Claude Code 如何运行你 90% 的业务

为什么企业主选择 Claude Code 而不是聊天机器人

Rashid 是一位业务自动化创意者，他展示了如何使用 Claude Code 构建真正能工作的 AI 系统——而不仅仅是回答问题。关键洞察："如果 AI 在你的业务中做 80% 到 90% 的工作，而你只需要审查输出结果呢？"

聊天机器人的限制： 大多数企业主使用 AI 作为顾问——提问、复制粘贴响应。但聊天机器人不创造价值；它们只是在传递信息。Claude Code 通过给 AI 阅读文件、连接工具和执行真实工作的能力而改变了这一点。

自主性-设置权衡： Rashid 在两个轴线上绘制 AI 工具：自主性（它真的能工作吗？）和设置的便利性。ChatGPT 易用但自主性低。Langraph 和 Crew AI 提供高自主性但需要数周的编码。Claude Code 位于右上角："你基本上可以获得开发者级别的能力，而无需成为开发者。"

基础设施优势： 与 Make 或 Zapier 这样的工作流工具不同，你需要手动构建每条路径，Claude Code 可以计划并执行。Anthropic 处理所有编排基础设施——你只需用简单的英文描述你想要什么。

Claude Code 的架构如何实现业务自动化

核心组件解析： Rashid 以实用的方式分解了 Claude Code 的构建块：

• CLAUDE.md 文件： 内存和路由图。每个代理都读取这个文件来了解如何与你的文件和工具交互。
• 技能： 针对特定任务的打包提示和说明——就像 AI 的标准操作流程。"AI 开箱即用不会知道如何在你的业务中做事，但当你给它技能时，它可以可靠地完成工作。"
• MCP 连接： Claude 如何访问外部世界——连接到 Notion、YouTube、数据库等。
• 钩子： 控制 Claude 可以和不能接触的内容的护栏。
• 斜杠命令： 触发打包工作流的按钮。

上下文窗口问题： 这是大多数人在 AI 代理中失败的地方。"12 个模型中有 11 个在 32k 上下文时下降到 50% 以下，大约 150k 是你获得不可靠输出的地方。" 解决方案？使用主代理作为编排器，生成具有新鲜上下文窗口的子代理。

子代理倍增输出： 不是让一个代理反复压缩其上下文，而是为并行任务生成专门的子代理。Rashid 声称："需要你一周的时间，可能 10 分钟就完成了，因为子代理可以为你完成所有工作。"

构建真实系统：YouTube 突破视频研究者

教程演练了构建一个完整的 YouTube 研究系统：

1. 安装 MCP 服务器： 将 Claude Code 连接到 YouTube 的数据 API
2. 创建代理技能： 打包查找"突破视频"（观看量与订阅者比例高的视频）的说明
3. 生成并行子代理： 五个代理同时搜索不同的关键词角度
4. 整合结果： 生成包含标题模板、缩略图 URL 和突破评分的报告
5. 连接到 Notion： 将结果保存到数据库以供团队访问

技能结构： 每个技能都包含 YAML 前言（标题、描述、所需工具）加详细说明。当你要求 Claude "研究这个视频创意"时，它扫描技能，找到匹配项，并仅加载相关内容——保持上下文整洁。

使用 Claude Opus 进行编排： Rashid 为主编排代理切换到 Claude Opus，因为它在工具调用和子代理协调方面做出更好的决策。

业务 AI 实施的 6 个关键经验

• 从路由开始 - AI 需要知道在哪里找到正确的工具和上下文。CLAUDE.md 是你的地图。
• 将工作打包成技能 - 标准操作流程变成 AI 可读的剧本。技能相互堆叠以实现复杂工作流。
• 积极使用子代理 - 新鲜的上下文窗口意味着更好的性能。编排而不是执行。
• 计划模式防止错误 - 在构建任何东西之前让 Claude 与你讨论需求。
• 连接外部世界 - MCP 服务器将聊天机器人转变为创造价值的代理。
• 增量测试 - 在连接子系统之前运行它们。MCP 有时需要窗口重新加载。

这对一个人的业务意味着什么

Rashid 引用了 Sam Altman 关于一个人的十亿美元公司的预测，并将 Claude Code 框架为实现这一目标的杠杆。数学是这样的："现在需要你 40 小时一周的工作，Claude Code 可能可以做 36 小时，你只需花 4 小时来指导它并给予反馈。"

这种转变不仅仅是效率——它正在改变独立运营者可能实现的目标。你不再雇佣虚拟助手，而是构建 AI 系统。你不再学习编码，而是描述你想要什么。企业主从任务的执行者变成了 AI 员工的编排者。

对于部署 AI 代理的组织，这个演练展示了实际情况：基础设施存在、工具有效，实施路径对于愿意学习这些模式的非开发者来说是可访问的。