分享一些 Claude Code / Codex 在生活和工作里的小技巧（下篇）

其实现在的AI的进展是远超很多人的想象的，其实每天我都在用它，它能做的事情的复杂程度也是经常每一天或者每一周刷新我的感受。
还有一些技巧可以分享给大家，让大家事半功倍。

一定要跨领域使用Large Language Models

跨领域使用 LLM，因为会给你提供很大的思路。千万别只用 LLM 来 coding，做很多比如 Karparthy 提到的 LLM Wiki 也很好。

那比如说我这里给大家推荐一个就是用AI来记账，如果你还没有做的话，非常非常推荐。你可以用BeanCount之类的东西来记复式记账法，非常非常有用。而且确实能够比传统的记账软件更灵活，比如说QuickBooks。如何开始呢？让你的 AI 学习这个项目吧 https://github.com/MikeChongCan/cfo-stack

全部索引，memory

要针对你的工作或者生活全部的索引，让AI更了解你或者是可能拿到它想要的上下文。那举个例子就是，如果你的公司内部搜索有API或者是有MCP的话可以接入。公司其他的地方，你比如说memory文件的话，这里相关的memory文件你可以专门弄一个文件夹让AI去往里面逐渐往里面加东西，然后用Shopify CEO Tobi 做的QMD做索引。

如果你有多个项目之间需要联动的话，把它们都放进一个folder里，启用coding agent也是一个非常好的做法。

每次AI犯错都要找 context 是不是没给全

每次AI犯错的时候，在过往我都想说可能就是AI slop，但是最近在GPT5.4之后的话很少出现这种问题，大概率就是上下文给的不全，没有文档或者是没有任何训练数据的领域。那对于生活中和工作中绝大多数的东西，其实这种情况基本不存在了，除非你是做很前沿的科研。
在开始让AI工作之前一定想象自己给他足够的上下文了吗？接入足够的MCP或者CLI了吗？或者有足够的agent skill让他去主动获取信息吗？还有很多东西可能多加一句使用web search就可以解决。

Hallucination 已经很小了，瓶颈在于 context 和 prompt

在ChatGPT发布之后，大家很常在提的一件事就叫hallucination，就是幻觉。但是现在我不知道大家有没有发现很少有人提这件事了，这就是模型的进步。这一点是非常了不起的。如果没有hallucination的话，那对于我们人来操控AI的最核心的观念点，也就是说或者是平行性就是上下文和prompt和提示词了。那这里就需要大家去仔细斟酌自己提示词或者是使用语音输入法多输入提示词。那很多有些看起来很可笑的提示词确实也是很有用的。

那比如说举个简单的例子就是使用Codex的时候，就跟他说你要take your time去多去做exploration，然后不达到某一个目的就不要停下来，这个提示词仍旧非常有用。我自己用是这样的感觉，然后OpenClaw的作者Peter Steinberger也是这么说：

Peter Steinberger 🦞@steipete

@xlr8harder "take your time, don't stop till X" (x=done or condition)

9:31 PM · Apr 4, 2026 · 23.5K Views

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每天看一些人使用 LLM，真的感觉自己被编程局限了。LLM 的应用场景肯定远超编程，做软件。只是还需要多去试和开发。