给所有 PM、运营、增长、内容、HR、市场、行政、设计、研究—— 日常工作要用 Claude 把活干完，又听说 Claude Code 能跑批量自动化、改文件、做数据， 但不想读 API 文档、不想学 prompt engineering 理论的人。 这里只放真实业务场景里跑出来的工作记录，不是 demo，不是翻译。
一个新用户分层模型，过去要数据分析师 3 天。把业务规则翻译成 prompt，附上 SQL schema 和样本数据上下文，让 Claude 直接产出可跑的分层逻辑。复盘哪些场景能替代、哪些不行、模型在哪里翻车。
中英双语 PR 稿是高频任务。把 Claude、GPT、DeepL 跑了 8 轮 A/B，看哪家在专业语境下保留信息密度最好。包含完整 prompt 模板、败例样本，和最后实际用上的那一版。
连锁实体门店第二家选址。把人流数据、租金、竞品分布喂给 Claude，让它输出候选区域对比报告。后来真的去走了一遍——AI 判断在哪里准、在哪里完全翻车。
一句营销文案要发到多个中文市场。简体直译繁体读起来僵硬，有些市场对"亲爱的"反感，有些对"宝子"反感。一套 Claude 多市场 prompt——它知道每个市场的语感地雷在哪。
真实 hiring 流程的脱敏复盘，待写。
季度 OKR 自评工作流的脱敏复盘，待写。
给非代码人的 prompt 速查手册。每个条目 = 一个具体业务任务 + 可直接复制的 prompt + 1-2 个真实输出示例。 不讲 Claude 是什么，只讲"今天我要做 X，怎么让 Claude 帮我"。 覆盖双栈：浏览器版 Claude 能搞定的 + 必须用 Claude Code 才能跑的（批量改文件 / 跑数据 / 串多步流程）。
中文 AI 内容里 90% 是给开发者看的。 文档讲 API、社区聊参数、博客拆论文。Claude Code 这种工具更是被默认成"程序员的玩具"。 但日常真正用 Claude / Claude Code 把活干完的非代码人—— PM、运营、增长、内容、HR、市场、行政、设计、研究——很少在中文世界找到对得上自己日常的内容。 这个站只讲他们的真实业务场景。
不做单纯翻译。不做新闻聚合。 翻译派（如宝玉）已经做得很好。新闻类有量子位机器之心。 入门指南是重写参考，配中文区真实案例；案例和 Cookbook 全部原创—— 真实工作里跑过、踩过坑、留下来的工作流和 prompt。
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