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目录

😮 先问你三个问题

🧠 功能一：Memory 记忆（2026年3月全面开放）

你在解决什么问题？

怎么用好它？

效果对比

📁 功能二：Projects 项目空间（最被低估的功能）

为什么普通对话不够用？

怎么建一个好用的 Project？

⚡ 功能三：Extended Thinking 深度思考（解决真正难的问题）

什么时候该开它？

开启方式

一个让你惊掉下巴的用法

🌐 功能四：MCP 连接器（让 Claude 接管你的工具）

MCP 是什么？

一个改变工作流的真实例子

怎么开启 MCP？

🧩 功能五：Skills 技能包（最被严重低估的功能）

🤔 为什么需要 Skills？

🔧 Skills 的两个层面

⚖️ Skills vs Projects vs Memory，傻傻分不清？

📦 官方预置 Skills（直接安装）

🖥️ 功能六：Computer Use（让 Claude 直接操作电脑）

能做什么？

现实一点：Computer Use 的边界

怎么开启？

✍️ 功能七：提示词进阶——你可能一直在用错误的方式问问题

最常见的三个错误

一个万能提示词框架

🗺️ 四种模式，怎么选？

📋 立刻可以执行的 5 件事

🎁 总结速查表

📣 最后

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一句话开门见山：大多数人用 Claude 的方式，是把它当搜索引擎——问一句答一句，用完就关。但 Claude 真正的能力，是帮你自动执行整段工作流。这篇文章，带你从「问答模式」升级到「Agent 模式」。

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1. 你的 Claude 每次开对话都要重新介绍你自己吗？ "我是一个大学生，在学 AI，我希望你…"——每次都打这段话？

2. 你用 Claude 写完的代码，要手动复制到编辑器再运行吗？

3. 你给 Claude 的提示词是这样的吗？

帮我写一篇关于机器学习的文章 

如果三个问题有任何一个回答是「是」，那你用的 Claude，只发挥了它 20% 的能力。

这篇文章讲 7 个大多数人没用过、但用过就再也回不去的 Claude 功能。全部免费可用，现在就能开启。

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你现在就可以去开启，设置 → Capabilities → Memory

你在解决什么问题？

Claude 的老问题：每次对话开始都是白板。你告诉它你是学生、喜欢简洁输出、不要废话，下次开对话又全忘了。

2026 年 3 月 2 日，Anthropic 向所有用户（包括免费用户）开放了基于聊天历史的记忆功能。Claude 会从你的对话中提取关键信息，生成一份跨会话持久化的记忆摘要。

怎么用好它？

第一步：主动训练 Memory

不要等它自己学，主动告诉它你想让它记住什么：

请记住以下关于我的信息： - 我是一名计算机专业大三学生，主攻 AI 方向 - 我的编程语言偏好：Python > Java >> 其他 - 回答风格：简洁直接，不要废话，代码要有注释 - 我正在写毕业论文，方向是 RAG 系统优化 - 不要在回答末尾问"还有什么需要帮忙的" 

第二步：定期检查和修正记忆

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在 Settings → Capabilities 里，你可以看到 Claude 记住了什么，手动编辑不准确的内容。

第三步：隐身模式保护隐私

不想被记住的对话（比如测试、随手一问），开启隐身对话，不会写入记忆。

效果对比

 一个隐藏技巧：你可以在 Memory 里写一段"系统级指令"，比如"永远用中文回答"、"代码示例必须可运行"——这些会作为你的个人系统提示词持久生效。

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Chat 对话是一次性的，Projects 是你的长期工作台。

为什么普通对话不够用？

你在用 Claude 帮你写周报。每周你都要把公司背景、格式要求、这周干了什么重新复制一遍。

Projects 解决的就是这个问题：你只需要上传一次文件和指令，每次新对话都会自动带上完整上下文。

怎么建一个好用的 Project？

以"个人学习助理"为例：

【项目名称】AI 学习助理 【系统指令（粘贴到 Project Instructions）】 你是我的专属 AI 学习顾问。 关于我： - 大三计算机系学生，主攻 AI / 大模型方向 - 目前在系统学习：Transformer 原理、RAG、Fine-tuning - 目标：2026年秋招拿到大厂 AI 算法岗 offer 你的行为规范： - 解释概念时先给直觉理解，再给数学推导 - 代码示例必须可运行，附注释 - 遇到我理解错误时，直接指出，不要迁就 - 如果我的问题太宽泛，先帮我拆分成子问题 【上传文件】 - 上传你的学习笔记、课程大纲、重点论文 

Projects 的正确使用场景：

 关键操作：Project Instructions 就是你专属的"系统提示词"。写得越详细，Claude 的输出越符合预期。

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普通模式 vs 深度思考模式——不是同一个 Claude。

什么时候该开它？

❌ 不适合开： - 查个信息 - 翻译一段话 - 写个简单脚本 ✅ 适合开： - 复杂的数学推导 / 算法证明 - 多步骤的策略规划（如：帮我规划秋招路线） - 代码架构设计 - 需要权衡多种方案的决策 

开启方式

在对话界面点击输入框旁边的 ⚡ 图标，选择思考强度（Normal / High）。

开启后，Claude 会先展示一段思考过程（灰色折叠文字），然后才给出答案。这个过程不是表演——它在做真实的多步推理。

一个让你惊掉下巴的用法

[开启 Extended Thinking] 我在准备 AI 算法岗秋招。 请帮我： 1. 评估我现在的能力缺口（我的背景：[粘贴你的简历或技能清单]） 2. 设计一个从现在到9月投递截止日的备战计划 3. 预测面试中哪些技术点是我的薄弱环节 4. 给出每个薄弱环节的具体突破方案 

没有 Extended Thinking 的 Claude，给你的是模板化建议。开了之后，它会真正分析你的情况，给出具体到"第几周学什么、看哪篇论文"的方案。

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这是 2025-2026 年 Claude 最重要的生态变革，但大多数人完全没用过。

MCP 是什么？

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 推出的开放标准，让 Claude 可以直接连接并操作外部工具和服务。

已支持的连接器（免费）：

 文件与知识 - Google Drive / Google Docs - Notion - GitHub / GitLab  通讯与协作 - Slack - Gmail  设计与产品 - Figma - Canva  项目管理 - Jira / Linear / Asana  自动化 - Zapier（对接 6000+ 应用） 

一个改变工作流的真实例子

不用 MCP 的工作方式：

你 → 打开 GitHub → 找到 Issue → 复制描述 → 粘贴给 Claude → Claude 给出方案 → 你手动打开代码文件 → 手动修改 

用 MCP 的工作方式：

你对 Claude 说： "帮我看一下 GitHub 上标了 bug 标签的所有 Issue， 按优先级整理，然后分析最近的代码提交， 找出哪个 commit 可能引入了这些 bug" 

Claude 自己去连 GitHub，自己读 Issue，自己看代码，直接给你报告。

怎么开启 MCP？

在 Claude.ai → Settings → Integrations → 选择你要连接的服务 → 授权。

⚠️ 注意：MCP 连接器会获得对应服务的读写权限，建议只授权你实际需要的服务，并定期检查授权列表。

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 一句话定义：Skills 是你给 Claude 安装的"专业插件"——把复杂的指令、流程、脚本打包成一个随时可调用的模块，让 Claude 秒变你专属的领域专家。

樂 为什么需要 Skills？

MCP 解决的是"让 Claude 访问外部数据"的问题。 Skills 解决的是"让 Claude 掌握特定工作方式"的问题。

举个例子：你每周要写一份固定格式的项目周报。

• 没有 Skills：每次都要把格式要求、写作规范、公司术语重新粘贴给 Claude，占用大量上下文
• 有 Skills：你创建一个 周报撰写 技能包，以后直接说"用周报技能帮我写本周汇报"，Claude 自动加载所有规范，一步到位

 Skills 的两个层面

层面①：claude.ai 的 Skills（Pro/Max 用户）

在 Settings → Skills 里，你可以上传自定义技能包。Anthropic 也提供了官方预置技能，比如处理 Word、Excel、PowerPoint、PDF 的专属技能。

创建一个技能包，本质上就是写一个结构化 Markdown 文件：

--- name: 论文精读助手 description: 帮我精读学术论文，提取关键信息并结合我的研究方向做评述 --- 你的角色 你是一个 AI/机器学习方向的论文精读专家。 我的研究背景 - 研究方向：RAG 系统优化、长文本理解 - 关注重点：方法创新性、实验设计、与我方向的关联 精读输出格式 一句话总结 核心方法（含必要公式） 实验设计与结论 与我研究的关联度（1-5分，附理由） 值得复现/参考的点 

上传后，每次需要精读论文时：

使用「论文精读助手」技能，帮我精读这篇论文：[粘贴论文] 

层面②：Claude Code 的 Skills（开发者）

Claude Code 的 Skills 存放在 .claude/skills/ 目录，可以包含 Markdown 指令 + 可执行 Python 脚本：

~/.claude/skills/ # 个人技能（所有项目可用） .claude/skills/ # 项目技能（团队共享，提交 Git） 

 
          
    
             --- name: code-review description: 按照团队规范做代码审查，检查安全漏洞、性能问题和代码风格 --- 审查维度（按优先级） 1. 安全漏洞（SQL注入、XSS、敏感信息泄露） 2. 性能问题（N+1查询、不必要的循环、内存泄漏） 3. 代码规范（命名、注释、函数长度） 4. 测试覆盖（关键路径是否有测试） 输出格式 每个问题：[严重程度] 文件:行号 - 问题描述 - 修改建议 

之后在 Claude Code 里直接调用：

/code-review 帮我审查 src/api/ 目录下的所有改动 

⚖️ Skills vs Projects vs Memory，傻傻分不清？

 **组合：Memory 记住你是谁 → Projects 放项目文件 → Skills 提供专业能力 → MCP 连接外部工具。四者配合才是完整的 Claude 工作台。

 官方预置 Skills（直接安装）

前往 claude.ai → Settings → Skills，可直接安装：

⚠️ 注意：claude.ai 的 Skills 需要 Pro/Max/Team/Enterprise 订阅；Claude Code 的 Skills 是内置功能，无额外费用。

这可能是目前所有 AI 产品里最接近「科幻」的功能。

Computer Use 让 Claude 可以看到你的屏幕截图，并通过模拟鼠标点击、键盘输入来操作你的电脑。

能做什么？

# 告诉 Claude： "帮我完成以下操作： 1. 打开浏览器，访问 arxiv.org 2. 搜索 'RAG survey 2026' 3. 把前5篇论文的标题和摘要整理成表格 4. 粘贴到我桌面的 papers.md 文件里" # Claude 会： # → 控制浏览器完成搜索 # → 截图识别搜索结果 # → 点击各论文页面 # → 提取信息 # → 打开文件写入数据 

现实一点：Computer Use 的边界

目前 Computer Use 在 OSWorld 基准测试中得分 61.4%，是所有 AI 产品里最高的，但仍然不是100%——复杂操作需要人工监督，不要完全放手。

怎么开启？

Claude.ai 对话界面 → 点击工具图标 → 开启 Computer Use。

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这不是一个"功能"，但它是效果差距最大的地方。

最常见的三个错误

❌ 错误 1：目标不清晰

# 差 帮我写一篇机器学习文章 # 好 帮我写一篇面向大学生的 RAG 技术入门文章， 要求：800字，包含一个具体的代码示例， 结构为：原理→为什么用→代码示例→适用场景， 读者是没接触过 RAG 但了解基本 Python 的大三学生。 

❌ 错误 2：把 Claude 当搜索引擎

# 差 什么是 Attention 机制？ # 好 我刚刚看完 Transformer 论文的 3.1 节， 理解了 Q、K、V 矩阵的计算方式， 但我不明白为什么要除以 √d_k， 这个操作的直觉是什么？用一个具体的数值例子解释。 

❌ 错误 3：一次问太多，还没有优先级

# 差 帮我分析一下这段代码，优化性能，加上注释， 改成面向对象风格，然后写测试用例 # 好 【第一步】先只做这件事：分析这段代码的性能瓶颈， 告诉我最影响性能的前3个问题，不要修改代码 （后续我再一步一步处理） 

一个万能提示词框架

适合任何复杂任务：

【角色】你是一个[具体角色]，[关键特质] 【任务】我需要你[具体任务] 【背景】[相关背景信息，越具体越好] 【要求】 - [具体要求1] - [具体要求2] - [格式/长度要求] 【输出格式】[期望的输出结构] 【限制】[不要做什么] 

实际应用例子：

【角色】你是一个有5年经验的大模型工程师， 擅长把复杂技术用通俗语言解释给初学者 【任务】帮我把 LoRA 微调的原理做成一份学习笔记 【背景】我了解基本的 Transformer 架构， 知道什么是权重矩阵，但没做过微调实验 【要求】 - 先给出直觉理解（类比） - 然后给数学推导（附 LaTeX 公式） - 最后给一个可运行的 PyTorch 最小示例 - 长度控制在 800 字以内 【输出格式】 直觉理解 数学原理 代码示例 适用场景 【限制】不要介绍 LoRA 的历史，直接讲原理 

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搞清楚 Claude 的四种使用模式，对号入座：

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看完文章，现在就能做的操作清单：

• 1. 开启 Memory：Settings → Capabilities → Memory，写好你的个人背景
• 2. 建一个 Project：把你最常用的场景（学习/写作/代码）建成 Project，写好系统提示词
• 3. 试一次 Extended Thinking：找一个真正难的问题，开⚡高强度思考，感受区别
• 4. 连一个 MCP：把 GitHub 或 Google Drive 连上，体验 Claude 主动访问外部信息
• 5. 用提示词框架重写你的下一个请求：按【角色/任务/背景/要求/格式/限制】结构来问

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最重要的一句话：Claude 不只是一个聊天机器人，它是一个能替你执行任务的 Agent。你给它的信息越充分、指令越清晰、工具权限越完整，它能替你做的事就越多。

现在，去 Settings 里把这些功能都打开吧。

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📚 相关阅读：

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📖 参考资料：

• Anthropic 官方文档（claude.ai/docs）
• BlockBeats：《用好Claude，看这一篇就够了》（2026.03）
• SegmentFault：《Gemma 4 部署保姆级教程》
• 阿里云开发者社区：《Claude Code 全攻略》