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如何用 Claude 以 10 倍速度学习任何东西
文章批评“随便提问”式 AI 学习无效，提出把 Claude 变成老师、考官与资源筛选器的 6 条提示词系统：学习阶梯、20小时80/20计划、主动回忆考官、一页速查表、信号筛选、Feynman循环。核心是强制引入真实学习必需的“路径—测试—压缩—反馈”四件事，用5分钟复习替代重读、用主动回忆暴露知识盲区。关键可执行点是把这6条当作一套学习系统串联使用，而非零散技巧。
Opus5 官方 Prompt 指南
Claude Code 负责人在官方博客宣布：面向 Claude 5 删掉 80% 以上系统提示词，编码评测无损。文章给出新一代上下文工程规则：给模型松绑让其自判；与其举例子不如设计好工具接口；用渐进披露按需加载；工具说明写简单；记忆交自动机制；参照物优先代码与评分标准。并给出四层结构（系统提示词、CLAUDE.md、技能、提及参照物）。本质：更强模型需要更少更聪明的上下文而非更多约束。
深入理解 Claude Code：从 CLAUDE.md 到 Hooks、Skills、Subagents..
Claude Code 的各类配置本质都是上下文注入，区别只在生命周期与成本：CLAUDE.md 全程占用，Rules 与 Skills 按需加载，Subagent 独立窗口回结论，Hooks 不进上下文。分工是事实放 CLAUDE.md、流程放 Skill、护栏放 Hook、脏活给 Subagent；写进 CLAUDE.md 的「永远不要 X」不可靠，得靠钩子。
上下文工程：理解 AGENTS.md、SKILL.md 与 CLAUDE.md
仓库里 AGENTS.md、SKILL.md、CLAUDE.md 等文件都在解决同一问题：给每次会话启动的智能体明确上下文。AGENTS.md 是近行业标准的项目上下文文件，SKILL.md 描述可移植能力并用渐进式加载省 token，工具专属文件仅为兼容存在。写文件即做上下文工程。要点：用精确命令替代散文、别让模型自动生成 AGENTS.md、以它为唯一事实来源再生成工具专属文件。
绝大多数 Claude 用户都忽略的 21 个设置
每个 Claude 会话都从零记忆开始，反复解释背景是最大的隐性浪费，而 CLAUDE.md 能一次性解决——它不只是开发者工具，写作者、营销、研究人员同样适用。文章给出 21 条可直接粘贴的指令：去掉客套填充、动手前先给选项、不确定就明说、回答长度匹配任务；锁定改动边界，对外动作必须先确认；交代你是谁、项目背景与写作声音；用 MEMORY.md、会话摘要与 ERRORS.md 造出跨会话连续性。