你每週有多少時間，花在把散在各處的資訊抄成報表？把上百則文案照同一套規則一條條改？把同事的問題轉給對的人？這些事不難，卻像漏水一樣，一天天把老闆和主管的時間滴光。
過去要把這種雜事自動化得找工程師寫程式，現在門檻不一樣了。Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 工具，你用中文把要做的事講清楚，它就能讀檔案、跑流程、把結果整理好交回來。有意思的是，Anthropic 自己的行銷、法務、設計、財務等非技術團隊都在用它，重點從不在會不會寫程式，在你能不能把「我要什麼」講清楚。以下三個 Anthropic 團隊的真實用法，每個後面接一段你可以怎麼套到自己公司的營運雜事。
先換一個心態：把它當新來的員工帶，不要當工具用
用 Claude Code 之前先換掉一個直覺。工具是你按鍵、它做一件固定的事；員工是你把任務的來龍去脈交代清楚，他自己完成、做完回報給你確認。Claude Code 接近後者：你交代得越具體它做得越準，含糊它就跟新人一樣會猜、會漏。差別只在它不用睡覺、不會累，能每天重複做到底。
很多人上完 AI 課回去卻什麼都沒改變，正是因為沒有人把工作拆解成「可以交代出去的任務」，這點在 員工上完 AI 課、回去什麼都沒改變 談過。帶它跟帶新人一樣，先想清楚：這件事我平常怎麼做？我怎麼判斷它做對了？
實例一：Anthropic 行銷團隊，讓 Claude Code 一次改寫上百則廣告
Anthropic 的成長行銷團隊不是工程師團隊。他們把一份含數百則廣告的 CSV 檔交給 Claude Code，讓它找出成效差的、在嚴格的字數限制內生成新版本，結果幾分鐘內就產出數百則新廣告，而不是花上好幾個小時（來源：How Anthropic teams use Claude Code）。關鍵不在技術，在他們把「要改什麼、限制是什麼」講得夠清楚。
你可以這樣套：手上如果有大量格式一致、要照同一套規則微調的文字，例如多通路的產品說明、活動文案、商品標題，可以把原始清單和規則整批交給它，讓它一次改寫、你只驗收。這類把工具真正變成生產力的做法，AIGC 帶你飛，成為職場效率高手 也整理過。
實例二：同一個團隊做出 Figma 外掛，一次生成上百個變體
同一個成長行銷團隊還更進一步，用 Claude Code 做了一個 Figma 外掛（plugin）。它靠替換標題與描述，一次就能生成最多 100 個廣告變體，把原本好幾個小時的複製貼上，壓縮到每批只要約半秒。他們沒有請工程師，是把「我要一個能批次換字的工具」描述清楚，讓 Claude Code 幫忙把它做出來。
你可以這樣套：當你發現某件雜事每週都在重複、而且規則固定，別只想著「這次幫我做」，可以請它幫你做一個能重複使用的小工具，之後自己按一下就跑。從「幫我做一次」升級到「幫我做一個能一直用的東西」，省下的時間會滾起來。
實例三：Anthropic 法務團隊，用它打造一套內部找人系統
Anthropic 的法務團隊也不寫程式。他們用 Claude Code 打造了一套內部「電話樹」系統，讓團隊成員遇到問題時，能快速被導到對的律師，不用每次都靠人力轉來轉去。這說明 Claude Code 能接的不只是文書雜事，還包括「把內部流程自動化」這種過去往往要等 IT 排期才做得動的事。
你可以這樣套：公司內部那些「不知道該找誰」的流程，都是機會：請假該問誰、報帳卡關找哪關、客訴分給哪組。你把判斷規則講清楚，讓它做一個簡單的引導，就能把同事來回問人的時間省下來。當自動化融進既有流程、而不是另開一套系統，它才真的省時間，這點 工具愈加愈多，HR 卻愈來愈累 講得很清楚。
非工程師想上手，第一步該做什麼？
第一步不是學技術，是挑一件「你能一口氣講清楚流程」的雜事先交出去。Claude Code 靠六個基礎元件運作：CLAUDE.md、技能（skills）、子代理（subagents）、快捷指令（slash commands）、hooks、MCP。名詞不用背，它們的共同設計目的只有一個：讓這個 AI 被交代、照規則、串起你手上的工具。
要判斷公司該從哪裡切入，可以對照智谷的五階段 AI 服務框架：不知道能幹嘛 → 知道但不確定 → 確定但沒見過 → 想做不知找誰 → 在跑了想深化。多數老闆卡在第二、三階段：知道 AI 有用，卻沒親眼看過它接管一件具體雜事，所以不敢交出去。破關最好的方法，是先照上面 Anthropic 團隊的做法，挑一件最像你的雜事跑一次給自己看。真正要練的能力，是把腦袋裡的做法拆成一份說明書，這也是 企業 AI 應用力培訓 在幫老闆和主管建立的底層功。
先挑一件，講清楚，跑兩週，看省下多少時間，再決定要不要把第二、三件也交出去。
FAQ
我完全不會寫程式，真的能用 Claude Code 嗎？
可以。Anthropic 自己的行銷、法務、設計、財務等非技術團隊都在用它，靠的不是寫程式，是把任務講清楚。你操作它的方式是用中文交代要做的事，難的部分是把一件事的流程和判斷標準說明白，這正是老闆和主管每天對員工在做的事。你會帶新人就會帶它，而且非工程師常因為更懂業務流程，反而更知道要交代什麼、驗收什麼。
把公司資料交給 AI 處理，安全嗎？
這是老闆最該問的問題。原則是先從不敏感的資料和內部流程練起，例如內部報表格式、公開的專案進度，先建立信任再逐步擴大。涉及客戶個資、財務等敏感資料時，要先確認資料存放與權限規則，並保留人為驗收的關卡。把界線畫清楚，再談自動化，順序不要顛倒。
它會不會做錯？做錯了怎麼辦？
會，就跟新人一樣會。所以交給它的每件事都要留一道「你怎麼確認做對」的關卡。頭幾次全部檢查，確認它理解對了，之後改抽查，並永遠保留一份原始資料，萬一結果不對還能回頭對照。把它當成需要複核的初稿產出者，不是不用檢查的黑盒子，風險就在可控範圍內。
我該從哪一種雜事開始交給它？
挑同時符合三個條件的：每週固定要做、規則講得出來、做錯一次也不會出大事。大量文案的批次改寫、內部找人或分類的引導、每週重複的資料整理，通常都落在這範圍。避開一開始就挑攸關法遵或客戶承諾的高風險流程，先在低風險雜事上把「怎麼帶它」練熟，再往核心流程延伸。
關於智谷
智谷網絡（Kvalley Network）自 1996 年創立，專注企業 AI 轉型與中高階主管培訓，累計服務 3,000+ 家企業、75,000+ 小時訓練執行時數、年度訓練 30,000+ 人次。我們協助中小企業主的做法，是陪老闆和主管把日常的管理與營運工作，一件一件拆解成 AI 帶得動的任務，讓公司長出一個懂你、會做事的 AI 營運部門。這也是公開班「分身乏術？教你策劃 AI 營運團隊」在談的事，延伸的顧問陪跑見 智谷顧問服務總覽。
研究來源
- 本文為智谷內容團隊實作整理
- Anthropic《How Anthropic teams use Claude Code》官方部落格 https://claude.com/blog/how-anthropic-teams-use-claude-code
- Anthropic《Claude Code overview》官方文件 https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/overview
CTA：想把重複的營運雜事交出去，先和我們聊聊你手上最煩的那一件