Claude Code 不止能编程，我用它每周写两万字

在之前的一篇文章中，我分享了如何使用 Claude Code、OpenAI Deepresearch 等工具，帮助我进行工作（插入文章链接）。当时那篇文章，主要还是侧重于调研、产品设计、编码等产品研发相关的工作。

而最近一两个月，除了设计和编码这些工作之外，我每周还要完成一篇微信公众号、两篇极客时间的技术专栏，有时候还要写一些公司内部的技术文档，这些写作工作加起来每周接近两万字。文字内容的风格也包括从公众号，到音频课程，再到技术文档等多种不同的类型。

对于一个高考作文成绩并不好的程序员来说，写作本身也是有相当挑战的。虽然十年前公司刚创业的时候，我自己完成了二十万字技术文档的撰写，早期对外的公众号、博客文章也有参与，但是一直不算游刃有余。而最近在用 Claude Code 编程之后，也在尝试用它帮我完成写作。

在经过一段时间的尝试之后，我发现它对于写作也有很好的提效，已经有点离不开它了。有一次还跟朋友开玩笑，说“我现在没有 AI 已经没办法写东西了”，也尝试在自己的笔记本上本地安装 GPT-oss-20b，这样在飞机上也能继续用 Claude Code 写作了。

今天这篇文章，就和大家分享一下，我是怎么使用 Claude Code 进行写作的。

01. 工作环境的准备

跟编程一样，写作某种意义上也是需要“IDE”的。在经过各种不同的尝试之后，当前，我的 IDE 主要由 Visual Studio Code + Claude 插件构成。如下图所示：

我选择 Markdown 文件作为写作的主要格式。相比较处理 docx 文件时还需要借助 Python程序，Claude Code 对于 Markdown 的处理就要方便得多。同时，我自己对于 Markdown 的排版和格式也比较熟悉， VS Code 也有非常好的插件支持 Markdown 格式的预览，所以 Markdown 算是一个对人和 AI 都比较友好的文件格式。

选择 VS Code + Claude 插件，而不是直接使用 Claude Code 命令行工具，则是因为相比较代码，写作目前来讲还是一个需要较多人工干预的工作。

Claude Code 作为一个 Agent，试图直接交付 L4 级别的结果，这在编程领域是可行的。因为程序是否符合预期，运行一遍就可以，AI 可以很方便地根据结果进行反馈。而对于写作任务，AI 就没有办法判断写出来的结果是否是符合预期的。

因此，相比 AI 在编程方面已经做到了 L4，人只需要检查最终结果，写作目前可能还是停留在 L2 阶段，依然是需要以人为主，AI 为辅。在这种情况下，有一个可视化的工作环境还是必须的。

所以，目前，我与 AI 的协作方式大致上是，我自己给出文章的创意；AI 帮我完成调研，进行素材收集。再与我经过多轮对话，共同产出文章的提纲。

大部分时候我自己基于提纲开始进行文章的撰写，偶尔我也会尝试 AI 给出文章的初稿，我再逐字进行修改和调整。选择哪种模式主要取决于文章的性质：如果是原创性居多或者个人感受居多的内容，类似于本文，则还是需要我自己为主来给出初稿；而如果是偏向于纯流程性或者技术性的文档，则在有充分素材的情况下，AI 足够产出让我满意的结果了。

在内容基本完成之后，我会让 AI 根据我自己的文字风格对文章进行校对，并帮忙生成必要的插图和表格。最后，我会让 AI 根据文章的内容帮忙确定一个好的标题，毕竟，取名字也是一个非常重要的工作。

下面我对几个关键环节进行介绍，这些关键环境中，一些常见的工作流程，都可以通过 Claude Code 的 /Agent 命令，保存成特定的 Sub Agents，从而更方便调用。

02. 素材的准备

一篇文章在撰写过程中的素材准备，一方面是需要联网搜索一些必要的材料，这方面 Claude Code 能力已经很好了，这里就不再赘述了。

除了联网之外，写作时一个很重要的问题是需要 AI 能够理解过往已经写了哪些内容。针对这点，我采用的办法是把过往写下来的内容都放在同一个目录中，并且在 CLAUDE.md 文件中详细记录一些需要 Claude Code 理解的背景信息。

例如，我会把技术专栏的大纲文件和已经写好的课程都放在同一个目录中，然后在 CLAUDE.md 中详细说明这个课程的受众，文字应该采取的风格，课程目录放在哪里，每一篇专栏的结构等。实际尝试下来效果不错。

03. 保证文字风格的一致

不管是依赖 AI 进行校对，还是撰写初稿，有一个很关键的点是，需要让 AI 的输出与我个人的文字风格保持一致。而每个人的文字风格是很难在提示词里面简单描述清楚的。

我一开始采用的办法是让 AI 遵循我已经写好的文章。例如，在校对新的公众号文章时，会让 Claude Code 读我之前写好的公众号文章，然后按照相同的风格帮我对初稿进行修改。

后来一方面是为了节省 token，一方面也是为了加快输出速度，我尝试让 Claude Code 先单独读我之前写好的文章，然后总结我的文字风格，保存在一个 feature.md 中。然后在 CLAUDE.md 中直接明确就按照 feature.md 中描述的文字风格对文字进行处理，发现效果还不错。

04. 插图与表格

我尝试在公众号中插入插图来吸引读者读完，在技术专栏时候也需要有表格对文章内容进行总结，或者有架构图来讲清楚技术架构。这方面，Claude Code 在我的实践中可以大大提升这方面的效率。

对于表格，直接把意图告诉 Claude Code，让它在 Markdown 文件中插入表格就可以了，这方面 Claude Code 能力很强，基本上不太需要人干预。例如，下图这个表格基本就符合我的预期：

对于架构图，把意图告诉 Claude Code，或者让它根据文章内容，自己来总结，然后绘制成 draw.io 兼容格式，效果也已经非常好了，基本只需要再补充一两轮对话，然后人工做一些调整，就符合我的要求。例如，下面这个图基本就是它画出来的：

而对于文章插图，我所采用的方式，则是让 Claude Code 读我的全文，自己找出需要在哪些地方插入插图，并且给出对于插图的完整描述文字，然后我再使用豆包等工具根据这些描述文字来对生成一系列候选图，从中选择一张我满意的就好。

05. 内容校对

内容校对就是 AI 最擅长的部分了，由于在 CLAUDE.md 和 feature.md 中都已经对相关背景信息做了描述，所以让 Claude Code 去完成类似于找错别字、找病句、找长句等任务，它都完成的很好。为了保证文章的手工感，我一般是让它来找到问题，最终的修改还是我自己完成的。

总的来说，相比编程，写作是一个难度更低、但是 AI 却没有办法直接形成闭环的任务。不过，尽管 AI 没法直接交付 L4 级别的结果，但是作为 Copilot，对于写作的提效也还是很有帮助的。

不知道你还有哪些使用 AI 提升工作效率的方法，也欢迎扫码进群讨论和交流～ END