多客科技 发表于 2025-10-23 00:46

AI应用 | 从Claude Skills应用方式去看AI工作流:挖掘Anthropic项目深藏的“渐进式披露”沟通艺术.

作者:微信文章
在上一篇文章中,我们拆解了Anthropic Skills项目的两大核心理念:模块化与确定性思维。我们理解了,通过构建独立的“技能包”,可以像打造一支专家团队一样来组织AI的能力。

但这留下了一个关键问题:当AI拥有数百种技能时,它如何在需要时准确找到并使用正确的信息,而不会被庞大的知识库压垮?

答案,就隐藏在Skills项目更深层的运行机制中。这正是我们本次要深入挖掘的智慧——渐进式披露(Progressive Disclosure)。

这不仅是工程师解决AI“记忆瓶颈”的巧妙方案,更是一套能直接应用于我们日常,极大提升人机协作效率的沟通心法。
一、核心智慧:三步沟通法,让AI精准理解你


“渐进式披露”听起来复杂,但其核心可以简化为一套极其好用的三步沟通法,它完美地模拟了人类专家解决问题的思考路径。
第一步:明确意图 (The 'What')


一句话说清你的核心目标。 就像邮件标题,让AI对任务建立一个最高层级的认知。
•低效做法:"帮我写一份商业计划书,要包含市场分析、财务预测、团队介绍,市场分析要用PEST模型,财务要未来三年的..."•高效做法:"我想请你作为商业顾问,帮我制定一份商业计划书。"第二步:提供框架 (The 'How')


给出任务的关键框架和约束条件。 当AI理解你的意图并准备好后,提供完成任务所必需的“骨架”。
•高效做法:(在AI回应“好的,请告诉我更多信息”后)"这份计划书是为一家即将开业的社区精品咖啡店准备的,请围绕这个核心展开。"第三步:按需补充 (The 'Details')


在AI提问或需要时,再给出具体的细节。 把AI当作一个主动的合作者,相信它知道在哪个环节需要哪些具体信息。
•高效做法:(当AI问及咖啡店特色时)"我们的特色是提供单一产地的手冲咖啡,目标客户是25-40岁的创意工作者。"
这个“意图-框架-细节”的三步流程,构成了我们与AI高效协作的基石。
二、应用场景:一把好用的锤子,但并非万能


这套方法如此强大,是否意味着所有情况都该如此?不尽然。一个真正的沟通高手,懂得在何时使用何种工具。
最佳实践区:探索与生成任务


“渐进式披露”在需要探索可能性、逐步生成内容的任务中表现最为出色。
•协作写作:从“写一篇环保文章”到“主题是海洋塑料”,再到“引用XX数据”,逐步构建文章血肉。•学习辅导:从“教我机器学习”到“聚焦线性回归”,再到“给个Python例子”,逐层深入知识体系。•创意设计:从“设计一个Logo”到“公司名叫‘智云’”,再到“尝试加入云朵元素”,在互动中迭代创意。
在这些场景下,分层沟通能激发AI的创造力,并确保每一步都在你的掌控之中。
警惕陷阱区:复杂分析任务


然而,当任务需要AI一次性掌握大量、完整的上下文才能进行有效分析时,“渐进式披露”可能会适得其反。

想象一个新任务:你需要AI分析一份长达50页的PDF财报,并找出所有潜在的财务风险点。
•低效做法:“我们来分析一份财报吧。”(然后一页一页地喂给它)——这不仅效率低下,AI也很难形成全局认知。•高效做法:“我将上传一份完整的PDF财报。请你作为一名资深财务分析师,完整阅读后,根据[偿债能力、盈利能力、现金流健康度]三个维度,找出所有潜在的财务风险,并以表格形式呈现。”
核心洞察:对于分析类任务,更优的策略是“一次性打包上下文 + 清晰指令”。
三、高手进阶:成为AI沟通的“战术大师”


理解了适用场景的边界后,你就从一个“规则遵守者”进阶为了一个能审时度势的“战术大师”。
核心战术:学会“动态切换”


真正的AI沟通高手,其工具箱里不止一种工具。他们能根据任务性质,在两种核心模式间自如切换:
•面对“探索与生成”任务 -> 启动“渐进式披露”模式,享受共同创造的乐趣。•面对“分析与整合”任务 -> 切换至“一次性打包”模式,追求极致的分析效率。辅助习惯:两个强大的思维支点


无论使用哪种模式,以下两个习惯都能让你的协作如虎添翼:
1建立“上下文锚点”:在多轮复杂对话中,定期用一句话总结当前已达成的共识(例如:“好的,我们已经确定了目标用户和核心特色,现在来讨论定价策略”),这能有效防止AI“记忆漂移”。2适当拥抱“黑盒思维”:相信AI的专业能力,专注于定义“做什么”(What)和“为什么”(Why),而不是过多地纠结于“如何做”(How)的技术细节。四、超越技巧:这套方法论的真正价值


你可能会问:如果未来AI的上下文窗口无限大,这套方法论是否会过时?

答案是:不会。

因为“渐进式披露”的真正价值,并不仅仅是优化与AI的沟通,更在于它强制我们进行高质量的结构化思考。

在你向AI提出一个清晰的“意图”、一个合理的“框架”和一系列精准的“细节”之前,你必须先在自己的脑海里完成对问题的拆解、提纯和结构化。与AI沟通的过程,本质上是你自我思考过程的一次外部投射。

这个过程,将AI从一个简单的“问答机器”转变为一面能映照出你思维清晰度的“镜子”,一个能陪你进行“结构化思考”的强大陪练。
结语:从优化AI到优化你自己


Anthropic的Skills项目,无意中为我们揭示了人机协作的更高境界。

我们从中学到的,表面上是如何更聪明地与AI对话的技巧,但其更深远的意义在于,我们获得了一个优化自己思维方式的强大杠杆。

下一次当你打开与AI的对话框时,请记住,这不仅是在获取一个答案,更是在刻意练习我们自己的思维清晰度。

这,才是这场AI协作革命中,我们能收获的最宝贵的财富。
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