我把Claude Code变成了私人操作系统：9000字深度研报仅需1.5天，这才是AI时代的“人机结对”
📝 创作说明
- 选题方向: AI驱动的个人操作系统（Personal OS）构建实战
- 评分: AI相关性 50/50 + 故事性 45/50 + 加分项 15/20 = 总分 110/120
- 字数: 2350/2000字
- 核心价值: 揭示了顶级产品专家如何利用终端版Claude Code，将任务管理、学术研究和深度写作整合为一套自动化工作流，极大幅度提升产出效率。
正文内容
想象一下，写一篇9000字的深度行业研报，需要多久？按照传统的节奏，查资料、列大纲、撰写、修改，起码需要两周，甚至一个月。
但如果我告诉你，有人只用了1.5天就完成了，而且质量高到可以直接发布，你敢信吗？
这可不是什么“一键生成”的垃圾内容，而是有着严密逻辑、引用了最新学术论文的深度长文。
秘密不在于她打字有多快，而在于她彻底重构了自己的工作方式。她不再是在浏览器里和ChatGPT聊天，而是直接把AI植入到了她的电脑终端（Terminal）里，构建了一套属于自己的“个人操作系统（Personal OS）”。
每天早上，她只需要在黑色的命令行里敲下5个字母：“today”，奇迹就会发生。
主角背景
这个故事的主角是Teresa Torres。
如果你在互联网产品圈混过，大概率听过她的名字。她是产品管理领域的传奇人物，那本被无数产品经理奉为圭臬的《持续发现习惯》（Continuous Discovery Habits）就是她写的。
但除了“顶级专家”这个光环，Teresa还有一个鲜为人知的身份——一个极客范儿十足的“效率狂人”。
和大多数只会在网页框里输入“帮我写个周报”的人不同，Teresa不仅懂产品，还懂代码。当Anthropic推出了终端版工具Claude Code时，大多数程序员只是拿它来写代码，但Teresa却敏锐地意识到：如果它能像结对编程（Pair Programming）一样帮我写代码，那它为什么不能“结对”帮我管理人生？
核心冲突
在打造这套系统之前，Teresa面临着和你我一模一样的困境：严重的上下文切换（Context Switching）和精力损耗。
作为一个高产的知识工作者，她的桌面永远是一团乱麻： 任务管理在Trello里，笔记在Obsidian里，查资料要去Google Scholar，写文章又要打开Word或Markdown编辑器。
每写完一个章节，大脑就像跑完马拉松一样疲惫。“写完一段，我就会想，哎呀好累，去查个邮件吧。”Teresa坦言。这一查，一个小时就过去了。
更要命的是信息同步。她在手机上记的灵感，还得想办法同步到电脑的任务列表里；Trello上的卡片更新了，还得手动抄到今天的待办事项里。
这种割裂感，就像是在泥潭里跑步，每一步都要克服巨大的阻力。她意识到，如果不能把这些工具打通，AI再强，也只是另一个需要切换���口的“聊天机器人”罢了。
转折点
转折发生在Teresa决定“All in”终端的那一刻。
她没有选择那些花里胡哨的AI笔记软件，而是返璞归真，打开了电脑最原始的界面——终端（Terminal），并引入了Claude Code。
“我不想让AI替我思考，我想让它成为我的全职副驾驶。”
她做了一个大胆的决定：把Obsidian（笔记软件）作为唯一的数据库，用Claude Code作为调度中心。她不再手动去Trello查任务，不再手动去搜索论文。
她编写了一套规则，让Claude Code直接读取她的本地文件，直接操作她的浏览器，甚至直接运行Python脚本。
当她第一次在命令行里输入自定义指令，看着Claude自动去Trello抓取数据、自动去预印本服务器抓取最新的学术论文，并把它们整整齐齐地汇总成一份Today.md文件时，她知道，游戏规则改变了。
方法论拆解：如何用Claude Code打造个人OS
Teresa的这套系统看起来很高深，但拆解下来，核心逻辑其实非常清晰。这不仅仅是技术，更是一种“AI Agent（智能体）”的思维方式。以下是她这套系统的5个核心步骤：
第一步：构建“上下文感知”的文件架构
大多数人觉得AI笨，是因为没给它足够的背景信息。Teresa的做法非常聪明，她在Obsidian的不同文件夹里，分别放入了一个名为.claudemd的配置文件。
这就像是给AI发的“员工手册”：
- 在“Tasks（任务）”文件夹里：
.claudemd文件告诉Claude：“你是我的任务管理器。你需要知道如何读取Trello API，知道如何处理Markdown格式的Front Matter（元数据），知道如何把新任务归档。” - 在“Writing（写作）”文件夹里：
.claudemd文件则写着：“你是我的编辑。在开始任何工作前，请先阅读我的《写作风格指南》。不要擅自改写我的文字，除非我让你这么做。”
这样，当她在不同目录下启动Claude时，AI会自动切换“人设”。在任务目录下，它严谨、高效；在写作目录下，它则变得更有创造力。
第二步：一键启动的“Today”指令
这是Teresa每天工作的起点。她在任务文件夹里配置了一个名为today的指令。
当你输入这个词并回车，Claude Code会在后台疯狂工作：
- 连接Trello：检查团队成员有没有在看板上新增卡片。
- 运行Python脚本：遍历所有Markdown格式的任务文件，找出所有标记为“今天截止”或“已逾期”的任务。
- 生成日报：在Obsidian里自动创建一个
202X-XX-XX.md的文件，列出今天的待办清单。
Teresa展示了她的屏幕：没有任何花哨的UI，只有纯粹的文本。但这意味着她不需要打开浏览器，不需要等待网页加载，所有信息都在毫秒级内呈现在她眼前。
第三步：自动化的学术雷达
对于知识工作者来说，跟进最新研究是刚需，也是痛点。Teresa把这个环节也外包给了AI。
她在系统中集成了一个研究脚本。当运行today指令时，Claude Code不仅处理任务，还会：
- 搜索Preprint Server（预印本服务器）：查找与她研究领域相关的最新未发表论文。
- 搜索Google Scholar：抓取已发表的高引用文献。
- 生成摘要：如果发现相关内容，AI会自动生成摘要，并添加到当天的待办列表中，提醒她“今日有新论文需阅读”。
这就是为什么她能时刻保持行业前瞻性的原因——她有一个不知疲倦的AI研究员，每天24小时在帮她盯着全球的学术动态。
4. 写作：Plan Mode与Auto-Accept Mode的完美配合
这是Teresa能1.5天写出9000字长文的杀手锏。她并不是让AI直接生成文章，而是采用了**“人机结对写作法”**。
阶段一：Plan Mode（规划模式） 在开始写一篇关于“AI安全”的文章时，她不会直接写，而是先在终端里告诉Claude：“我想写一篇关于非技术人员如何安全使用LLM的文章，受众是产品经理。”
Claude会进入“规划模式”，根据她过往的写作风格，生成一份极其详尽的大纲。它甚至会主动上网搜索：“目前Google上关于这个话题排名靠前的文章有哪些？我们如何写出差异化？”
阶段二：填充与核实 大纲确认后，Teresa开始自己动手写正文（她坚持自己写，以保持个人风格）。但她不再需要停下来查资料。 遇到不确定的技术细节？她直接在终端问：“Claude，帮我查一下Claude Code在读取文件时具体的权限指令是什么？”Claude会立刻给出精准的表格。 遇到观点需要支撑？她问：“有没有学术研究支持‘AI合成数据会丢失细节’这个观点？”Claude立刻去爬取相关论文并给出引用。
阶段三：Auto-Accept Mode（自动验收模式） 写完一个章节，她会把草稿丢给Claude，并开启“自动验收模式”。 她的指令非常具体：“请检查这一段。1. 指出写得好的地方；2. 指出逻辑不清的地方；3. 进行技术准确性审查；4. 列出所有错别字，并问我是否要自动修复。”
在演示中，Claude瞬间找出了几个拼写错误，并生成了一个Diff（差异）文件，Teresa只需输入“Yes”，所有错误瞬间被修复。
5. 极速捕捉：从手机到终端的闭环
为了解决灵感稍纵即逝的问题，Teresa利用了Obsidian Sync。
她在手机上产生的任何想法，直接写入Obsidian的“Inbox”文件夹。因为她的电脑端Claude Code是直接读取Obsidian库的，所以当她回到电脑前运行today指令时，这些手机上的碎片想法已经被自动识别，并等待她归类为“新项目”或“待办任务”。
没有复制粘贴，没有文件传输助手，一切如水般流动。
理论升华
Teresa的这套方法，本质上是对**“结对编程（Pair Programming）”**理论的跨界应用。
在软件工程中，结对编程是指两个程序员共用一台电脑，一个写代码（驾驶员），一个在旁边审查、思考架构（领航员）。研究表明，这种模式虽然看似浪费人力，但产出的代码质量极高，Bug率极低。
Teresa把这个概念延伸到了**“认知劳动”**的每一个角落。她不再是孤独的创作者，她是“驾驶员”，而Claude Code就是那个拥有无限知识库、永远理智、不知疲倦的“领航员”。
正如她在访谈中所说：“我以前写两三千字就要拖三四天，因为写作是孤独且耗能的。但现在，我有了一个随时可以‘吵架’、随时可以纠错的伙伴，这种心理上的支持，比技术上的支持更重要。”
局限性提醒
虽然这套系统听起来很梦幻，但我必须给你泼一盆冷水，它并不适合所有人。
首先，技术门槛极高。你需要熟悉命令行（Terminal），需要懂一点Markdown，甚至最好懂一点Python。如果你看到黑底白字的界面就头晕，这套系统对你来说就是折磨。
其次，成本问题。Claude Code是基于API计费的。Teresa这种高强度的使用方式（尤其是频繁读取长文本和搜索），每天消耗的Token费用并不低。这比每个月20美元的ChatGPT Plus订阅要贵得多。
最后，维护成本。Teresa提到，当她把文件从Dropbox迁移到Obsidian Sync时，很多权限设置都失效了，需要重新配置。这实际上是在维护一套软件系统，你得时刻准备好充当自己的“系统运维”。
金句收尾
Teresa Torres展示的，不仅仅是一个工具的使用教程，而是AI时代高阶玩家的生存形态。
当大多数人还在把AI当成一个“聊天框”时，她已经把AI变成了“文件系统”的一部分。
真正的效率革命，不是让AI替你干活，而是让AI进入你的工作流，成为那个在你疲惫时托住你、在你迷茫时指引你、在你粗心时纠正你的“隐形合伙人”。
别再只盯着对话框了，去看看你的工作流，哪里可以安插进这样一个不知疲倦的灵魂伴侣？