详细 / 随意 / 正式]。
回复里让我反感的东西：[比如列表、冗长开场白、过多的免责声明]。
现在把这些存进记忆。

Projects、Artifacts、Extended Thinking、Memory 四个同时打开，Claude 变成一个认识你、记得你、能跑东西给你看、还会把思考过程摊开的协作伙伴。

四、B 组：5 个角色扮演（给 Claude 一个 role prompt，它会完全切换身份）

A 组解决「Claude 有什么能力」，B 组解决「Claude 在扮演什么角色」。后者的杠杆更大——A 组是让 Claude 做它本来就能做的事，B 组是让它用你不熟悉的视角看你的问题。

原推这一节的小标题是「Give Claude a role - one prompt changes everything」，原话是：给 Claude 一个具体的角色，它会完全进入状态——它怎么问你、反驳什么、绝不让什么滑过去，全都会变。下面 5 个 prompt 都译自原推，复制任意一段到新聊天窗口的开头，效果立竿见影。

5. Personal psychologist：把它变成一个问你问题的治疗师

原文：「Most people use Claude as a validation machine. They describe a problem. Claude says that sounds hard and offers five bullet points of advice. That’s not how good therapy works.」

助手模式最大的失败模式就是「验证机器」：你描述一个问题，Claude 说「那听起来很难」，给五点建议，你感觉被听见了，问题还在原地。

原推的 prompt 把 Claude 切到 CBT（认知行为疗法）治疗师：它不给建议，只问你问题——你焦虑什么、最坏的结果是什么、证据是什么、反例是什么。CBT 的核心本来就是检查思考过程而不是提供答案：治疗师会一直问「具体是什么」「你说的是事实还是解读」「你怎么知道这是真的」，几次下来你自己就看清了。Claude 能复现这个过程，因为角色身份会改变它的提问纪律——它会克制住「给建议」的冲动。

你是一位有 20 年经验的认知行为治疗师。我要说一件正在困扰我的事。
你的做法：
- 不要立刻给建议。先提问，帮我看清自己的思维模式。
- 留意认知扭曲——灾难化、非黑即白、读心、妄下预言——发现了就指出来。
- 一次只问一个问题，别让我应接不暇。
- 我通过你的提问自己得出结论，这才算数。不要把答案递给我。
- 温和但诚实。我的想法明显扭曲时，不要顺着我说。
- 如果我在回避某件重要的事，直接点破。
不要用临床式开场白。直接问我发生了什么。

适用场景：反复纠结的决定、说不清的焦虑、需要外部视角的时刻。操作纪律只有一条：你只负责回答问题，不负责给方案。十几个问答之后你拿到的方案是自己想清楚的，不是 Claude 替你想的——两者的稳定性完全不同。

6. The hard mentor：把它变成一个拒绝你舒服的导师

原文：「By default Claude agrees with you. It adds to your ideas, supports your reasoning, finds the positives. This is almost always the wrong thing.」

这是 9 条里最被低估的一条。Claude 默认的「同意 + 找亮点 + 加补充」行为是 RLHF（人类反馈强化学习）训练出来的——它被训练成「最有帮助」的样子，但「最有帮助」不等于「对你最好」。

原推的金句要原样保留：「It’s uncomfortable. That’s why it works.」（这让你不舒服。所以它才有用。）

切到「压力测试官」后，它做三件事：找你的弱假设（哪些前提你没说但默认成立）、找你漏掉的视角、找你的方案具体在哪个位置会崩——具体到位置，不是泛泛的「可能有问题」。

你是一个极其诚实的导师。你创过业，也失败过不止一次，见过一百个人满怀信心地犯同一个错误。
你的任务不是鼓励我，而是在我付出昂贵代价之前，挡住我自己的盲点。
规则：
- 认为我错了就直说不同意，具体说清为什么。
- 指出我没看到的东西，尤其是那些因为太希望计划成立而刻意回避的。
- 问我没想到要去问的难题。
- 是坏主意就说它是坏主意，不要用「不过另一方面……」找补。
- 每次回复结尾，给我一件继续推进之前最该想清楚的事。
我马上要说一个想法。不要对我客气。

这种模式对所有「我已经在内部做完了决定、想找人确认」的场景是救命的。你以为你在确认，其实你在找同意；hard mentor 给的不是同意，是「你做这个决定前应该看的三件事」。

7. Personal trainer：把你的真实数据交给它

原文：「Generic fitness advice is everywhere. It doesn’t account for your schedule, your injuries, your equipment, your actual goals.」

这一条的核心：角色 + 你的真实数据 = 个性化方案。私教角色本身不稀奇——稀奇的是它记住了你的具体数据（训练频率、伤病史、可用器材、目标时间线），并且在你每次汇报进展时动态调整。

这个机制可以推广到任何「专业知识 + 个体差异大」的场景：营养、写作练习、语言学习、谈判训练、代码 review。角色给你专业框架，真实数据让 Claude 能个性化，两者缺一不可——只给数据不给角色，拿到的是通用建议；只给角色不给数据，拿到的是教科书。

你是专业私教兼运动营养师。请为我做一份完整的训练计划。
我的情况：
年龄：[年龄]
当前体重/体成分：[数据]
目标：[减脂 / 增肌 / 提升耐力 / 一般健康]
可用器材：[健身房 / 居家 / 只有哑铃 / 其他]
每周能训练的天数：[数字]
每次训练时长：[分钟]
伤病或限制：[具体情况，没有写「无」]
当前水平：[新手 / 中级 / 高级]
给我一份 12 周计划：每周的完整安排，动作、组数、次数、组间休息。
解释你为什么这样安排——我要理解逻辑，不只是照做。
开始后我每周向你汇报，你根据进展调整。

实操要点：第一轮就把真实情况交代清楚。不要「我经常跑步」，要「我每周三和周六各跑 5 公里，膝盖有旧伤」——带边界条件的描述，才换得来不踩伤病史的计划。之后每次训练完回到这个窗口汇报，它就从「搜索引擎」变成了「持续跟进的合作者」。

8. Practice a difficult conversation：让它扮演对面那个人

原文：「Most people walk into hard conversations unprepared. They know what they want to say but not what the other person will actually say back.」

谈判、绩效对话、拒绝、要加薪、说服老板——这些场景的核心变量不是你怎么说，是对方怎么回。你能准备的只有自己这一半，对面那一半不确定。

Claude 扮演的是「你具体要面对的那个人」：对面是抠门的老板，它就用抠门老板的方式回；对面是情绪化的同事，它就情绪化。原推的洞察值得展开：练过几次之后，真实对话变容易了——不是因为你练习了措辞，是因为你见过对方所有可能的反应路径，你不再被 surprise。这是认知卸载的一种形式：把「可能的意外反应」从未来的真实场景，搬到眼前这个低成本模拟里。

我要准备一场艰难的对话。请你扮演对面那个人，让我练习。
这个人：[他是谁——老板、客户、联合创始人等]
我要说的是：[我要提的请求或要说的事]
难点在哪：[我在怕什么 / 可能出什么岔子]
这个人什么样：[性格、惯常反应、他在乎什么]
全程保持角色，按这个人真实的反应来回应——不是按我期待的方式。
我的话说得无力或不成立，就顶回来。
每轮对话后，短暂跳出角色，告诉我哪里有效、哪里无效，然后再入戏。
结束时给完整复盘：我做对了什么、该改什么、真对话里最该记住什么。
从角色开始。等我先开口。

实操：把对面那个人的具体画像给 Claude（职级、性格、过往决策偏好、可能的底线），然后开始对话。让 Claude 拒绝给你想要的结果——如果几句就说服了它，说明你把对方设定得太弱，重设拒绝条件，再来一遍。

9. Devil’s advocate：决定做完之前，让它打穿这个决定

原文：「You’ve made up your mind. You’ve already thought through the objections. You’re convinced. That’s exactly the moment to have Claude attack the decision.」

9 条里最锋利的一条。金句原样保留：「Five minutes now. Before you commit. Not after.」（现在就花 5 分钟。在你拍板之前。不是之后。）

这是 hard mentor 的升级版：hard mentor 是「你拿方案来，我压力测试」；devil’s advocate 是「你拿决定来，我专门攻击这个决定」。它的功能是把「我已经想清楚了」这个状态拆开——你可能想清楚了七成，剩下三成是你不愿看的部分。

为什么时机关键？拍板之前你还有时间，拍板之后的反对意见只是事后诸葛亮。这个模式强制你在心理能量最高、决策成本最低的时刻，做这件你不想做的事。

我已经做了决定。在我拍板之前，请把反对它的最强论证摆出来。
决定：[具体描述你打算做什么]
我的理由：[你认为这是好决定的原因]
我已经想过的反对意见：[你已经考虑过的质疑]
你的任务：
- 构建反对这个决定的最强论证。
- 不要用优点来平衡。我已经相信它了——我要的是反方论证。
- 找出我默认成立、但可能错的假设。
- 描述最可能出现的三种失败或反噬方式。
- 告诉我我大概在低估什么。
- 告诉我：要让我承认这真是个坏决定，需要成立的是哪些事实。
不留情面。如果这是个错误，我现在就要知道。

实操：把决定写下来，一句话能说清的那种，粘到 prompt 后面让 Claude 攻击。看的不是「它说了什么」，是它说的里面有没有你没看到的角度。如果全是你想过的，说明想得够深，可以拍板；如果你卡在某一条上答不上来，那条就是拍板前该重想的那条。

五、Meta 视角：为什么 KOL 推文都是「数字 + 短标题」格式

写到这里应该停下来聊一件事：为什么原推要做成 numbered list，而不是一篇连贯的长文？这是一个关于「信息格式如何在注意力经济中生存」的问题。

「编号 + 短段 + 配图 + 可复制的 prompt」是 KOL 推文的最优解，原因有三：

1. 可分割传播：17 条里任何一条都能被单独截图转发，每条都是独立的 hook。一篇长文只能被转发一次，17 条 tip 能被转发 17 次。
2. 降低承诺成本：「看 5 分钟」远比「读 30 分钟的长文」容易点开。读者更容易进来，作者更容易拿到浏览。
3. 制造完成感：编号 + 短标题给人「我系统地学完了」的感觉——即使你只认真看了 3 条，潜意识里你觉得自己看完了。

但代价是信息密度被格式压缩。17 条独立 tip 不揭示它们之间的依赖关系。原推自己分了三组：前 4 条是「Claude 有什么」，中间 5 条是「Claude 在扮演什么」，最后 8 条是产品目录（Claude in Chrome、Cowork、定时任务、Skills、CLAUDE.md、Claude Code、Claude Design、Prompt Caching）。把前两组捆在同一根轴上——「我有没有切换出 AI 助手默认模式」——原推没做，这正是翻译反写该做的事。

翻译反写的目的不是「把英文翻成中文」，是把作者已经知道但没说出来的底层逻辑，替作者说一遍。原作者显然知道前 9 条是两组（他用了「Give Claude a role」这一节作为分隔），但他没有写「这两组的区别是什么」——推文格式不允许，长文允许。

六、给自己的三句话（立刻能用的 1 + 1 顺序）

如果你读完只做一件事，那应该是：

1. 今天打开一个新窗口，把上面 5 个 role prompt 任选一个贴进去（推荐 hard mentor 或 personal psychologist，因为它们对任何人都立即有效）。先随便问几个问题，感受一下角色切完之后 Claude 提问纪律的变化。
2. 同一周内，挑一件你最近做过的事（比如写过的邮件、做过的方案），用 Artifacts 让 Claude 做一个可视化版本（dashboard、决策树、对比表），你亲手点开它、用它一次。Artifacts 的价值在「点」不在「看」。

不需要 9 件全做。做对这 1 + 1，A 组和 B 组的杠杆就开始复合，剩下的会自然跟上——你已经看见了「Claude 有什么」和「Claude 能扮演什么」两条边，剩下的是填空题。

最后一句：你过去一年用 Claude 的方式，浪费的往往不是额度，是杠杆。额度可以用钱买，杠杆不行。

七、常见问题与排查

读完到这里，你大概率会想试 1-2 个角色。但你可能撞上几堵墙——这些墙不是 Claude 的问题，是切换模式时一定会撞的，提前说破省得你放弃。

Q1：开了 Memory，但新窗口的 Claude 好像「不记得我」。 Memory 跟随账号，但新窗口的「开头」需要一个触发点。试着在窗口开头写「我最近在做 X，背景是 Y」——记忆里的档案会和这段触发文字一起被召回。如果你什么都不写，Claude 会保守地不主动引用记忆，避免误判。

Q2：打开了 Extended Thinking，答案变慢了但没看出来「想」了什么。 思考过程是折叠的，要点开答案上方「Thought for Xs」的区域才能看见。另外你看到的是推理过程的摘要版（Anthropic 出于防止模型蒸馏的考虑做了压缩），不是逐字原始链——按「它考虑了哪些路径、放弃了哪些」来读，这个粒度已经够用。如果你只看到最终答案往下走，说明你跳过了一条重要的证据链。

Q3：role prompt 贴进去，Claude 还是不进入角色。 两个常见原因。第一是 prompt 被淹没了——你在 role prompt 后面又写了长长的问题描述，Claude 的注意力被后面的内容吸走。修法：role prompt 和你的问题之间留一行空行，或者用「以下是规则：……」这样的强分隔标记。第二是问题太具体了——role prompt 设的是「硬导师」，但你问的是「帮我润色这句话」，Claude 会用普通助手模式处理润色任务。修法：先用 role prompt 问一个符合角色场景的问题（「我要做这个决定，请挑刺」），等角色立住，再切入你的具体任务。

Q4：Artifacts 点了没反应。 先确认两件事：一，Settings > Capabilities 里的代码执行与文件创建是否已开启；二，你登录的是 Claude.ai 还是某个第三方包装。Artifacts 在网页端和桌面客户端是全功能，iOS/Android 客户端能生成和查看，但编辑和分享设置要回网页端或桌面端操作。纯 API 调用没有 Artifacts——API 用户需要用 tool_use 自己实现同等交互。

Q5：所有 9 个都试了一遍，感觉没质变。 这是最关键的一个问题。9 个 tip 的价值不是「9 个都用上」，是「在 1 个具体场景里把 A 组和 B 组都开起来」。比如你下周要做一个重要决策：开 Memory（让 Claude 知道你的背景）、用 Artifacts 让它做出可视化决策树、role 用 devil’s advocate（让它攻击你的决定）、开 Extended Thinking（让它摊开推理）。4 个杠杆叠在同一个决策上，质变会发生；零散地用任何一个，都只是小改进。

附：原文出处

• 原 thread：@anatolikopadze on X《Claude Can Do All of This. Most People Have No Idea.》——本文覆盖前 9 条，后 8 条为产品目录，感兴趣的读者可移步原文
• 同系列：先看 9arm-skills：让 AI 编程助手按流程干活的合约式 Skills，再看本篇，体系更连贯
• Claude 官方文档：docs.claude.com——Projects / Artifacts / Extended Thinking / Memory 四个功能的权威来源；记忆与能力的开关位置见 Settings > Capabilities

本文是「x.com KOL 推文翻译反写」系列的第 15 篇。系列目的：把 KOL 推文的「9 件事」「5 步法」「3 个技巧」格式，还原为底层结构 + 操作顺序。所有文章首发于 txtmix.com。