04. 大模型使用技巧

这一章讲的不是 Claude Code 的功能,而是怎么和大模型说话——同样的工具,提问方式不同,效果天差地别。

核心原则:把 AI 当成"很聪明但不了解上下文的新同事"

新同事不知道:

• 你的项目结构、命名规范
• 你的目标用户、约束条件
• 你已经试过什么、为什么没成功

所以你需要明确告诉他。

7 个实战技巧

1. 给具体上下文,别说"帮我设计一下教案"

❌ 不好:

帮我设计一下《计量经济学》的教案

✅ 好:

这是给经济学本科三年级开设的《计量经济学》课程,48 学时。 现有学生反馈是"公式多、上手难、和实际工作脱节"。 请帮我重新设计这门课的教案,要求:

1. 公式密度降低 30%,每个公式必须配一个中国经济案例
2. 增加 5 个中国情境的真实案例(用上市公司或省级面板数据)
3. 增加 2 次上机操作(用 Stata 或 R) 输出每章的"教学目标 / 关键概念 / 案例 / 习题"四段式教案。

2. 指定输出格式

❌ 不好:

介绍一下行为经济学和传统经济学

✅ 好:

用一个表格对比"行为经济学"和"传统经济学(理性人模型)",包含以下列: 对人性的核心假设、决策模型、典型应用领域、3 个代表实验/案例、 各 2 个优点和 2 个缺点。 表格用 Markdown 格式,之后用 150 字总结两者在《行为经济学》课程里该怎么平衡。

3. 让它"先想后答"

对于复杂任务:

请先列出你的分析思路(不超过 5 步),然后再开始动手。 如果对需求有疑问,先问我,不要直接生成讲义/案例/教案。

4. 给约束和边界

这门课是给经管类本科生(基础较弱),不是研究生。 全程中文,公式用 LaTeX 写在 $...$ 里。 案例必须用中国数据(2015 年后),不要用美国教材里的案例。 单章讲义不超过 3000 字,要有 2 个课堂讨论题。 假设学生学过统计学和微积分,不需要再补基础。

5. 让它读参考材料

我在 docs/spec.md 里写了这个项目的需求,请先读完, 再告诉我你会怎么实现,然后等我确认后再动手。

6. 角色扮演

你是一位有 20 年教龄的经济学教授,主讲过 3 轮《计量经济学》, 也带过 10 届本科毕业论文。请帮我审阅这份教学大纲, 从"学生接受度 / 教学完整性 / 评估合理性"三个维度评分并给改进建议。

这种 prompt 在解释复杂概念、找盲点时特别有效。

7. 让它自我批评

给出 3 个方案,每个方案列出 2 个潜在问题和 1 个回退方案。

在 Claude Code 中的特殊技巧

利用 CLAUDE.md 持久化上下文

在项目根目录创建 CLAUDE.md,写项目背景和约定:

# 项目说明
- 这是《计量经济学》2026 春的课程资料仓库
- 对象:经济学本科三年级,48 学时
- 教材:Wooldridge《Introductory Econometrics》PDF
- 命名规则:讲义 lecture-NN-标题.md,习题 exercise-NN-题目.md,案例 case-NN-标题.md
- 约定:案例必须用中国数据(2015 年后),公式用 LaTeX,术语表见 术语.md
- 不要修改 教材/ 和 学生成绩/ 目录

这样每次新对话 Claude 都自动知道这些。

用 /memory 存个人偏好

> /memory 我习惯用中文回答,讲义/案例/习题的正文也用中文
> /memory 不要主动生成学生个人成绩单,涉及个人数据先问我
> /memory 公式统一用 LaTeX,放在 $...$ 里

长任务分步走

不要一次说:"帮我设计一门完整的《计量经济学》课"。

分步:

1. 先做课程信息卡(对象、学时、目标、教材)
2. 确认后做总体架构(16 周怎么切,每章 1 句话)
3. 再做每个单元的详细讲义(教学目标 / 关键概念 / 案例 / 习题)
4. 最后做试卷和教学反思

每步之间用 /clear 或新对话保持上下文干净。

常见误区

AI 不擅长的事(诚实清单)

• 精确数学计算(可能算错)
• 实时信息(知识有截止日期)
• 长文本逐字引用
• 主观价值判断

AI 擅长的事:

• 模式识别、文本生成
• 解释概念、写样板代码
• 跨语言翻译代码
• 头脑风暴、列清单

下一步

• 想让 Claude 干更复杂的事 → 05. Skills 详解
• 想给它接外部工具 → 06. MCP 协议