资源介绍
视频数量：32个
总时长：4小时5分
课程介绍：
AI助手精通课：从第一个提示词到搭建自动化操作系统
你有没有算过这么一笔账：每周一早上，你登录银行下载对账单，登录广告平台导出报表，打开云盘翻找文件，再一份一份拖进AI工具里。二十到三十分钟，一眨眼就过去了。乘以一年，两个完整的工作日就这么没了。没有思考，没有判断，只是在搬东西。
每周重复整理的报表、反复用同样话术回复的邮件、一个标签页接一个标签页的手动调研——这些工作都有一个共同点：它们都是可被自动化的。大部分人用AI的方式和用搜索引擎差不多，白白浪费了它九成的能力。
"Claude Mastery"直译过来就是"Claude大师课"，但它的野心远不止教你"用好一个工具"。副标题说得很清楚：从你的第一个提示词，到搭建一套属于你自己的AI操作系统。四小时三十二节课，讲的不是零散技巧，而是一整套让你从"手动搬砖"过渡到"系统自动跑"的方法论。
一、认识你的工具——三种模型与基础设置
很多人打开Claude的第一秒就懵了：到底该用哪个模型？这一模块会讲透三种模型各自擅长什么、什么场景该选哪个、怎么按任务复杂度取舍。套餐选择和额度管理也单独成课，毕竟再好的工具用超了账单也让人心疼。装好桌面端App过一遍界面，这是后续所有操作的地基。
二、做出第一份真正能用的成果
很多人和AI聊几句就放弃了，觉得"也就那样"。问题出在没建项目、没写自定义指令。这一模块带你完成一个完整闭环：建项目，把原始业务数据丢进去生成可视化图表，再基于分析做一套带品牌风格的演示文稿。最后用Artifacts功能创建并发布一个交互式预算工具，让团队成员真的能用起来。学完这一节，你对Claude的认知会从"聊天机器人"升级到"协作伙伴"。
三、告别手动搬砖——Cowork与GCPS框架
这一模块引入Cowork功能，专门处理"光靠聊天不够"的复杂任务。课程核心是一个四步框架：收集（Gather）、情境化（Contextualise）、处理（Process）、标准化（Standardise），简称GCPS。本课里所有自动化都遵循这四步，没有例外。讲师还用自己的每周报告做案例，展示怎么用连接器把Google Drive、CRM、分析工具接进来，让AI自己去拉数据。用连接器之前是你喂AI，用了之后是AI自己喂自己。这是前后对比最强烈的一课。
四、把工作放到自动驾驶上
这一模块进入"脱手"阶段。Dispatch让你在手机上远程派活；定时任务让Claude按预设节奏自动执行，比如每周一早上自动生成上周报表；浏览器控制功能让Claude自己去点网页填表单；搭配网页抓取服务，竞品监控、舆情收集这类活也不用你动手了。
五、让自动化在团队里复用
一个人的自动化是玩具，团队的自动化才是生产力。这一模块讲插件机制：你做的自动化怎么打包成插件分享给同事，怎么让整个团队复用同一套工作流。最后从"智能体工作流"的视角重新审视自己搭建的东西，看到每一步背后其实是一条可执行的任务链。
六、Claude Code——解锁电脑的完整能力
这一模块是课程的分水岭。前面所有操作都在Claude的应用界面里，这一节开始深入本地环境。Chat、Cowork和Claude Code三者的适用边界，从GitHub安装和定制Skills，搭一条自动化的内容流水线，通过API密钥把Claude接到任何外部服务——技术含量更高，但讲得很落地，跟着做就行。
七、搭建你的AI操作系统
这一模块是整门课的高潮。你会理解"AI操作系统"到底是什么、怎么衡量它的价值，然后亲手在Obsidian里搭一个"第二大脑"，把散落在各处的笔记、文件、日程全部导入，通过定时同步让它自我进化。最后教你从Telegram和Discord里直接和你的AIOS对话——相当于给数字生活装了一个随时待命的私人助理。
八、从技能到收入
最后一模块把目光转向"怎么用它赚到钱"。从零搭建并部署一个专业网站，用Stripe卖自己的技能和服务，构建能自我研究的自改进系统，甚至用AI智能体团队协作开发产品。课程最后还总结了一个叫SHIPS的决策框架，专门回答"我到底应该先自动化哪件事"。
适合谁看？每天有一两个小时花在重复性信息整理、报表制作、内容撰写上的人。课程不要求你有编程背景，但愿意动手的话，第六模块的Claude Code会带你走得更远。
四个小时，三十二节课。从打开界面的那一刻，到运行一套自进化的系统——这条路，比大多数人想象的短得多。