在使用 Claude Code 时，我常常会想起地图与疆域之间的区别。

地图是对待完成工作的表征，也就是我的提示词、技能和上下文——这是我交给 Claude 的东西。疆域则是工作实际发生的地方，是代码库、现实世界以及它真正的约束条件。

地图与疆域之间的差异，就是我所谓的未知。当 Claude 遇到一个未知时，它需要基于对我意图的最佳猜测做出决定。完成的工作越多，Claude 可能遇到的未知就越多。

Claude Fable 是第一个让我觉得工作质量受限于我澄清其未知之能力的模型。

重要的是，仅仅提前规划并不总是够的。你可以在实现深处发现未知，或者你的未知会指出了一个事实：你其实应该用完全不同的方式去解决这个问题。

我发现，与 Fable 协作是一个迭代的过程——在实现之前、之中和之后不断发现我的未知。

了解你的未知

你的未知是什么？当我带着问题来找 Claude 时，我倾向于将其分解为以下四种方式：

• 已知的已知：这基本上就是我的提示词中的内容。我告诉智能体我想要什么？
• 已知的未知：我还没搞清楚什么，但我意识到自己还没搞清楚？
• 未知的已知：什么东西显而易见以至于我永远不会写下来，但看到时就会认出来？
• 未知的未知：我完全没有考虑过什么？我意识不到哪些知识？我知道某件事能做到多好吗？

最优秀的智能体编码者拥有的未知相对较少。观察像 Boris 或 Jarred 这样的人编写提示词，我很明显能看出他们对自己想要的东西了解得非常详细。他们与代码库以及模型行为都高度同步。

但他们也假设了未知因素。从很多方面来看，减少和规划你的未知因素正是智能体编程的核心技能。但幸运的是，这是一项你可以通过与 Claude 协作来提升的技能。

帮助 Claude 帮助你

向 Claude 下达指令是一种微妙的平衡。如果你说得过于具体，Claude 会遵循你的指令，即便此时转换方向可能更合适；如果你说得过于模糊，Claude 往往会根据行业最佳实践做出选择和假设，而这些可能并不适合你的任务。

当你没有考虑到自己的未知因素时，你会两头落空。你既不知道什么时候路径会布满障碍，也不知道什么时候路径会畅通无阻，但你仍然希望 Claude 能灵活变通。

Claude 可以帮助你更快地发现自己的未知因素。它可以极其迅速地搜索你的代码库和互联网，并且对大多数主题的了解比你更深入。它还能从失败中更快地迭代。

这个过程最关键的一点是，要给 Claude 提供关于你起点的上下文。例如，告诉它你当前在思路的哪个阶段；说明你对问题和代码库的经验水平；让它像一位思维伙伴一样与你协作。

在这篇文章中，我详细阐述了我用来发现这些未知因素的一些模式，包括：

实施前：

• 盲区检查
• 头脑风暴与原型
• 访谈
• 参考资料
• 实施方案

实施中：

• 实施笔记

实施后

• 推介与说明
• 测验

实施前

盲区检查

开始工作时，你能做的最有用的事情之一就是了解自己的盲区。例如，如果你在代码库的某个新部分编写功能，或者使用 Claude 协助你处理不熟悉的工作（比如迭代设计），你很可能有大量未知的未知因素。

你可能不知道要问什么问题、什么样子才算好、之前做过哪些工作、或者要避开哪些坑。

在这些情况下，你可以请 Claude 帮你找出你不知道自己不知道的东西，并为你解释清楚。我喜欢直接用“盲点扫描”和“未知的未知”这两个词语。向 Claude 说明你的身份和已知信息，通常有助于它理解最佳的合作起点。

示例提示词：

• “我正在添加一个新的认证提供方，但我对这个代码库中的认证模块一无所知。你能帮我做一次盲点扫描，找出我相关的未知的未知，并指导我如何更好地向你提问吗？”

• “我不知道什么是调色，但我需要对这段视频进行调色。你能教我理解我在调色方面的未知的未知，以便我能给出更好的提示词吗？”

头脑风暴与原型设计

当我在一个充满“已知的未知”的领域工作时——那些只有亲眼看到才能定义的标准——我喜欢请 Claude 与我一起进行头脑风暴和原型设计。

在原型设计早期识别并表述出“已知的未知”非常关键，因为在实现过程中才发现它们代价（相对）高昂。功能或规格上的微小改动会导致代码实现截然不同，而你的智能体也更难回退之前的修改。

例如，你可能只是想看看在框架上添加一个按钮的效果，而不需要接入后端路由或在前端维护额外的状态。

另一个例子是视觉设计——对我而言，这很难用语言描述，但当我看到时就知道我想要什么。在这些情况下，我会请 Claude 为一个工件提供几种设计方案。

我在几乎每次编码会话开始时都会先进行探索或头脑风暴阶段。这有助于我带着意图出发，明确项目的范围。Claude 常常能发现那些我可能会遗漏但却很有价值的方法，不过有时也会“只见树木不见森林”。头脑风暴能防止我把范围定得过于狭窄或过于宽泛。

示例提示词：

• “我想为这些数据做一个仪表盘，但我没有审美眼光，也不知道能做什么。请为我生成一个包含 4 种截然不同设计方向的 HTML 页面，这样我就能在此基础上做出反馈。”

• “在接入任何实际内容之前，先做一个单独的 HTML 文件，用假数据模拟新的编辑器工具栏。我想在实际接触真实应用之前，先看看这个布局的效果。”

• “我有个粗略的问题：用户在新手引导之后流失率很高。请搜索代码库，头脑风暴 10 个我们可以介入的地方，从成本最低到最雄心勃勃的方案排序。我会告诉你哪些想法可行。”

访谈

在我做完充分的头脑风暴之后，往往还会有一些未知点。

这种情况下，我会让 Claude 针对任何未知或模糊之处对我进行访谈。让 Claude 访谈你时，尽量向它提供你问题的背景信息，以便引导它提问。

示例提示词：

• “一次问我一个问题，针对任何模糊之处，优先问那些我的回答会改变架构的问题。”

参考

有时候你无法详细描述你想要的东西。例如，你可能没有合适的词汇，或者事情太复杂以至于要花很长时间才能说清楚。

这种情况下，最好的方法就是提供参考。虽然你可以提供图表、文档或图片，但最理想的参考是源代码。

如果你有一个以特定方式实现某功能的库，或者一个你非常喜欢的设计组件，直接把 Fable 指向该文件夹，告诉它要找什么——即使它是用不同语言写的也行。与屏幕截图相比，这能为 Claude 提供关于标记和结构更丰富的细节。

示例提示词：

• “vendor/rate-limiter 中的这个 Rust crate 实现了我想要的精确退避行为。请阅读它，然后用我们 TypeScript API 客户端重新实现相同的语义。”

实现方案

当我觉得自己准备好开始实现时，我通常会请 Claude 整理一份实现方案供我审阅。方案会重点关注那些最可能变动的部分，比如数据模型、类型接口或用户交互流程。这样 Claude 就能把我可能需要改动的地方呈现出来。

示例提示词：

• “用 HTML 写一份实现方案，但要把我最可能调整的决策放在前面：数据模型变更、新的类型接口，以及任何面向用户的内容。把机械性的重构细节放在底部，这部分我相信你。”

实现过程中

实现笔记

一旦我对计划满意，就会新建一个会话，并把所有产物传入提示词。这样能给 Claude 一个全新的上下文窗口，但保留了计划阶段收集到的全部信息。例如，我可能会传入一份规范文件和一个原型，然后让智能体去实现它。

但事实是，无论你做多少计划，总有些未知的未知因素潜伏其中。智能体可能在工作中发现，因为代码里遇到了某个边界情况，它需要换一条路径。

我让 Claude Code 维护一个临时的 `implementation-notes.md`（或 .html）文件，记录它做出的决策，这样下次尝试时我们可以从中学习。

示例提示词：

• “维护一个 implementation-notes.md 文件。如果你遇到某个迫使你偏离计划的边界情况，就选择保守方案，在‘偏离记录’下记下来，然后继续前进。”

实现之后

推介与解释材料

发布一个东西最重要的环节之一是获得认可与审批。在最终文档中制作推介和解释性质的产物，有助于：

• 让评审者从与你相同的未知起点开始，加速理解
• 让专家看到你已考虑到他们本会预见到的未知因素和常见失败点，从而加速审批

示例提示词：

• “把原型、规范文件和实现笔记打包成一个文档，方便我直接丢进 Slack 争取认可。用演示 GIF 开头。”

测试

经过一次长时间的工作会话后，Claude 可能完成了比我意识到的多得多的内容。阅读代码差异只能让我对发生了什么有个粗略了解，因为很多行为依赖于已有的代码路径。

让 Claude 在给我大量上下文之后，再就变更内容对我进行测验，这能帮助我理解发生了什么。只有我完美通过测验后，我才会合并代码。

示例提示词：

• “我想确保我完全理解此次变更中发生的一切。给我生成一份 HTML 报告，描述这些变更，附上上下文、直觉理解、做过的操作等信息，并在底部加一个我必须通过的关于变更的测验。”

这一切如何整合：发布 Fable

Fable的发布视频全程使用Claude Code进行剪辑。这对我来说是一个全新的领域，我绝非专家。

于是我从已知的部分入手。我知道Claude能用代码剪辑视频并转录内容，但我不确定其准确性是否足够。于是我让Claude解释像Whisper这样的转录工具是如何工作的，以及我是否能通过ffmpeg精确剪掉诸如"嗯"或长时间停顿之类的内容。

我希望Claude能创建一个与我说话内容同步时序的UI，但不确定是否可行，于是我让Claude使用Remotion和转录文本创建一个原型视频，测试能否实现。

最后，视频本身看起来有些暗淡，我知道这是因为颜色分级，但我并不真正了解什么是颜色分级。我的第一次尝试是让Claude生成几个变体供我选择，但我意识到在颜色分级方面，我并不清楚"好"的标准是什么。因此，我转而请Claude教我颜色分级的知识，以发现我的未知领域。

让地图与疆域相契合

模型越强大，采用正确方法能达成的成就就越多。当一项长期任务返回错误结果时，很可能你需要花更多时间来定义你的未知领域，或制定一个允许你和Claude在应对这些未知时灵活调整的实施方案。

每一次解释、头脑风暴、访谈、原型制作和资料参考，都是在问题变得难以挽回之前，低成本发现你未知之处的有效方式。

因此，开启下一个项目时，先让Claude帮你找出你的未知领域。

本文由Anthropic技术团队成员Thariq Shihipar撰写。

借助Claude改变你组织的运作方式