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深度实测！我用Claude Design重做了QQ音乐，结果令人意外
一、全文速览图最近claude又更新了一个设计工具，据说是强到不行，有群友让我来做个评测，正好我也准备写一篇测评，所以今天我就带大家一探究竟。
我当时给Claude Design写的提示词是这样的，帮我设计一个音乐App的首页，参考QQ音乐的产品形态。要包含顶部搜索栏、今日推荐轮播卡片、根据听歌偏好推荐的歌单横向滑动、新歌速递、以及底部导航栏。整体风格要有情绪感，年轻化，可以用一些渐变和毛玻璃效果。iOS风格，402x874的手机尺寸。
这个提示词，其实就是我已经优化过的。
它把产品类型说清楚了，把页面需要包含哪些模块列得很具体，还限定了视觉方向，甚至连画布尺寸都给了。
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所以Claude Design一次就生成了一个相当完整的首页方案，整体布局和模块划分都对得上，省了好几轮来回扯皮的token。
我当时看到结果的时候还挺意外的，心想这AI做UI还是有不少提升。但问题也很多，就是那种远看还行，一近看就知道不能直接交给开发的程度。
这时候很多人的第一反应是再发一大段话让AI全部重做。
千万别。
全文重做就是token黑洞。这时候更省的做法是精准下刀，只改有问题的地方。
我当时就拆成了三个独立的修改指令。第一条专门说图标的问题，让它用更精致的线条图标，控制线宽和尺寸比例。第二条说封面的问题，让它用抽象的几何插画或者色块组合替代纯渐变。第三条说中文排版的问题，给了具体的字号层级要求。
三条提示词分开发，每条都只解决一个问题，Claude Design每次修改的范围都很小，没有把已经做好的部分搞乱。
如果我是跟它说，整体优化一下，大概率它会把排版重新排一遍，把已经对了的模块也改了，最后还得花更多的轮数改回来。
总之，核心就一句话，提示词越具体，AI越省事，token也越省。
第二个案例，日常提问怎么问得更高效
这个其实更常见。我们大部分时候用AI不是在做大项目，就是日常问个问题，查个东西，让它帮你改段话。
我之前有个习惯，会用语音记录一段想法后丢给Claude说，帮我优化一下这篇口述想法。
这种问法就是token黑洞。
AI不知道我要优化什么，所以它只好全来一遍，然后改得乱七八糟。后来我改了问法，让它更口语化一些，像跟朋友聊天的语气，优化内容逻辑，使其更自然通顺，不要修改我想表达的原意。
但我发现一个问题，每次让Claude帮我润色文章的时候，我都得重复说一遍同样的要求。每次都打一遍，烦不说，光这些重复的要求就在烧token。
所以我后来干脆把这些要求写成了一个skill文件。skill你可以理解成一份提前写好的说明书，告诉AI你是谁、你的风格偏好、你的禁区是什么。每次对话的时候AI会自动读取这份说明书，我就不用每次都重复说一遍了。
这个事的本质是什么呢？其实就是把优化范围提前说清楚了。你仔细想想，这个逻辑其实大家早就熟悉了。
你平时用Figma做设计的时候，每一步操作都是非常明确的。你选一个图层，改一个颜色，拖一个间距，指哪打哪，没有任何模糊地带。软件不需要猜你要干什么，你点哪它就改哪，效率极高。
这其实就是最省token的交互方式。
跟AI打交道的道理是一样的。你给AI的指令越接近指哪打哪的状态，token浪费就越少。skill就是帮你把那些反复出现的指哪打哪固定下来，不用每次重新描述一遍。
回到总结资料这个场景，也是同一个道理。很多人会把十几页的资料全塞进去说帮我总结。能用，但巨烧token。
更省的做法是拆成两步。第一步只提取信息，从这些内容里只提取跟XX主题相关的关键信息，按重要性排列。第二步再加工，基于上面提取的信息，写一段800字以内的总结。
第一步筛信息，第二步写内容。任务拆得越单纯，AI每一步就越精准，返工越少，token自然省下来。我自己处理竞品资料的时候基本都是这么干的，比直接扔进去说帮我总结效率高了不是一点半点。
两个案例说完了，顺着上面的再聊聊我自己总结的几个规律。每条我都会附上具体怎么写，你看完直接就能用。
1. 每次只解决一个明确问题
最费token的提问就是那种大而全的，AI不知道你到底要什么，只能猜，一猜就长。把大问题拆成小问题，每次只问一个，边界清楚，输出就短。
举个例子，你写了一篇文章想让AI帮忙改，跟它说换成只看开头的前200字，告诉我哪些地方读起来别扭，给出修改建议，其他部分不要动。
同样的，你想让AI帮你做PPT，说帮我列出述职PPT的页面结构，每页一句话说清楚放什么内容，控制在8页以内，不要写正文。
2. 给输出加限制
AI真的很容易热心过度。你问一个问题，它给你补背景、讲原理、列延展建议，结尾还问你要不要继续。
这里给大家几句我自己经常用的万能限制语，基本上每次提问都可以往后面加。
"控制在500字以内"，限制长度，最直接有效。
"不写背景直接给结论"，省掉AI最爱输出的那些铺垫。
"结尾不要追问"，省掉AI每次结尾那段"你还需要什么帮助吗"。
"每条建议不超过一句话"，防止AI把一条建议展开成一整段。
"只列要点，不要展开解释"，适合你只需要方向但不需要细节的时候。
这些话每句可能只有十几个字，但真的能帮你省掉一大截无用输出。
格式限制也一样好用。"按问题、原因、建议三列输出"，AI会自动收紧表达。"先给提纲不写正文"，先对齐结构再动笔，避免方向跑偏之后全文返工。
3. 能局部改就不要全文改
一篇文章如果已经有70分了，最好的做法是精准下刀。
我自己常用的几种局部修改句式，"只改标题给我5个选项""只改开头让它更有冲突感""只找出逻辑不顺的3处并给修改建议""第三段的数据论证太弱了，只加强这一段"。
关键是那句"其他内容不要动"。不加的话AI很容易把你没让它改的地方也顺手改了，改完你还得改回来，来回两轮就白花了。
4. 复杂任务先要结构再要正文
就像写文章，别一上来就让AI写完整稿。先问"给我一个5段以内的文章结构，只写小标题和每段核心论点，不要写正文"。你看完结构没问题，再说"按这个结构写正文，控制在800字以内"。虽然多了一步，但更省。因为结构错了全文一定错，结构先对了后面基本不会大返工。
5. 长资料分两步处理
前面说过了，先提取再加工，不要一股脑全塞进去让AI总结。第一步"从这些内容里只提取跟XX主题相关的关键信息，按重要性排列"。第二步"基于上面提取的信息写一段800字以内的总结"。两步走比一步到位省得多。
6. 开新对话而不是在老对话里继续
这条我在之前的文章里有说过，很简单易于实操的办法。前面说过，每轮对话AI都要把之前所有消息重新读一遍。所以如果你的问题跟前面的对话没关系，直接开一个新对话。
7. 让AI先问你问题再动手
在你发给AI的提示词后面加一句"在开始之前，先问我3个你觉得还需要了解的问题"。AI会把它不确定的地方主动问出来，你回答完它再动手，比它猜着写然后你来回改省太多了。
说到这里，我想多说几句。
这些方法听起来都不难对吧？但我自己用了很长时间才真正养成习惯，主要是claude的token实在是用的太快，逼着我想着办法省着用。
但省token这件事，也不能为了省而省。有段时间我特别执着于减少对话轮数，每次都把所有要求写得特别细，一条消息恨不得写500字。结果token是省下来了，但我花在写提示词上的时间比让AI来回改几轮还长。这就搞笑了。
所以关键不是省，是效率。是用最短的路径达到你的目标。
那怎么才能做到每次提问都又快又准呢？说到底还是得靠平时的积累。
关注我比较久的老读者可能知道，我已经坚持每日写作打卡10多年了。现在我在工作中养成了一个习惯，遇到问题或者解决了问题，一定会随手记录下来，几句话就行。这些东西积累得多了，脑子里对各种问题都有一套已经想好的框架，等你去问AI的时候，自然就能把问题说得很清楚。
而且会写之后你自然就会讲，这种改变是潜移默化的。当你开始表达，你就拥有了第三视角，会从别人的反馈里知道自己哪些地方没说清楚，哪些地方逻辑断了。不管是打工还是创业，这个能力都非常有用。像我在群里经常说的，千万不要怕自己写得不好讲得不好，不行动才是最可怕的。
顺便说一下我现在每天是怎么完成知识星球写作打卡的。我想到什么东西，会赶紧打开flomo，然后用豆包输入法，用语音说出来，说完之后就是一大堆口语化的散乱文字，然后复制发给Claude，用我自己的一个语音转短文skill，一分钟就能整理成一篇日记短文。想的部分是我自己的，Claude只是帮我把口语变成了通顺的文字。
这其实就是今天这篇文章想说的事。
AI就像一个能力极强但完全不了解你处境的新同事。你给的信息越精准，它干活越快。你说得越模糊，它就只能猜，猜错了你还怪它。
token越来越贵，反过来看其实是在倒逼我们每个人提升自己的表达和思考能力。以前提示词随便写，AI便宜，多来几轮无所谓。现在每一轮都有成本，你自然就会开始认真对待每一次提问。
这跟小时候打长途电话一样，贵的时候你会先想好要说什么，争取一次说清楚。微信免费之后，反而一句话拆成十条发，沟通效率其实更低了。
开头我说感觉自己是在付费上班。
写完这篇我改主意了。与其说是付费上班，不如说是在给自己的思考能力交学费。这笔学费，AI只是代收的，真正赚到的人是你自己。
想清楚再说话。这大概是AI时代最便宜的投资了。
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