大家好，我是柿子👋
你有没有过这样的瞬间：为了一个网站功能，你吭哧吭哧查资料、写代码，折腾了整整一个下午；而旁边那位号称“技术大神”的同事，喝着咖啡，对着终端说了几句话，20 分钟后，一个功能完善的雏形就跑起来了。
你以为差距是技术？是经验？
错了，真正的差距，是你还在把 AI 当“聊天玩具”，而别人已经把它当成了“效率军团”。
最近，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 和他的团队在社交媒体上不经意间“泄露”了他们的内部工作流。据《财富》报道，Anthropic 现在约 90% 的代码都是由 Claude Code 自己编写的。这背后，藏着一套普通人完全可以复刻的“AI 指挥心法”。
今天，柿子就带你扒光这 10 个内部技巧，并告诉你如何用它们来提升效率，甚至开启你的副业赚钱之路。
一、思维重塑：从“聊天员”到“架构师”
很多人用 AI 编程工具，犯的第一个错误就是上来就说：“帮我写个 XX 功能”。这就像不给图纸就让施工队盖楼，结果只能是盖出个四不像。
Anthropic 团队强调的第一件事，恰恰相反：先规划，再执行。
在 Claude Code 里，有一个被 90% 的人忽略的神器功能——规划模式（Plan Mode）。通过按 Shift+Tab 两次，你可以进入这个模式。在这里，你不是让 AI 直接写代码，而是和它来回拉扯，敲定一个详细的行动计划。
为什么有效？AI 大模型本质上是一个能力极强的“执行者”，但它没有真正的“意图”。你必须先把“做什么、为什么做、分几步做”的蓝图给它画清楚。一个好的计划，能让 AI“一杆清台”，一次性完成 80% 的工作。如果中途跑偏，你也是回到计划去修正，而不是在错误的代码里打地鼠。
怎么做？
启动规划：在 Claude Code 中按 Shift+Tab 两次，进入 Plan Mode。
定义目标：用一句话清晰描述最终目标，例如：“创建一个基于 Next.js 的个人博客网站，包含文章列表页和详情页。”
迭代计划：AI 会给出一个步骤分解。此时，你要扮演“产品经理”的角色，对计划进行追问、细化、调整。比如，“数据库用什么？”“文章摘要怎么生成？”“需要考虑 SEO 吗？”。直到计划看起来无懈可击。
切换执行：当你对计划满意后，再切换回自动模式，让 AI 根据这份完美的蓝图去施工。
普通人怎么用它搞钱/提效？这个“规划先行”的思路，本身就值钱。
副业接单：很多客户只有模糊的想法（“我想要个小程序”）。你可以用这套方法，在 1 小时内和 AI 一起“规划”出一份详细的技术方案和功能列表，直接作为交付物报价。方案本身就能收一笔咨询费。
职场提效：接到一个新任务，先别急着动手。花 15 分钟用 Plan Mode 生成一份工作计划，发给你的老板确认。这不仅显得你专业、思路清晰，还能提前规避掉很多需求变更的坑。
不要把 AI 当成无所不能的神，把它当成一个需要清晰指令的超级实习生。
二、工作流革命：拥抱“并行作战”
这是 Anthropic 团队内部公认的“最大生产力解锁器”，也是普通人和高手的核心分水岭。
传统工作流是：你给 AI 一个任务，等它跑完，再给下一个。如果任务复杂，你只能干等着，电脑被完全占用。
而高手的玩法是：同时开启多个 AI，让它们并行工作。
实现这一点的技术叫做 Git Worktrees。你可以把它简单理解为：给你的项目文件夹创建多个“分身”。每个分身都是一个独立、干净的工作区，你可以让一个 Claude 实例在“分身 A”里写前端页面，另一个在“分身 B”里修 Bug，同时你自己在主文件夹里写文档，三者互不干扰。
为什么有效？这彻底打破了线性工作的时间限制。人类不擅长多任务，但电脑擅长。通过并行，你把等待 AI 的“垃圾时间”全部变成了有效产出时间。原本需要“串联”的 3 个任务，现在可以“并联”完成，效率理论上提升 3 倍。
怎么做？
打好基础：确保你的项目已经是一个 Git 仓库。
创建分身：在你的项目终端里，运行命令 git worktree add -b new-feature-A ./worktree-A。这会创建一个叫 worktree-A 的文件夹（分身），并关联一个新分支。
并行开启：
在第一个终端，cd worktree-A，然后启动 Claude Code，让它开始干活。
再打开一个新终端，创建另一个分身 git worktree add -b bug-fix-B ./worktree-B。
cd worktree-B，启动第二个 Claude Code 实例，让它去修另一个 Bug。
高效切换：高手们甚至会设置 shell 别名，比如 za、zb、zc，一键跳转到不同的 worktree 目录，实现丝滑切换。
普通人怎么用它搞钱/提效？这简直是为超级个体量身定做的搞钱利器！
3 倍速接外包：你可以同时接 3 个中小型项目。项目 A 让 AI 去开发，你花 10 分钟检查下方向；空档期，你去项目 B 的 worktree 里用 Plan Mode 规划需求；项目 A 的 AI 卡住了，你切换到项目 C 的 worktree 让另一个 AI 去跑测试。你的有效工作时间被压榨到了极致。以前一个月做一个单，现在可以同时做三个。
无风险实验：想尝试一个新的技术方案？创建一个 worktree 让 AI 去实验，如果搞砸了，直接把那个文件夹删掉，对你的主项目毫无影响。
三、资产沉淀：打造你的“代码生产线”
高手和普通人的另一个区别在于，普通人每次都从零开始教 AI，而高手会让 AI“记住”自己的偏好和工作流程，实现“一次调教，终身复用”。
这依赖于两个核心文件/概念：CLAUDE.md 和 Skills。
1. CLAUDE.md：你的项目“宪法”
每个 Claude Code 项目根目录下都可以创建一个 CLAUDE.md 文件。每次启动会话，AI 都会先默默读一遍这个文件，把它当成最高指示。
为什么有效？这解决了 AI“记性差”的问题。你可以在这里写下项目的核心原则、技术栈、代码规范、不准碰的文件等等。它就像给 AI 注入了项目的“灵魂”，让它的每一次操作都符合你的长期要求。
这里有个坑：别把它写成万字长文。Claude 能可靠遵循的指令大约在 150-200 条。所以，内容必须精炼。更重要的是，告诉 AI“为什么”，而不仅仅是“做什么”。
普通：“使用 TypeScript 严格模式。”
高手：“使用 TypeScript 严格模式，因为我们过去因为隐式 any 类型导致过线上事故，项目稳定性是第一要务。”
后者给了 AI 判断的依据，当遇到你没预料到的情况时，它能做出更正确的选择。
2. Skills vs. MCP：给 AI 配上“脑子”和“手脚”
这是两个容易混淆的高级概念，但理解了它们，你就真正入门“AI 指挥官”了。
Skills（技能）：本质是一套打包好的指令（Prompt），用来教 AI 一套特定的工作流程。比如，你可以创建一个叫“发布周报”的 Skill，里面写清楚“1. 汇总本周所有代码提交；2. 生成摘要；3. 格式化成 Markdown……” 当你对 AI 说“发布周报”时，它会自动调用这套流程。Skill 解决的是“如何做”的问题。
MCP（模型上下文协议）：这是一套开放标准，用来给 AI 连接外部工具。比如连接你的数据库、GitHub 仓库、Figma 设计稿。MCP 解决的是“用什么工具做”的问题。
一句话总结：Skills 是给 AI 装上“大脑”（工作方法论），MCP 是给 AI 接上“手脚”（外部工具）。
普通人怎么用它们搞钱/提效？
打造可复用的“代码生产线”：将你某个领域的最佳实践固化成 CLAUDE.md 模板和一套 Skills。比如，你可以做一个“微信小程序创业启动包”，客户购买后，得到的不仅是代码，更是一套 AI 能理解并继续开发的“生产资料”。这比单纯卖源码有价值得多。
自动化重复劳动：把所有重复性的工作，比如打包、发版、写测试、数据同步，全部封装成 Skills。你只需要动动嘴，AI 就能帮你完成，彻底解放生产力。
未来的工作，核心竞争力不是你会多少技能，而是你能把多少技能“教会”给 AI。
四、授权与信任：组建你的“AI 助理团队”
当你玩转了并行和资产沉淀，就该进入更高阶的玩法：任务委派。
Claude Code 引入了 Subagents（子智能体）和 Tasks（任务系统）的概念，让你从“一对一”指挥，升级为“一对多”的团队管理。
Subagents：你可以把它们看作被临时召唤出来处理专项任务的“专家助理”。每个子智能体都有自己独立的上下文窗口，不会污染你的主对话。它们非常适合处理“脏活累活”，比如：
让 explore 子代理去阅读一个庞大的新代码库并给你总结。
让 test 子代理去跑通所有测试用例。
让通用子代理去监控一份几万行的日志文件。
Tasks 系统：这是 2026 年最新的进化。它将简单的“待办事项”升级为专业的项目管理系统，能够处理任务间的复杂依赖关系，并支持跨会话持久化。这意味着，你可以定义一个大型项目，分解成 100 个子任务，然后放心地交给 AI 军团去执行，哪怕你关机重启，它们也能接上进度继续干。
为什么有效？这是一种算力分流和风险隔离策略。把复杂任务分解，交给专门的 AI 去处理，不仅效率更高，也避免了主 AI 在海量信息中迷失方向。你作为总指挥，只需要关注最终结果和关键决策点。
普通人怎么用它搞钱/提效？
从小作坊到 AI 工厂：这套玩法，让你有能力承接过去不敢想的复杂项目。你可以作为“AI 项目经理”，将项目分解成多个 Tasks，分配给不同的 Subagents 并行处理。你交付的不再是代码，而是一个由 AI 驱动、能自我迭代的完整解决方案。
开启“AI 咨询+交付”服务：你可以为传统企业提供“AI 化改造”服务。利用这套工作流，快速为他们搭建自动化流程、数据分析平台等。你的角色是架构师和指挥官，具体的执行全部交给 AI 团队。
柿子的变现启示
梳理一下，从普通人到 AI 指挥官的进阶之路清晰可见：
入门级（并行提效）：学会 Git Worktrees，让 AI 在你工作的间隙为你打工，实现个人效率的倍增。这是开启副业、多接订单的基础。
进阶级（资产沉淀）：精通 CLAUDE.md 和 Skills，把你解决问题的经验和流程，变成可复用、可销售的“AI 生产资料”。从卖时间，转向卖产品和模式。
专家级（团队作战）：掌握 Subagents 和 Tasks，学会管理和指挥一个 AI 团队。让你有能力撬动更大、更复杂的项目，完成从“个体户”到“AI 包工头”的跃迁。
看明白了吗？AI 浪潮下，真正的机会，不是让你去和 AI 比写代码的速度。
而是让你利用 AI 这个史无前例的杠杆，去放大你的思考、经验和管理能力。
未来，最贵的不是写代码的人，而是能指挥 AI 军团写出好代码的将军。
这套来自 Anthropic 内部的打法，就是你成为“将军”的第一份作战地图。别再犹豫了，现在就打开终端，创建你的第一个 worktree，从“并行作战”开始，迈出指挥 AI 的第一步。
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