本节课没有语音摘要。
屏幕 1：诊断性能不佳的提示和输出
教学：诊断性能不佳·10 分钟
当输出令人失望时，大多数人会做两件中的一件没有成效的事：放弃并得出结论"Claude 无法做到这一点"，或者盲目尝试，随意改变事物直到某些东西有效。诊断技能取代了两者，用一个序列。性能不佳有可以找到的根本原因，运行该序列通常会将死胡同变成五分钟的修复。
在本模块结束时，你将能够：
- 1 诊断提示或输出性能不佳的原因，并将其追溯到根本原因：规范不足、上下文过载、错误的功能或模型，或过时的配置。
- 2 根据你获得的输出调整你的方法，将重复的更正转变为持久的修复，而不是重复相同的手动工作。
- 3 通过将共享上下文、格式和验证步骤提升到 Projects、Skills 和常设指示中，优化工作流以提高效率。
常见故障模式及其根本原因
这四种产生类似的不良输出，因此请阅读症状时间以确定你处于哪一种。翻转每张卡片。
规范不足
规范不足。提示遗漏了上下文、约束或格式。最常见的原因，修复成本最低：添加缺失的内容。
上下文过载
上下文过载。长对话已接近上下文限制，早期内容已自动汇总以腾出空间；细节可能会压缩，因此早期指示失效。修复是重新启动或汇总，而不是更好的提示。
错误的功能或模型
错误的功能或模型。要求用散文进行计算而不是代码执行，或从为速度选择的模型层进行深度分析。修复是正确的工具，而不是更多的提示。
过时的配置
过时的配置。常设指示、知识源或 Skill 已过时，正在无声地降低输出质量。修复是维护，在模块 5 中介绍。
这四种模式产生类似的不良输出，因此技能是阅读症状以确定你处于哪一种。规范不足从第一个响应开始显示：输出从未正确，因为提示从未包含所需内容。上下文过载在良好会话的中途显示：它开始良好，随着对话增长而恶化。错误功能显示为特定的、可重复的错误类型：数字略有偏差（需要代码执行）或对需要深度的任务进行浅层分析（错误的模型层）。过时的配置显示为"它曾经有效"：上个月产生良好输出的相同设置现在无效，因为它所依赖的某些东西已漂移。时间和模式：第一个响应错误、随时间恶化、特定错误类型或曾经有效。每一个都指向不同的修复。
隔离原因
在责怪工具之前，找到故障。是提示（规范）、上下文（窗口已满或加载了错误的材料）、功能选择（错误的入口点、模型或无代码执行）还是期望不匹配（该任务从未是 Claude 能做好的）？命名这四个中的哪一个直接指向修复。
诊断序列
在得出 Claude 无法完成任务的结论之前，按顺序运行这些：
- 根据五个组件重新阅读提示：是否有任何规范不足？
- 检查对话长度：上下文是否过载，需要重新启动或汇总？
- 检查功能和模型：这是需要代码执行的计算，还是速度层模型上的复杂任务？
- 检查配置：指示、知识和 Skills 是否最新？
- 只有这样才能质疑该任务是否完全适合。
该序列有意按最便宜的修复优先运行。重新阅读提示需要几秒钟，并解决最常见的故障，因此它排在第一位。从汇总重新启动需要更多努力，因此排在第二位。切换功能或模型以及检查配置需要更多。质疑任务是否完全适合排在最后，因为这是最昂贵的结论，它结束了尝试，你应该只在更便宜的原因被排除后才到达它。大多数人颠倒了这一点：他们首先跳到"切换到最有能力的模型"或"这个任务是不可能的"，这是通常不需要的昂贵举动。这里的纪律是抵制跳到第 5 步的冲动。
实际例子：故障库
"摘要一直遗漏关键点。"诊断：规范不足。提示从未说明哪些点很重要。修复：命名"关键"的标准。
"它在中途停止遵循我的格式。"诊断：长会话中的上下文过载。修复：从汇总重新启动，或将格式保留到常设指示。
"数字略有偏差。"诊断：错误的功能。修复：将计算移到代码执行。
"它上个月有效，现在不行了。"诊断：过时的配置。修复：运行模块 5 维护清单。
"我要求它预测下一季度的确切销售额，数字是错误的。"诊断：期望不匹配。这是该序列仅在其他步骤之后才能到达的第 5 步情况。没有提示、重新启动、功能或配置更改可以修复它，因为该任务要求工具无法做到的事情，即精确预测未来数字。修复是将任务重塑为适合的任务：要求一个范围和陈述的假设，或一个你可以调整的驱动因素模型。识别真正的不匹配与修复可修复的故障一样是一项技能，它可以阻止你花时间调整提示以获得从未可用的输出。
端到端运行，该序列通常需要一两分钟，并以两个地方之一结束：特定的、便宜的修复（大多数时候），或自信的、有理由的"这个任务需要重塑"（偶尔）。两者都是胜利，因为两者都用你可以解释的决定取代了两个不良的默认值。习惯是在输出令人失望的那一刻自动采用该序列，在形成关于谁的错误的意见之前。
我们建立了这个 Associate 课程模块 7：故障排除与优化，以帮助你用 Claude 完成真实工作。将其视为教育内容。它不构成法律、财务或其他专业建议，因此请根据你自己的情况调整你学到的内容。我们的产品和服务发展迅速，因此某些内容可能包含错误或过时；请记住在 Anthropic 的网站或文档上验证。课程中使用的示例和场景是说明性的，通常是虚构的。如果课程材料提到公司或产品，这并不意味着 Anthropic 认可它们、它们认可 Anthropic，或我们有关联。另请注意，你对 Anthropic 产品和服务的使用受我们的条款、政策和文档的约束；如果本课程中的任何内容与它们冲突，它们控制。
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屏幕 2：根据反馈和结果调整方法
教学：根据反馈调整·7 分钟
每个令人失望的输出都是诊断数据。让该数据消失，每次重复出现时手动修复相同的问题，代表一个错失的机会。技能是将输出批评转化为具体调整，然后捕获修复以使其持久。
在重复工作中建立反馈循环
对于你重复做的工作，将每一轮的输出视为关于设置的信号。每周需要相同手动更正的重复报告告诉你提示、上下文或配置缺少某些东西。养成每一轮后询问输出对产生它的系统揭示了什么的快速习惯。
将批评转化为具体调整
含糊的"这不太对"不会改进任何东西。将其转换为精确的更改：哪个组件、哪个上下文、哪个配置设置。"太通用"变成"将受众添加到上下文中。""错误的语气"变成"将语气约束添加到常设指示中。"调整足够具体以采取行动并检查。
这里的技能是将反应转化为指示。反应命名输出的感受方式（"太通用"、"不太对"、"遗漏了要点"），而指示命名要改变什么以使下一个输出不同。可靠的方式来进行跳跃是问：为了这是正确的，具体需要什么，设置的哪一部分控制它？"太通用"变成"命名受众和我希望他们采取的一个行动。""遗漏了要点"变成"陈述输出必须预先回答的单一问题。"每个翻译都指向一个特定的杠杆、提示、加载的上下文或配置设置，该杠杆是修复的去处。如果你无法命名杠杆，批评仍然是反应，下一次尝试将是猜测。
捕获有效的内容
当修复有效时，不要将其留在一个一次性对话中，它会丢失。提升它：可靠地产生正确输出的措辞变成常设指示；多步骤修复变成 Skill。捕获修复是将幸运的一轮变成永久改进的原因。
昂贵的故障模式是找到修复然后丢失它。在周一会话中发现的更正，如果未被捕获，将在下周一被重新发现，并由运行该任务的任何人发现。每次重新发现的成本与第一次相同，乘以每个人和每个周期。将修复一次捕获为 Project 中的常设指示或作为 Skill，将重复成本转换为一次性成本。判断修复是否值得提升的测试很简单：这个相同的更正是否会再次需要，由我或其他人？如果是，它属于配置中。Claude 的 Memory 可能会拾取你重复的模式，但它是按用户的，尽力而为；配置是修复的有意、共享、可靠的家。
实际例子：提升的重复修复
切换以比较相同的修复捕获与留在一次性对话中。
一位营销人员注意到每个活动简报草稿都需要相同的两个更正：它遗漏了目标细分市场并埋没了行动号召。她没有每周手动修复两者，而是向简报 Project 添加了两个常设指示："始终在第一行陈述目标细分市场"和"将行动号召放在其自己的结束部分。"下一个草稿正确到达。一轮反馈，捕获到配置中，消除了重复的每周更正。
与分析师形成对比，他每个月手动提醒 Claude 报告应该排除内部测试账户。他在第一个月找到了正确的指示，但将其保留在对话中。六个月后，他们仍在输入它，当同事为他们代班时，同事不知道要这样做，所以报告附带测试数据发布。修复一直存在；故障是将其留在未捕获状态。
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屏幕 3：优化工作流以提高效率和有效性
教学：优化工作流·8 分钟
优化是有意的，而不是偶然的。你对工作流进行检测，找到摩擦，并将修复提升到配置中。做得好，它会复合：每个消除的冗余和每个提升的模式使工作流对使用它的每个人都更快、更一致。
找到冗余和摩擦
查看重复的 AI 辅助工作流，找到不必要重复的步骤：每个会话粘贴的相同上下文、每一轮进行的相同更正、末尾的相同手动重新格式化。每一个都是配置可以消除的摩擦。摩擦很容易忍受，很难看到，因为你一次一个会话地吸收它。识别它的方法是观看工作流的一个完整周期，并记下你手动做的每一步，你上次也做过。三个信号指向可移除的摩擦。翻转每一个以查看修复。如果你看不到摩擦，运行一次工作流，明确的工作是写下每个手动步骤。这个列表是你的优化待办事项。
重复
你每次运行都粘贴或输入相同的内容。
修复：保存的上下文或常设指示。
更正
你在每个输出中修复相同的缺陷。
修复：配置更改，以便缺陷停止出现。
差异
不同的人运行相同的任务会得到不同的结果。
修复：共享的 Skill 或知识库，以便每个人运行相同的设置。
合并和提升
两个举动做了大部分工作。合并可以一起运行的步骤，而不是作为单独的提示。并将重复的模式提升到 Projects 和 Skills 中：你每次粘贴的上下文属于知识库或常设指示；你每次运行的程序属于 Skill。提升是个人变通方案如何成为团队范围效率的方式。
提升只有在修复落在正确的地方时才有帮助。常设指示用于应该始终在 Project 内应用的规则（"始终包括目标细分市场"）。Project 知识库用于每次运行都需要的参考材料（"我们的品牌声音指南"、"当前产品列表"）。Skill 用于具有步骤的可重复程序（"以这个确切的格式和顺序生成每周报告"）。快速测试：它是规则、参考还是程序？规则进入指示，参考进入知识，程序进入 Skills。将修复放在错误的家中是为什么某些"优化"不坚持的原因。作为单行指示粘贴的程序会失去其步骤，参考材料塞入指示会使每个提示膨胀。
并非每个更改都是改进，因此谨慎地提升。当你将修复移到配置中时，在完全依赖新设置之前，运行工作流几个周期，旧方法仍然可用。如果优化版本产生更差或更不可预测的输出，你希望在它发布几次之前捕获它。优化的复合收益是真实的，但坏的更改烘焙到每个人使用的工作流中的复合成本也是真实的。在几次运行中证明收益，然后提交到它。
衡量改进
你无法衡量的优化很难证明或维持。追踪具体收益：每个周期节省的时间、减少的修订周期、跨做相同任务的人的一致性改进。从 40 分钟降至 25 分钟的工作流，或从三个修订轮降至一个，是你可以指出的改进。
节省的时间是最容易的指标，但并不总是最重要的。对于某些工作流，真正的收益是一致性（每个输出现在遵循相同的格式并捕获相同的问题，无论谁运行它）或质量（更少的错误到达最终产品）。选择与工作流为什么重要相匹配的指标：面向客户的报告优化一致性和准确性超过原始速度；内部草稿优化时间。预先识别正确的指标也告诉你何时停止，优化有递减回报，一旦你关心的指标足够好，进一步调整就是它自己的摩擦。
实际例子：工作流效率审计
一个团队的每周报告工作流每个分析师需要约 45 分钟，输出因运行它的人而异。审计发现三个摩擦：每个分析师重新粘贴相同的背景，每个手动重新格式化输出，每个捕获不同的东西。
优化：将背景移到共享 Project 知识库，为报告格式添加 Skill，并为验证步骤设置常设指示。结果：每个分析师约 25 分钟，团队范围内的一致格式，以及一个更少的修订轮。摩擦是通过检测工作流找到的；收益来自将修复提升到配置中。
注意示例如何清晰地映射到三个提升家：重复的背景（参考）进入知识库，报告格式（程序）进入 Skill，验证步骤（规则）进入常设指示。这是应用的规则参考程序测试。当你运行自己的审计时，将每个摩擦分类到这三个家之一是将烦恼列表变成具体更改集的原因。
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屏幕 4：模块 7 测验：故障排除与优化
测验：模块 7·5 分钟
五个场景风格的问题。每个呈现一个情况；选择最好地应用模块诊断和优化框架的响应。约五分钟。
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屏幕 5：关键要点
模块 7：关键要点·5 分钟
贯穿本模块的四件事：
性能不佳有可发现的原因。
运行诊断序列、规范、上下文、功能、配置，在责怪工具之前。
隔离后再修复。
命名故障是提示、上下文、功能选择还是期望不匹配；原因指向修复。
每个令人失望的输出都是数据。
将批评转化为具体调整，然后将修复捕获为指示或 Skill 以使其持久。
有意优化。
对工作流进行检测，找到摩擦，将修复提升到配置中，并衡量收益。
所有产品行为描述基于 2026 年 6 月的 claude. ai 功能。功能可用性和行为应根据发布时的当前 Anthropic 文档进行验证：
- Anthropic 文档：提示工程和故障排除指南，platform. claude. com/docs
- Claude 帮助中心：上下文窗口、Projects、Skills、代码执行，support. claude. com
- 交叉参考：上下文管理（模块 1）、诊断迭代（模块 2）、配置维护（模块 5）
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屏幕 6：恭喜！你已成功完成本模块。
模块完成：Associate 路径·2 分钟
你现在可以诊断性能不佳并在结果不理想时优化 Claude 工作流。系统地故障排除，Claude 随着每次迭代而改进。
M1：产品与模型选择
为任何给定任务选择正确的入口点、模型和功能。
M2：提示
构建结构化提示并根据任务类型调整它们。
M3：输出评估
验证输出并知道何时人工审查是不可协商的。
M4：工作流集成
根据委派标准映射工作流并安全地重新设计它。
M5：配置
配置和维护 Projects、指示和知识。
M6：治理
负责任地应用用例、数据、政策和伦理判断。
M7：故障排除
在结果不理想时诊断性能不佳并优化工作流。
M8：课程总结与后续步骤
回顾旅程，为考试做准备，并识别升级边界到开发人员和架构师轨道。
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