O czym jest ten film
- Autor omawia pięć zmian, które proponuje w sposobie pracy z Claude’em.
- Radzi usuwać z poleceń zbędne instrukcje ponownego sprawdzania wyniku, jeśli używany model sam wykonuje taką kontrolę.
- Pokazuje, jak opisać zadanie przez jego cel, odbiorcę i warunek ukończenia.
- Wyjaśnia, jak użyć polecenia
/goaldo pracy nad zadaniem rozłożonym na wiele tur. - Na przykładzie RankSpot opisuje tworzenie bezpłatnych narzędzi przy jasno określonym wyniku i limicie pracy.
- Zaleca osobny projekt Claude’a dla każdego obszaru pracy oraz krótkie instrukcje projektowe.
- Podpowiada, jak zamieniać powtarzalne, sprawdzone zadania w umiejętności Claude’a.
- Omawia rolę przykładów i plików referencyjnych w budowaniu takich umiejętności.
- Porównuje wbudowaną pamięć Claude’a z rozbudowanymi systemami zapisywania i wyszukiwania wcześniejszego kontekstu.
- Pokazuje, jak połączyć polecenia, projekty, umiejętności i pamięć w jeden sposób pracy.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Zacznij od usunięcia zbędnych instrukcji
Na czym polega: Według autora nowsze modele Claude’a potrafią sprawdzać własną pracę bez osobnego polecenia. Dopisek „sprawdź wszystko jeszcze raz” może wydłużyć odpowiedź i zwiększyć koszt.
Jak stosować: Przejrzyj swoje stałe polecenia i usuń ogólne prośby o ponowną kontrolę, jeśli nie służą konkretnemu wymaganiu zadania.
Na co uważać: Gdy wynik musi spełnić określony warunek, na przykład zgadzać się z arkuszem, nazwij ten warunek wprost. Sama ogólna prośba o staranność go nie zastąpi.
2.Opisuj oczekiwany wynik
Na czym polega: Autor zaleca pisać, jak ma wyglądać odpowiedź, zamiast mnożyć zakazy dotyczące jej formy.
Jak stosować: Zamiast „nie używaj wypunktowań” napisz „przedstaw odpowiedź w spójnych akapitach”.
Na co uważać: Ogólnik w rodzaju „napisz dobrze” nie mówi modelowi, jakiego tekstu potrzebujesz. Określ formę odpowiednio do zadania.
3.Wyjaśniaj, dlaczego stawiasz wymaganie
Na czym polega: Uzasadnienie pomaga modelowi zastosować regułę także w sytuacjach, których nie przewidziałeś w poleceniu.
Jak stosować: Jeśli tekst będzie odczytywany przez syntezator mowy, napisz to przy wymaganiach dotyczących interpunkcji i układu.
Na co uważać: Uzasadnienie powinno wynikać z rzeczywistego zastosowania materiału. Dopisywanie pozornych powodów tylko zaciemni zadanie.
4.Określ, po czym poznasz, że praca jest skończona
Na czym polega: Jasny warunek ukończenia daje Claude’owi punkt odniesienia, zwłaszcza przy zadaniach wykonywanych przez wiele tur.
Jak stosować: Podaj mierzalny wynik i sposób jego wykazania: co ma działać, gdzie oraz jaki rezultat ma zostać pokazany.
Na co uważać: Jeśli nie da się sprawdzić, czy cel został osiągnięty, automatyczna praca może się przedłużać bez wyraźnego postępu.
5.Przy długich zadaniach ustaw limit pracy
Na czym polega: W przykładzie autora polecenie /goal kontynuuje pracę do potwierdzenia celu przez osobny model albo do osiągnięcia limitu tur.
Jak stosować: Zapisz cel, kryteria potwierdzenia i maksymalną liczbę tur. Autor podaje przykład limitu 40 tur.
Na co uważać: Praca autonomiczna zużywa zasoby i może prowadzić do zmian w projekcie. Sprawdź wynik oraz zakres wykonanych działań przed przyjęciem go jako gotowego.
6.Oddzielaj obszary pracy w projektach
Na czym polega: Projekt Claude’a łączy instrukcje, pliki referencyjne, pamięć i powiązane zadania. Jeden wspólny projekt dla niepowiązanych prac może mieszać kontekst.
Jak stosować: Utwórz osobne projekty na przykład dla tekstów marketingowych, księgowości i spraw osobistych.
Na co uważać: Podział powinien odpowiadać temu, jak naprawdę pracujesz. Zbyt szeroki projekt utrudnia dobór właściwych materiałów do zadania.
7.Pisz krótkie instrukcje projektowe
Na czym polega: Autor przekonuje, że kilka jasnych zasad z uzasadnieniem sprawdza się lepiej niż obszerny zbiór wszystkich preferencji.
Jak stosować: Zapisz rolę, odbiorców, cel projektu i najważniejsze reguły. Poproś Claude’a, by najpierw zadał ci pytania potrzebne do ich opracowania.
Na co uważać: Gdy model nie stosuje się do reguły, sprawdź również, czy instrukcja nie jest przeciążona lub nie przeczy innym zapisom.
8.Buduj umiejętności z wykonanych już zadań
Na czym polega: Umiejętność to zestaw instrukcji uczących Claude’a powtarzalnej pracy. Autor radzi tworzyć ją dopiero po wykonaniu takiego zadania w rozmowie.
Jak stosować: Przeprowadź proces, zanotuj, co trzeba było wyjaśniać ponownie, a następnie zapisz właśnie te wskazówki jako umiejętność.
Na co uważać: Instalowanie wielu gotowych umiejętności do prac, których nie wykonujesz, nie usprawni obecnego sposobu pracy.
9.Pokazuj przykłady, a szczegóły trzymaj w plikach referencyjnych
Na czym polega: Przykłady dobrych wyników mogą być użyteczniejsze niż długa lista nakazów. Materiały potrzebne tylko przy części zadań można umieścić w osobnych plikach.
Jak stosować: W głównym pliku umiejętności zostaw krótki opis i odsyłacze; przykłady tekstów na LinkedIn i stron produktowych rozdziel.
Na co uważać: Przykład ma pokazać pożądany kierunek, a nie narzucić identyczny układ każdej przyszłej odpowiedzi.
10.Sprawdzaj, skąd pochodzi przywołany kontekst
Na czym polega: Autor opisuje system pamięci, który zapisuje informacje z rozmów, wyszukuje je później i wskazuje ich źródło.
Jak stosować: Jeśli pracujesz nad wieloma długimi projektami, ustal, jakie decyzje warto zachowywać i jak łatwo je później odnaleźć.
Na co uważać: Przed użyciem dawnej decyzji sprawdź jej źródło i aktualność. To, że system ją odnalazł, nie znaczy, że nadal obowiązuje.
Redakcyjne tłumaczenie
Pięć zmian w sposobie pracy z Claude’em
Anthropic publikuje szczegółowe wskazówki dotyczące pracy z Claude’em. Niektóre zawierają nawet gotowe fragmenty poleceń do skopiowania. Przy kolejnych generacjach modeli zalecenia się zmieniają. Zdarza się więc, że nawyk, który jeszcze niedawno pomagał, dziś przeszkadza.
Przejrzałem te materiały i wybrałem pięć zmian, które można wprowadzić do własnej pracy. Zaczniemy od pisania poleceń, potem przejdziemy do dłuższych zadań, projektów, umiejętności i pamięci. Szablony, o których mówię, udostępniam w materiałach pod filmem.
1.Pisz polecenia odpowiednie dla nowszych modeli
Wyobraźmy sobie polecenie kończące się słowami: „Zanim skończysz, porównaj każdą liczbę z arkuszem, a potem sprawdź, czy wiadomości e-mail brzmią profesjonalnie”. Chodzi o kontrolę wyniku względem materiałów wejściowych. Jeszcze kilka miesięcy temu taka instrukcja miała sens. Zdaniem autora wskazówki dla modeli Claude 5 każą jednak porzucić nawyk dopisywania ogólnej prośby o ponowne sprawdzenie pracy.
Nowszy model sam kontroluje to, co zrobił. Jeśli każemy mu wykonać kolejną, nieokreśloną kontrolę, możemy dostać dłuższą i wolniejszą odpowiedź, zapłacić więcej, a nawet zobaczyć rozbieżność między pierwszą a drugą oceną. Dlatego z gotowych poleceń warto usunąć ogólniki typu „sprawdź swoją pracę”. Konkretne wymagania zadania nadal trzeba opisać.
Pierwsza zasada pisania poleceń brzmi: powiedz, jaki wynik chcesz otrzymać. Zamiast „nie używaj wypunktowań” napisz „przedstaw odpowiedź w spójnych akapitach”. Dajesz w ten sposób modelowi jasną wskazówkę dotyczącą formy.
Druga zasada to podawanie powodu. Sam zakaz używania wielokropków może zadziałać, lecz lepsze będzie wyjaśnienie: „Nie używaj wielokropków, ponieważ tekst zostanie odczytany przez syntezator mowy, który źle je interpretuje”. Model rozumie wtedy, czemu służy reguła. Może też dostosować inne elementy tekstu, które utrudniałyby odsłuch, choć nie wymieniliśmy ich osobno.
Wskazówki Anthropic zawierają prosty sprawdzian: czy współpracownik, który nie zna wcześniejszej rozmowy, zrozumiałby twoje polecenie? Jeśli nie, Claude również może mieć z nim kłopot. Lista drobiazgowych kroków nie zawsze pomaga. Bez wyjaśnienia celu model może przyjąć, że wskazana kolejność jest obowiązkowa, nawet gdy zadanie dałoby się wykonać lepiej inaczej.
Proponuję więc oprzeć polecenie na trzech elementach. Najpierw napisz, nad czym pracujesz i dla kogo. Następnie wyjaśnij, czemu ma służyć wynik. Na końcu opisz samo zadanie i warunek ukończenia: po czym poznamy, że jest gotowe. Z przykładowego polecenia usunąłbym szczegółowe instrukcje prowadzące model za rękę oraz zapewnienia, że ma „dokładnie przestrzegać procesu”. Zostawiłbym cel, potrzebny kontekst i oczekiwany rezultat.
2.Daj Claude’owi cel, który można sprawdzić
Druga zmiana może najmocniej wpłynąć na codzienną pracę. Chodzi o polecenie /goal używane w Claude Code. Wpisujesz warunek końcowy, a Claude pracuje dalej, dopóki osobny model nie potwierdzi, że został spełniony.
Według opisywanego mechanizmu po każdej turze szybszy model — domyślnie Haiku — czyta przebieg rozmowy i ocenia, czy cel został osiągnięty. Jeśli nie, przekazuje powód, a Claude rozpoczyna kolejną turę z tą informacją i dotychczasowym kontekstem. Model wykonujący zadanie i model oceniający wynik pełnią więc osobne role.
To działa tylko wtedy, gdy da się stwierdzić, czy praca jest skończona. Bez sprawdzalnego warunku Claude może wciąż wracać do zadania. Dlatego polecenie powinno zawierać zarówno oczekiwany wynik, jak i sposób jego potwierdzenia.
Pokażę to na przykładzie RankSpot.ai, platformy badającej widoczność marek w odpowiedziach narzędzi AI. Firmy chcą wiedzieć, czy ChatGPT, Gemini lub Claude wymieniają je wtedy, gdy użytkownicy pytają o produkty z danej kategorii. RankSpot ma także zestaw bezpłatnych narzędzi. Mogą one dać potencjalnym klientom użyteczną informację bez konieczności kupowania pełnej usługi, a z czasem przyciągać ruch i odnośniki z innych stron.
Jedno z tych narzędzi sprawdza widoczność wskazanej witryny. Użytkownik podaje adres, wybiera pięć zapytań i uruchamia analizę. W przykładzie wyniki pokazują, że badana marka nie pojawia się w odpowiedziach na żadne z pięciu pytań. Można też zobaczyć same odpowiedzi, wykorzystane źródła oraz porównanie z konkurentami. Autor wskazuje między innymi Calendly i Acuity Scheduling; dla Calendly narzędzie pokazuje pięć wzmianek w pięciu sprawdzonych zapytaniach. Dostępne są również zestawienia najczęściej przywoływanych stron i domen.
W ciągu jednego weekendu, korzystając z /goal i przygotowanych szablonów, stworzyliśmy 40 bezpłatnych narzędzi, w tym narzędzia do sprawdzania linków zwrotnych i linków wewnętrznych. Mogliśmy prowadzić kilka takich prac równolegle i nadzorować ich wyniki. Mieliśmy już część potrzebnej infrastruktury, ale Claude może również pomóc ją zbudować.
Każde zlecenie miało jasny warunek ukończenia. W przypadku narzędzia do badania widoczności można go zapisać mniej więcej tak: narzędzie ma działać pod wskazanym adresem od początku do końca, a Claude ma to wykazać na podstawie określonych testów lub wyników. Jeśli nie zdoła tego zrobić w ciągu 40 tur, ma się zatrzymać. Taki limit chroni przed nieograniczonym zużyciem zasobów.
Ogólny szablon jest prosty: /goal, jeden mierzalny wynik, sposób jego potwierdzenia, oczekiwany rezultat oraz ograniczenia lub maksymalna liczba tur. Autor radzi stosować go do większych zadań, w których można jasno określić, co znaczy „gotowe”. Dodaje, że do pracy bez bieżącego zatwierdzania kolejnych działań używa trybu automatycznego.
Przy każdym z tych 40 zadań Claude zaczynał bez wcześniejszej wiedzy o RankSpot. Jeśli również musisz na początku każdej sesji od nowa opisywać swoją firmę lub sposób pracy, pomoże następna zmiana.
3.Uporządkuj projekty Claude’a
Wiele osób zna funkcję projektów, ale nie wykorzystuje jej dobrze. Projekt może łączyć instrukcje, pliki referencyjne, pamięć oraz powiązane z nim zaplanowane zadania. Dlatego warto świadomie zdecydować, co do niego należy.
Pierwsza zasada: utwórz osobny projekt dla każdego obszaru pracy. U mnie są oddzielne projekty między innymi do pisania tekstów, księgowości i spraw osobistych. Projekt dotyczący tekstów zawiera instrukcje opisujące mój sposób pisania oraz 31 plików referencyjnych. Każdy obszar ma własny kontekst. Gdybym trzymał pracę dla klientów i scenariusze filmów w jednym projekcie, Claude mógłby mieć trudność z wyborem właściwych wskazówek.
Druga zasada: instrukcje projektowe powinny być krótkie. W projekcie do pisania mam kilka reguł, w tym wskazówki ograniczające rozwlekłość odpowiedzi i nieproszone rozszerzanie zadania. Jedna z nich sprowadza się do tego: kiedy zadaję pytanie, Claude ma na nie odpowiedzieć, a nie przy okazji przepisywać wcześniej przygotowany tekst.
Dawniej popularny był jeden wielki zestaw instrukcji obejmujący wszystkie upodobania i reguły. Autor przekonuje, że nowsze modele lepiej stosują się do krótkich, jasnych zapisów. Jeśli Claude łamie jakąś zasadę, warto sprawdzić, czy problemem nie jest nadmierna długość całego dokumentu.
Trzecia zasada: nie musisz samodzielnie redagować instrukcji od początku do końca. Poproś Claude’a, by zadał ci pytania. Powinien ustalić, kim jesteś, czemu służy projekt, dla kogo powstają jego rezultaty oraz jaki efekt chcesz osiągnąć. Może też zapytać o styl pisania, priorytety i stałe procedury. Szczegółowy opis stylu można umieścić w osobnym pliku referencyjnym, a główne instrukcje pozostawić zwięzłe. Szablon takiej rozmowy udostępniam pod filmem.
Jest jeszcze drobna wskazówka dotycząca długich materiałów. Jeśli wklejasz do rozmowy na przykład transkrypt filmu, umieść go przed pytaniem. Według przywoływanych przez autora testów Anthropic taki układ — najpierw materiał, potem polecenie — może poprawić odpowiedzi w zadaniach wymagających długiego kontekstu nawet o 30 procent.
Projekt pomaga Claude’owi poznać twój kontekst. Nie opisuje jednak szczegółowo, jak wykonujesz każde powtarzalne zadanie. Do tego służą umiejętności.
4.Twórz umiejętności na podstawie własnej pracy
Umiejętność Claude’a to folder z plikiem instrukcji opisującym sposób wykonania określonego zadania. Najważniejsza rada autora brzmi: zacznij od pracy, którą już wykonujesz. Nie instaluj dziesiątek gotowych umiejętności z katalogu tylko dlatego, że są dostępne.
Najpierw przeprowadź zadanie bez umiejętności. Najlepiej wykonaj je samodzielnie z Claude’em w zwykłej rozmowie. Zobacz, o co musisz go dodatkowo prosić i jaki kontekst trzeba stale dopowiadać. Dopiero potem zapisz te wskazówki w pliku umiejętności. W ten sposób utrwalisz działający proces, zamiast próbować dopasować swoją pracę do znalezionego szablonu.
Pisz oszczędnie. Claude potrafi już wiele rzeczy, więc instrukcja powinna zawierać przede wszystkim informacje, których nie może sam znać. Treść umiejętności trafia do kontekstu sesji: każda zbędna linia zajmuje miejsce i może utrudniać modelowi wybór właściwego działania. Autor proponuje, by główny plik SKILL.md miał mniej niż 200 linii.
Przykłady często pomagają bardziej niż rozbudowana lista zasad. Pokaż rezultat, który uznajesz za dobry, oraz taki, którego nie chcesz powielać. Nie narzucaj jednak na ich podstawie sztywnego przebiegu każdej pracy. Jeśli jedna umiejętność wspiera pisanie postów na LinkedIn i tekstów na stronę produktową, przykłady dla obu formatów trzymaj w osobnych plikach. Główna instrukcja może wskazywać, kiedy po nie sięgnąć. Claude wczyta dodatkowe materiały wtedy, gdy będą potrzebne.
Nie trzeba też wymyślać układu każdej umiejętności od zera. Autor odsyła do wzorców przygotowanych przez Anthropic: są wśród nich schematy dla zadań wymagających ścisłego formatu, dla prac dających większą swobodę oraz dla procesów, które rozchodzą się na różne ścieżki zależnie od otrzymanych danych.
Przy zadaniach wykonywanych na komputerze można skorzystać z funkcji nagrywania umiejętności w aplikacji komputerowej. Uruchamiasz nagrywanie, wykonujesz zadanie raz i na głos wyjaśniasz, dlaczego podejmujesz kolejne działania. Claude obserwuje przebieg pracy i na tej podstawie przygotowuje instrukcję. Autor podkreśla, że taki opis powinien pozostać zwięzły: ma uwzględniać ważne wyjątki, ale nie dyktować każdego kliknięcia niezależnie od sytuacji.
5.Zadbaj o pamięć i dostęp do wcześniejszych decyzji
Ostatnia zmiana dotyczy pracy prowadzonej przez dłuższy czas, w wielu projektach i dla różnych klientów. Każdy system pamięci musi poradzić sobie z trzema sprawami: zdecydować, co zapisać; podać modelowi właściwe informacje w bieżącej rozmowie; oraz pozwolić później odnaleźć decyzję lub ustalenie z przeszłości. Powinien robić to bez długiego ręcznego szukania i bez niepotrzebnego zużywania kontekstu.
Claude ma wbudowaną pamięć, także związaną z projektami. Zdaniem autora większości osób to wystarczy. Jeśli jednak trzeba wracać do ustaleń sprzed wielu miesięcy i wyszukiwać je według znaczenia, a nie tylko po konkretnych słowach, warto rozważyć bardziej rozbudowany system.
Autor przedstawia rozwiązanie udostępniane w swojej społeczności. Łączy ono pomysły zaczerpnięte z różnych narzędzi pamięci. Po kolejnych turach pracy tani model ocenia, które informacje warto zachować i czy powinny trafić do pamięci używanej na bieżąco, czy do długoterminowego archiwum. Archiwum jest indeksowane w bazie wektorowej, co pozwala wyszukiwać treści powiązane znaczeniowo z pytaniem. Wyniki są następnie porządkowane, a przywołane informacje mają wskazywać swoje źródła. System może też zaindeksować wcześniejsze rozmowy z Claude’em.
To propozycja dla osób, które potrzebują wracać do dawnych ustaleń bez przeszukiwania każdej rozmowy osobno. Autor wspomina również o gotowych narzędziach, takich jak memsearch, które można dodać do własnego środowiska pracy. Nie trzeba od razu budować całego systemu samodzielnie.
Te pięć zmian składa się na jeden sposób pracy. Polecenie wyjaśnia cel i oczekiwany wynik. Projekt dostarcza kontekstu dotyczącego firmy lub obszaru pracy. Umiejętność opisuje sprawdzony sposób wykonania powtarzalnego zadania. Pamięć pozwala wrócić do wcześniejszych decyzji, a przy dłuższej pracy osobny model ocenia, czy ustalony cel został osiągnięty. Tak skonfigurowany Claude wymaga mniej wyjaśnień przy kolejnych zadaniach i może dłużej pracować samodzielnie.