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課程時長 14 時間:
課程簡介
- 第一天:理解 Claude 及其在日常工作中的應用
- 開場與目標設定
- 梳理每位學員目前的狀態及可用的授權額度
- 每位學員需帶來一個使用案例,將在此後兩天進行深入研討
- 探討 Claude 目前的能力邊界及限制
- 練習:將自身使用案例寫在卡片上,明確目標、輸入素材及期望結果。
- 語言模型的工作原理
- Tokens(詞元)與上下文窗口(context window),即模型一次性處理文本量的概念
- 解釋為何相同的問題可能產生兩樣不同的答案
- 理解模型「幻覺」(編造細節)的原因及如何加以控制
- Haiku、Sonnet 及 Opus 模型的矩陣分析:對比質量、速度及使用限制
- 何種場景下 Claude、Copilot 或 ChatGPT 更為適合
- 練習:使用兩種模型解決同一任務,並從質量與速度維度對比結果。
- 優質指令與上下文設置
- 優秀 Prompt(提示詞)的構成要素:角色、任務、上下文、示例、格式及限制
- 讓 Claude 在開始前提出澄清性問題
- 摘要及比較長文檔,並要求提供相關支持性段落
- 在指令中直接嵌入審查步驟
- 練習:針對日常工作中的弱 Prompt 進行三輪優化,並並排比較各版本效果。
- 項目作為共享記憶體
- 合理劃分項目指令與知識檔案
- 集中管理公司風格指南、產品知識及模板
- 區分團隊區域與個人區域,隔離敏感內容
- 檢查、糾正並按需關閉記憶功能
- 練習:為自身使用案例創建一個項目,包含一條指令及三份知識檔案。
- Artifacts、檔案與分析
- 將報告、表格、圖表及演示文稿草稿製作為 artifacts
- 查詢及比較 Excel、PDF 及 Word 檔案
- 利用分析工具進行計算,並進行抽樣核查
- 導出、發布並在團隊中共享 artifacts
- 練習:根據一份匿名化的 Excel 清單,創建包含圖表及簡短評論的分析報告。
- 產出成果:每位學員將擁有針對其使用場景設置好的項目、兩個優化後的模板以及一個基於真實素材構建的初始 artifact。
- 開場與目標設定
- 第二天:擴展 Claude 的應用:Skills、Connectors、Cowork 及 Routines
- 生態系統全景概覽
- 運行環境分布:Chat、桌面應用、Claude for Chrome、Cowork 及 Claude Code
- 解析 Skill、Connector、MCP 及 Routine 的定義
- 簡化理解 Agent(智能體):一種結合 AI 與工具的 workflow(工作流)
- 現場演示:從構思到完成一個 Skill 的全過程
- 練習:將自身使用案例映射到相應的技術層級,並闡述選擇依據。
- 首個自定義 Skill
- Skill 結構:描述、適用時機、工作流、示例及模板
- 與 Claude 協同編寫及優化 Skill
- 使用三個真實案例進行測試
- 在團隊中分享及維護 Skill
- 練習:每位學員為其使用場景構建一個 Skill,例如按公司風格自動回覆或生成審查報告。
- Connectors 與連接服務
- 連接 Microsoft 365 或 Google Workspace、檔案儲存及日曆
- 有意識地將權限保持在最小範圍
- 識別郵件及文檔中的隱藏指令(Prompt Injection 攻擊)
- 練習:連接一個 Connector,並跨信箱及日曆解決任務,例如準備下次會議事項。
- Claude Cowork 及 Routines
- 通過授權文件夾訪問權限,實現任務委派而非單純對話
- 閱讀計劃、追蹤進度並審查中間結果
- 設置定時任務,例如每日晨間概覽或每週報告
- 在發送或刪除內容前設置審批節點
- 練習:設置一個每日概覽的 Routine,並共同評估首次運行結果。
- 團隊規範與未來 30 天計劃
- 明確哪些內容可上傳及哪些禁止上傳
- 維護共享 Skill 及項目,並分配責任人
- 發放模型矩陣及參考手冊作為學習材料
- 練習:撰寫個人 30 天計劃,包含三個具體執行步驟。
- 產出成果:每位學員結課時將帶有一個運作中的技能、一個已連接的連接器、一個設置好的例行流程以及未來 30 天的行動計劃。
- 生態系統全景概覽
最低要求
- 配備最新瀏覽器的筆記型電腦、Claude 帳戶(Pro、Team 或 Enterprise 版本),建議安裝 Claude 桌面應用,並準備一個來自日常工作的真實使用案例。
- 無需程式設計技能。
目標受眾
- 正在使用或準備在公司內導入 Claude 的行政、財務、採購、人力資源、項目及流程管理人員,旨在幫助他們突破僅限於對話應用的局限。
客戶評論 (3)
全面了解背景;如何进行提示。
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
課程 - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
機器翻譯
本次培训中可借鉴的技巧与推荐提示
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
課程 - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
機器翻譯
使用正确且有效的提示词
Marses Pacaldo
課程 - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
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