Claude 官方的学习教程，太强了。

骂了这么多次 A 社，今天就先不骂了。反之，今天要夸一下 A 社。

为啥呢，因为 A 社上线了一个 Claude Academy 学习平台，专门教大家怎么把 AI 用好（链接我放在了文末）

无论你是在使用 AI ，还是要开始使用 AI ，或者是要将 AI 推广到你的团队中，你都能在这个站点中找到最佳理论和实践。

而且最好的一点是不要求你使用订阅，你使用 free 账户也能学习，截止到目前用的模型是 Sonnet 5。

给大家都看下这些课程都是干啥的（为了让大家更直观的看图，降低观看门槛，我这里统一用中文翻译了）

Claude.ai

Claude.ai 就是 Claude 的网页版和手机 app，这块会教你在跟 Claude 的对话中，如何思考问题、编写文件和分析数据。

Claude 101 是教会你 Claude 的一些基本功能，比如如何和 Claude 进行一次有效的对话，如何编写清晰的 Prompt ，Project、Artifact 、skill 都是啥。

还会给你介绍下 Claude Design、Claude Code 、Claude Tag、Claude In Chrome 这些产品都是干啥的。

如果你觉得门槛还是高的话，可以看下 Claude 入门指南。

只要 5 分钟，看不了吃亏看不了上当，不过还是推荐大家用油管子去看，别为我为啥，你看一下就知道了。

一般对话都是一次性的，像某样东西一样用完就扔了。

如果你想要找个长期合作的，那你就得用 Project 了。

Claude Code

Claude Code 估计是大家都喜欢看的栏目了，Vibe Coding 的最爱。

同样的，Claude Code 入门也是三节课，Claude Code 101、您的第一天。。。 和 Claude 上下文。

Claude Code 101 这个课很不错，基本上就是 Claude Code 新手入门第一课了算是。

这个课程包括编写有效的指令，使用 compact 、clear 和 context 管理窗口，hooks 的作用和用法，如何创建并维护 CLAUDE.md

Claude Code 101 我还是建议大家学一下，因为我之前也学过 Claude 101 的课程，当时还通过了考试拿到了证书。

如果你觉得还是有些门槛的话，可以看看后面的 Claude 第一天和提供上下文。

这俩都是文档，文档的好处就是随时可控，方便查阅，这是我觉得优于视频的地方，坏处就是上手门槛没视频低，还得自己去理解。

Claude Cowork

Cowork 使用的是 Claude Code 那一套独立架构，不过不需要命令行，能把复杂任务拆成多个步骤自己跑完。不过 Cowork 只有 Pro / Max / Team / Enterprise 付费方案能用，免费版没有，而且比普通 Chat 更耗用量额度。

也就是说如果你想要交付什么东西，做复杂的成品方案，需要用 Cowork。

Cowork 的学习思路和 Claude.ai 是一样的。

Claude Cowork 会告诉你关于你想知道的 Cowork 的所有事情，比如为啥用 Cowork 而不用 chat 或 Code，如何完成一个完整的端到端任务。

简单理解，就是你除了编码任务之外的其他事务都可以交给 Cowork ，就类似豆包办公，Traework、千问办公那种。

Claude Tag

Claude Tag 是面向企业/组织的，目前只在 Slack 里提供，Team 和 Enterprise 方案能用，还是 beta 版本。

它的用法很像在群里 @ 一个新同事。

管理员先给 Claude 开放指定的频道、文档、数据和代码仓库，群里任何人都可以 @Claude 派活。它会在 Thread 里自己拆步骤、调用工具，做完之后再回来交付结果。

Claude Tag 最大的区别就是大家共享同一个 Claude。频道里的人都能看到它在干啥，也能随时补充要求，它还会记住这个频道的上下文和大家给过的修改意见。

而且任务交过去之后你关电脑也不影响，它会继续在后台干活，还能跑定时任务，甚至主动回来提醒你哪个事情卡住了。

简单理解，就是把 Claude Code / Cowork 塞进 Slack，给它一个团队账号和一套管理员控制好的权限。以后群里不光能讨论工作，也能直接把工作交给 @Claude。

Claude Platform

Claude Platform 就是将对接的 API ，不过 Claude 的 API 这么贵。。。一般没有 C 端用户考虑接入吧。。

不过，如果有有能力的大哥可以看一下这块使用 API 来构建的。

上述讨论的都是 Claude 的产品模块，也就是这里。

旁边还有个 AI Fluency，这个讲的是 AI 通识，不绑定 Claude 的某一个产品。

它的核心是一套 4D 框架：Delegation、Description、Discernment 和 Diligence，中文翻译过来就是委派、描述、辨别和尽责。

说白了，就是哪些事情适合交给 AI，怎么把任务说明白，怎么判断 AI 给的东西靠不靠谱。

我觉得这这玩意很有用。。今天你用 Claude，明天换 GPT、GLM、Kimi 或者 DeepSeek，这套东西可以复用。

在资源这块，基本上是涵盖了所有的 case 和文档了，包括课程、教程、用例和网络讨论等。

本文肯定没有办法一一给各位介绍完毕了，只能大致介绍一个框架，各位亲爱的读者朋友们自行上官网看就行。

而且还不要魔法。

还有一些让人看了很感兴趣的，比如 AI 为什么会产生幻觉、为什么 AI 会存在偏见。

让大家全看完也不可能是一件现实的事情。

所以我把官网的 22 门完整课程，还有教程和用例目录都过了一遍，最后只留下几个我真心觉得有用的。

如果只看一个，我推荐《上下文如何影响 Claude 的表现和成本》。

这只是一个 20 分钟的教程，但是它把 parametric memory、context、compaction 和 written memory 都讲清楚了。

你会知道为啥对话越长消耗 token 越大，compact 之后为啥偶尔会丢细节，Claude 所谓的记住了是啥意思。Chat、Cowork、Code 都需要上下文，这个教程的投入产出比是最高的。

第二个是 《Getting good at Claude：一套有研究支撑的课程》，只有 6 分钟。

Anthropic 分析了 Claude Chat、Code 和 Cowork 里的 5 万多次对话，最后发现 Chat 用户最该学的是不断迭代，Code 和 Cowork 用户最该学的是先把目标说清楚，讲明白。

已经在用 Claude Code 的，直接看 Claude Code in Action 。这个课 1 小时，涵盖：怎么控制 compact 的内容、怎么用 rewind 拉回跑偏的任务、怎么写一个 Claude 真会遵守的 CLAUDE.md，以及 hooks、定时任务、GitHub Actions 和无人看管时怎么验证结果。