我的幕僚长，Claude Code
现代个性化技术的梦想始终是拥有一个完美的数字助理——一个幕僚长，在你喝第一杯咖啡之前，就能帮你处理收件箱里的邮件、安排好一天的行程，并处理生活中的各种琐事。对大多数人来说，这个梦想仍然遥不可及，介于“更强大的Siri”和科幻小说之间。
但如今，即使对于不懂编程的人来说，这个梦想也触手可及。我知道，因为我刚刚花了36个小时，用Claude Code搭建了它。
我应该在此说明一下我的编程背景：我没有任何编程经验。我是一位43岁的科技传播顾问，在加州马林县经营着一家个人事务所。但我设计了这个系统，而且它之所以能运行，是因为Claude Code让我可以专注于思考，然后处理剩下的所有事情。
1、它的实际功能
每天早上我醒来之前，我的Mac Studio电脑上都会自动运行两个程序。第一个程序会扫描当天和第二天的谷歌日历，查找需要实际地点的会议，使用谷歌地图 API 计算实际驾车时间，并创建出行时间事件，以便我了解何时出发，避免重复预约。第二个程序会整理昨天的邮件，识别需要处理的事项，检查我的任务管理器（我使用 Todoist）是否存在重复项，并创建分配了优先级、截止日期和预计完成时间的任务。
到早上 6:15，我的任务系统无需我手动操作即可自动更新。
到达办公桌后，我点击 Stream Deck 上名为“上午扫描”的按钮。这会触发 Claude Code 中的一个命令，该命令会提取我的任务、日历和最近的会议记录，以便获取上下文信息，然后将每个项目分类到四个类别之一。绿色表示 Claude 可以独立完成该任务。黄色表示可以完成 80%，需要我来完成。红色表示需要我参与或亲自处理。灰色表示今天无法执行。我查看完整的分类列表，调整任何看起来不妥的地方，然后点击“开始”。
接下来才是精彩的部分。六个专门的AI代理并行运行，每个代理都有自己的上下文窗口和工具访问权限。一个代理负责起草邮件（它只负责起草，从不发送）。另一个代理更新我在知识管理系统Obsidian中的客户文件。还有一个代理负责安排会议。还有一个代理负责对潜在客户、某个主题或新闻事件进行背景调查。它们同时工作，而我可以专注于战略性工作：写作、打电话，以及那些真正需要动脑筋和判断力的事情。
几分钟后，我收到了一份完成报告。任务标记为已完成。邮件草稿已保存在Gmail中，等待我审核。客户备注已更新。研究资料已归档。后续步骤已标记。
这就是AM Sweep的实际效果。任务和公司名称是虚构的，但系统格式和逻辑是真实的。
然后，我按下Stream Deck上的第二个按钮“时间块”，它会执行另一个命令，将我剩余的Todoist任务转换成一个按时间段划分的日历，并根据上面已分配的持续时间进行调整。它知道哪些任务需要在家里完成，哪些需要在办公室完成，哪些需要在特定地点完成。它会将我所有的琐事集中起来，安排一次出行，并根据地理位置规划路线，最大限度地减少折返，同时还会提供真实的谷歌地图驾车时间。它会在合适的日子安排健身时间。它会将家务安排在孩子们睡着后的晚上。如果今天有事安排不合适，它会根据当天的日程安排，推荐一个具体的未来日期。
我查看建议的日程安排，根据需要进行调整，然后点击“开始”。日历事件随即出现。我的一天安排妥当。只需一分钟。
第一次看到整个系统运行时，六个代理并行工作，我的终端不断更新进度信息，我盯着屏幕笑了。现在，我只需听着音乐，就能开始高效地完成任务。
2、架构（而非代码）
整个系统运行在 Claude Code 上。如果您之前没有使用过：您只需用简单的英语描述您的需求，Claude 就会编写并执行代码。我的系统之所以能够运行，关键在于子代理，它们本质上是Claude Code并行启动的独立AI工作单元，每个子代理都有自己的指令、工具访问权限和上下文。
但代码本身并非亮点，亮点在于设计。
关键在于理解了分层结构：每个组件都必须知道其他组件的存在。夜间邮件扫描器并非只是将任务导入我的任务管理器；它还会为任务添加元数据，以便晨间清理程序能够正确分类。晨间清理程序并非只是进行任务分类；它还会为每个子代理构建上下文包，以便他们在独立的上下文窗口中完成工作。时间块管理器并非只是进行调度；它还会读取所有上游的输出并进行相应的处理。你应该明白我的意思了。
这正是系统与脚本集合的区别所在。每个部分都旨在为下一部分提供支持。移除任何一层，其他部分仍然可以正常工作。但整体远大于各部分之和：六个独立的工作单元同时处理不同的上下文，其中之一就像和聊天机器人对话一样，争夺用户的注意力或记忆。
实际的构建过程就是一场对话。我编写了详细的 Markdown 文件，精确地描述了每个组件的行为方式：分类标准、语音指南、调度规则、工具权限。Claude Code 将这些纯英文文件当作指令并执行。我通过将系统与我的实际任务列表进行比对来迭代优化，并在出现分类错误或代理做出错误判断时进行调整。整个过程耗时 36 小时。
我完全不需要理解代码的语法。但我需要对架构有一个清晰的认识：哪些组件相互通信，每个组件负责什么，以及人机交互的边界在哪里。这属于系统思维，而非软件工程。
3、最关键的设计原则
我做出的最重要的决定是，要非常谨慎地保留人为因素。
系统从不发送电子邮件。它负责起草，然后由我进行审核。系统从不撰写我的战略简报，这些核心战略文件定义了每个客户项目。它们 100% 由我撰写。系统从不做定价决策、处理涉及人际关系的沟通，也不做战略决策。当不确定某项任务是否需要我判断时，它会默认选择“准备”（完成80%的工作），而不是“派遣”（完全处理）。
这听起来显而易见，但经验告诉我并非如此。这可能是大多数人在构建此类自动化流程或开始考虑“智能化”工作时最常犯的错误。他们要么过于保守，导致系统沦为一个华而不实的待办事项清单；要么过于激进，导致人工智能开始发送听起来不像你本人的邮件，并做出未经你授权的决定。找到中间状态非常有限，而且因具体情况而异，而找到它才是真正的挑战。
我最终采用的框架是：派遣、准备、我的任务、跳过。绿色任务会被完全处理。黄色任务会被准备好，并提供选项供我选择。红色任务会被标记为我的任务，并附上系统能够提供的任何相关信息。灰色任务会被有理由地推迟。系统总是倾向于让我参与任何模棱两可的事情。
4、它取代了什么
我经营一家精品咨询公司。最多五个客户，全部都是介绍来的，没有初级员工。这套系统取代了原本需要一位熟练的运营人员，他了解我的客户，理解我的语气，管理我的日程安排，并处理专业服务公司日常运营的繁琐事务。
在此之前，这个人就是……我自己。每天早上，我都要花 30-45 分钟查看邮件、更新任务、安排日程、整理笔记，以及处理那些必要但并不重要的日常运营工作。现在，这些时间只需几分钟。
所以，自动化系统每天早上为我节省 30-45 分钟，每周五天，一年下来，更不用说 Claude 可以直接处理的任务所节省的时间了。仅此一项，每年就能节省 130 到 195 个小时。这可不是个小数目。
最大的收获并非节省了时间，而是减轻了我的认知负担。每天早上我坐下来时，业务的运营状态已经井然有序、分清轻重缓急，只待我做决定，而不是像以前那样需要重新组装。我一天的工作是从决策模式开始，而不是从收集信息模式开始。如果你曾经独自经营过公司，你就会明白这种区别并非抽象的概念。它决定了你的早晨是疲惫不堪还是专注高效。夜间自动化功能也消除了我长期以来对电子邮件的隐隐焦虑，以至于我之前都没意识到它的存在，直到它消失才有所察觉。
5、费用
我使用的是 Claude 的 Max 套餐，截至撰写本文时，价格为每月 100 美元。Claude Code 包含在订阅中，但高强度使用可能会超出套餐包含的额度。实际上，我的大部分使用量都在套餐范围内。即使超出，超出的部分也微不足道，与效率提升相比简直微不足道。夜间自动化功能使用更便宜、更快速的 Sonnet 模型，而其他所有操作则使用逻辑更强大的 Opus 模型。我的 Google Maps API 调用次数远低于 Google 免费套餐的上限。由于所有程序都运行在我的 Mac Studio 本地，所以托管也是免费的。
除了我已支付的订阅费用之外，新增的总成本：最高可能在每月 5-10 美元。一个兼职虚拟助理做类似的工作，费用在每月 400 美元到 1000 美元之间，而且他们无法即时访问（或近乎即时地处理）我的会议记录、邮件历史记录和知识库。
6、重点
我一开始并没有打算搭建一个幕僚长团队。我的目标是解决一个问题，而解决这个问题又引出了下一个问题。夜间收件箱扫描让早晨的优先级排序更加高效。更高效的优先级排序使得分派代理成为可能。可靠的分派使得时间块管理切实可行。每个环节都建立在其他环节存在的前提下。六个小时的工作，不断累积。
如果你身处旧金山或硅谷，你可能会觉得大家都在这么做。其实不然。跳出科技圈，你会发现几乎没有人用人工智能来构建企业实际运营的基础设施。这种差距终将缩小，届时，那些早期就洞察先机、培养出哪些工作应该自动化、哪些工作应该保留人工的直觉，并且学会用系统思维而非指令思维思考的专业人士，将比那些等待别人把人工智能打包成SaaS产品的人拥有巨大的优势。
我不知道未来会怎样发展。但我知道，我现在每天早上都过得非常愉快，而这种改变不仅仅体现在效率上。更重要的是，运营企业的繁重工作被重新分配，让我能够把时间花在真正想做的事情上。
（哦，对了，幕僚长只是负责早晨运营的那一层。我还构建了能够自动化整个客户生命周期的系统，并搭配了一个全面的知识架构，让克劳德能够持续了解我整个业务的背景信息。不过，这又是另一个话题了……）
原文链接：My chief of staff, Claude Code
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