我用 Claude 一年多了。
这一年多里,我用它做出了 5 个网站、一个手机 app、一个 Chrome 插件。
今年 2 月之前,我不知道有一个命令叫 --resume。
我从来没刷到过 --resume
--resume 是 Claude Code 里的一个命令——你输入它,就能继续上一次的对话,从你关闭窗口的那个地方接着聊。
之前我以为 Claude Code 窗口关了,我和 AI 之前聊的几个小时就消失了。
所以那一年多,我几乎不碰 Claude Code——一来我觉得它太极客了(终端、命令行,跟我平时打交道的东西不像);二来我以为它对话关了就没,而我聊得很久,一次几个小时常有。
我一直主用的是 Claude 桌面端。原因很简单——桌面端的对话一直摊在侧边栏里,我随时能翻回来。我做的那 5 个网站、那个 app、那个 Chrome 插件,全都是用 Claude 桌面端做的。
为了让对话不丢,我还自己搞了套办法:用 filesystem 这个 MCP 让 Claude 把每次的重要对话总结后写进 Obsidian——隔一段时间总结一次,Obsidian 里慢慢攒下来。这是我自己摸索出来的”持久化”方案,我用得挺顺手。
直到今年 2 月,Claude 桌面端开始频繁出问题,没聊几句就报错。不得已,我打开了一直绕开的 Claude Code,问它怎么解决稳定性。
它顺嘴告诉我:对话不会丢的,有 --resume。
类似的还有几个:
/export—— 把当前对话导出存档Alt+V—— 在 Claude Code 里直接粘贴一张图(之前一个多月,我一直在 Claude Code 用截图软件保存图再”上传”)--dangerously-skip-permissions—— 跳过每一次操作都要授权的弹窗
这些不是高级技巧——它就是 Claude Code 的官方命令,在它的官方文档里。但我刷不到。
我刷到的是什么?
“500 个 ChatGPT 提示词,让你超过 99% 用 AI 的人”。
这种标题我收藏过一堆。打开看过的——零个。用过的——零个。
我开始想这件事——为什么基础我刷不到,花活推给我我还收藏?
你能刷到的常常不该深学,你该深学的常常刷不到
我的判断慢慢变成这一句 ——
你能刷到的常常不该深学;你该深学的常常刷不到。
为什么会这样,机制其实很直白:
你能刷到的 AI 内容——博主要点赞,产品要镇你。“500 个 prompt 模板”和”AI 神器一键全自动”演示会火;“--resume 这个命令存在”或者”LLM 本质就是输入输出 + 工具调用”——不会火。
你该深学的 AI 内容——基础命令、工作原理、能力边界——大多没人讲。因为它不性感、不炸,讲完读者不会”哇哦”。
这两边一夹,你的”AI 学习生活”就被算法塑造成了:刷得到的不该深学,该深学的刷不到。
用 AI 一年多撞出来的判断是:你得主动学两件事,跟这个塑造对着干 ——
- AI 的工作原理——LLM 本质是什么,工具调用是什么意思
- AI 的能力边界——它能做什么、不能做什么
这两件事不会让你”超过 99% 的人”,但它能让你自己看穿 99% 的内容是不是值得花时间。
真该看一眼的基础——你刷不到
像 --resume 这种命令,不值得专门花时间学。它就一行,看一眼就会。
但前提是你得知道它存在。
我刷不到它,因为 --resume 在 YouTube 进阶教程里没有市场。一个标题”5 个 Claude Code 进阶命令”,里面如果是 --resume、/export、Alt+V 这些——这视频不会火。同一个博主换个标题”5 个让你效率翻倍的 Claude 神技”,里面塞几个让人”哇哦”的复杂用法——这视频火。
所以你能刷到的”进阶”,基本是设计来让你点的,不是设计来教你用的。
我的建议很简单:
- 直接看官方文档 —— Claude Code 一行
claude --help列出全部命令;Claude 桌面端有自己的快捷键文档 - 直接问 AI 自己 —— 跟 Claude 说:“你有哪些常用命令我应该知道?”它会给你一份
- 别专门追”进阶教程”
5 分钟,比一年省事。
真不该深陷的花活——你天天刷到
这一头我自己也踩过坑,而且踩了两层。
浅层:收藏的那一堆
刚才说的”500 个 ChatGPT 提示词,让你超过 99%“那种。
我收藏过一堆。打开看过的零个,用过的零个。
我后来仔细想——为什么会这样?
因为这些内容的产品目标不是”让你用”,是”让你收藏”。
它做得越像”我学到东西了”,你越愿意点赞 + 收藏。收藏 + 点赞是博主的目标,不是你的目标——你和他的目标对不上,所以你以为你赚了,其实你只是替他完成了 KPI。
代价:你产生了”我有在学 AI”的错觉,然后什么也没真学到。这一层很便宜,但它偷走的是你的判断——你以为你有储备了。
深层:装上去花了钱的那个
更深一层的坑,是那些**“演示里无所不能”的 AI 神器**。
我试过一个叫养龙虾的——做法是把所有 skills(给 AI 加能力的小程序)全部塞进同一个对话里。它的演示视频很炸——你随便问一句,AI 一下子帮你查邮件、改文件、做表格、订机票,一气呵成,看起来像个全能管家。
我装了。试了几天。
账单飙得很快——因为所有 skills 都塞进一个对话,每一次回答 AI 都要把所有 skills 的描述塞回去给自己看一遍,token 直接爆。
同时有一件我后来才反应过来的事:这种做法默认信任所有 skills——你装一个有问题的 skill,它就能动你机器上的所有东西。
我卸了。后来看一圈下来——现在大家基本也都不用养龙虾了,核心原因就是太贵。当时演示视频里那种”哇哦”的感觉,撑不过账单第一次出来的那一刻。
但卸了之后我面对的是同一个问题:我确实需要 AI 在我电脑上做事。
我后来花了两天搭了一个完全不一样的方案——租一台云电脑,在云电脑上装 Claude Code,用 tmux 让它的会话常驻;我从手机或本地 SSH 上去,随时接管或者放它跑。费用比那个 AI 神器低了几十倍,skills 我一个一个挑着装,出问题影响范围可控。
为什么我能想到这个方案?
不是因为我聪明。是因为我心里有一句话 ——
AI 就是大语言模型,逃不出输入 + 输出 + 工具调用这个模式。
那个 AI 神器包装得再炸,底下也是同一个模式。一旦你脑子里有这个模式,你看到任何”全能管家”型的 AI 产品,你就会问 ——
- 它的输入是什么?(——啊,所有 skills 描述都塞回去给模型了)
- 它的输出是什么?
- 它怎么决定调用哪个工具?(——你信任的边界在哪里?)
三个问题一问,这类做法的问题(token 爆 + 安全)就自己浮上来了。不需要看任何评测视频。
所以学什么
我现在的判断 ——
不要专门学:
- 各种”100 个 prompt 模板""500 个 ChatGPT 提示词”
- 某一款 AI 产品的具体怎么点(它会变;就算不变,AI 自己会教你)
要主动学:
- AI 的工作原理 —— 它怎么从输入到输出,怎么调用工具
- AI 的能力边界 —— 它哪些事做得好、哪些事做不好、哪些事它会装着做好但其实做不好
这两件事是你自己造的判断尺。有这把尺,任何新冒出来的”AI 神器""AI 进阶视频”你都能扫一眼判断该不该花时间。
如果让我重新开始,我会优先学这几件事(每一件后面我会单独写一篇,或者已经写了):
- Skills 的原理 —— 为什么”小工具的组合”是 AI 时代的基础构造
- Agentic AI 的原理 —— AI 怎么”自己干活”,而不是”等你问一句答一句”
- MCP 的原理 —— 让 AI 接你电脑、服务、账号的协议(Claude 桌面端叫 connector)
- Claude 的原生指令 ——
--resume/exportAlt+V这一类,5 分钟看一遍,真正”该看一眼的基础”
如果你还没装一个真正的 AI 桌面端,先回去看 AI 不是不行,是你用的那个已经过期了。
剩下的,慢慢来。