Cygnus Yang 收录于 04-其他

2026-05-23 约 1800 字预计阅读 9 分钟

Workshop 分享稿：用 Claude Code 探索机器人与智能制造行业

分享背景

大家好，今天我想分享一个工具和方法，帮助我们快速了解一个新领域。

工具：Claude Code - 一个 AI 编程助手，但我觉得它更适合做知识探索

目标：15 分钟内，从零开始建立一个领域的认知框架，并逐步深入分析

今天的主题：机器人与智能制造（刚好和我们的课程相关）

时间安排

图表代码

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flowchart LR
    A["Part 1\n快速配置\n2min"] --> B["Part 2\n实战演示\n10min"] --> C["Part 3\n数据校验\n5min"] --> D["Part 4\n总结\n3min"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#4FC3F7', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#0288D1', 'lineColor': '#0288D1', 'secondaryColor': '#B3E5FC', 'tertiaryColor': '#E1F5FE', 'nodeTextColor': '#1a1a2e'}}}%%
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Part 1：Claude Code 快速配置（2分钟）

为什么需要配置？

国内直接用 Claude Code 会遇到两个问题：

需要 Anthropic 官方登录（国内不方便）
API 调用需要稳定的国内代理

我的配置方案

图表代码

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    A["① 跳过登录"] --> B["② 订阅 Coding Plan"] --> C["③ 配置 API"] --> D["④ 启动测试"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
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    A["① 跳过登录"] --> B["② 订阅 Coding Plan"] --> C["③ 配置 API"] --> D["④ 启动测试"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
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    A["① 跳过登录"] --> B["② 订阅 Coding Plan"] --> C["③ 配置 API"] --> D["④ 启动测试"]

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flowchart LR
    A["① 跳过登录"] --> B["② 订阅 Coding Plan"] --> C["③ 配置 API"] --> D["④ 启动测试"]

① 跳过官方登录 — 创建 ~/.claude.json：

② 订阅国内 Coding Plan（推荐顺序）：

平台	体验
阿里云百炼	最稳定，服务省心，每天 9:30 抢 Pro
火山方舟	抢购难度低，入门首选

③ 配置 API — 在 ~/.claude/settings.json 填入：

④ 启动测试：

claude
# 简单测试一下
写一个 hello world 程序

Part 2：实战演示 - 机器人与智能制造分析（10分钟）

整体流程

图表代码

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flowchart LR
    A["Step 1：建立框架"] -->|保存到文件| B["Step 2：追问深入"]
    B -->|选一个方向演示| C["Step 3：整理报告"]
    C --> D["Part 3：校验数据"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#4FC3F7', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#0288D1', 'lineColor': '#0288D1', 'secondaryColor': '#B3E5FC', 'tertiaryColor': '#E1F5FE'}}}%%
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    B -->|选一个方向演示| C["Step 3：整理报告"]
    C --> D["Part 3：校验数据"]

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flowchart LR
    A["Step 1：建立框架"] -->|保存到文件| B["Step 2：追问深入"]
    B -->|选一个方向演示| C["Step 3：整理报告"]
    C --> D["Part 3：校验数据"]

目标说明

今天的演示，我想用 Claude Code 帮我们系统化地了解「机器人与智能制造」这个行业。

我们希望搞清楚的问题：

图表代码

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#FFB74D', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#F57C00', 'lineColor': '#F57C00', 'secondaryColor': '#FFE0B2', 'tertiaryColor': '#FFF3E0'}}}%%
mindmap
  root((机器人与智能制造))
    行业现状
      市场规模
      主要玩家
      竞争格局
    技术发展路径
      各方向成熟度
      瓶颈与趋势
    商业闭环
      技术到产品路径
      盈利模式
    商业逻辑
      核心逻辑
      利润来源
    战略选择
      技术路线
      市场定位
      出海决策
    落地机会
      可投资方向
      可创业方向%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#FFB74D', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#F57C00', 'lineColor': '#F57C00', 'secondaryColor': '#FFE0B2', 'tertiaryColor': '#FFF3E0'}}}%%
mindmap
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      瓶颈与趋势
    商业闭环
      技术到产品路径
      盈利模式
    商业逻辑
      核心逻辑
      利润来源
    战略选择
      技术路线
      市场定位
      出海决策
    落地机会
      可投资方向
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mindmap
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      核心逻辑
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    战略选择
      技术路线
      市场定位
      出海决策
    落地机会
      可投资方向
      可创业方向

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    行业现状
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      利润来源
    战略选择
      技术路线
      市场定位
      出海决策
    落地机会
      可投资方向
      可创业方向

这些信息如果用传统方式查，可能要花几天时间。今天我们用 Claude Code 在 10 分钟内建立一个初步框架。

Step 1：先建立框架（约3分钟）

我用的第一个 Prompt：

我想快速了解机器人与智能制造行业，请帮我：

1. 建立一个知识框架（分层级，方便后续深入）
2. 列出关键技术方向和它们的成熟度
3. 分析主要的商业模式和代表性企业
4. 找出未来有商业价值的方向

输出要求：
- 先保存到 Markdown 文件（方便后续在文件中多轮修改）
- 用表格对比关键要素
- 每个结论注明数据来源建议
- 结构适合我们课堂讨论

这个 Prompt 的预期输出：

Claude Code 通常会给出一个结构化的框架，可能包含：

技术层级表：列出各技术方向（工业机器人、协作机器人、AGV、人形机器人等），标注成熟度（成熟/成长/探索），给出代表企业
商业模式分类：对比不同模式（设备销售、解决方案、RaaS），分析各自的利润来源
商业机会清单：识别几个值得深入的方向，比如柔性制造、人形机器人、智能物流等

关键点：这个框架只是一个起点。输出内容的准确性、数据的来源、观点的深度，都需要我们在后续步骤中验证和补充。框架的作用是帮我们「知道要问什么」，而不是「知道答案」。

Step 2：针对重点问题追问（约5分钟）

基于刚才生成的框架文件，有几个点值得深入：

追问 1 - 人形机器人与具身智能：

读取刚才生成的文件，深入分析"人形机器人"和"具身智能"部分：

1. 现阶段的技术瓶颈在哪？（驱动、控制、感知）
2. Tesla Optimus 和国内玩家（优必选、傅利叶等）的技术路线对比
3. 各场景的商业化时间线预测（2025-2030）

给出对比表格

追问 2 - 商业模式变化：

读取刚才生成的文件，深入分析"商业模式"部分：

1. 传统"卖设备"模式的利润空间为什么在压缩？
2. RaaS（机器人即服务）模式的盈利逻辑是什么？
3. 国内企业在这个变化中如何找到机会？

补充具体案例分析

追问 3 - 战略选择：

读取刚才生成的文件，基于技术方向和商业模式的分析：

如果一家机器人企业要做战略决策，需要考虑哪些因素？

1. 技术路线：自研核心部件 vs 外采集成
2. 市场选择：全场景覆盖 vs 垂直深耕
3. 出海：欧美 vs 东南亚，风险和机会各是什么

给出决策框架

追问 4 - 具身智能融资：

读取刚才生成的文件，深入分析"融资情况"：

1. 2024-2025 年具身智能领域的融资事件汇总
2. 主要获投企业、融资金额、投资方
3. 资本看好哪些方向？投资逻辑是什么？
4. 和上一轮机器人热潮（2015-2018）相比，这次有什么不同？

给出融资数据表格和趋势分析

现场演示建议：从以上四个追问中选一个现场演示，完成后直接进入 Step 3 整理输出。

追问经验：

每次追问聚焦一个具体问题，别太散
要求输出表格或对比，方便讨论
如果输出太泛，就说「聚焦 XX 方向，更具体一点」

Step 3：整理成完整报告（约2分钟）

最后一个 Prompt：

把以上内容整理成一份完整的分析报告：

格式要求：
- 标题：机器人与智能制造行业分析
- 开头加一个执行摘要（200字左右）
- 结构：技术 → 商业模式 → 战略建议
- 最后加几个讨论问题（适合我们课堂）

保存成 Markdown 格式，方便后续修改

最终输出结构大概是：

# 机器人与智能制造行业分析

## 执行摘要
（核心发现：技术成熟度分层、商业模式转型、投资机会识别）

## 一、技术发展现状
（各方向成熟度 + 人形机器人专题）

## 二、商业模式分析
（传统 vs 新兴 + 成功案例）

## 三、战略建议
（技术路线 / 市场定位 / 出海）

## 四、讨论问题
1. 人形机器人商业化时间线是否乐观？
2. 国内企业如何突破"四大家族"？
3. RaaS 在中国市场可行吗？

Part 3：如何校验生成内容的数据准确性

这部分很重要。Claude Code 生成的框架和内容，数据不一定都对，我们需要一套校验方法。

为什么要校验？

常见问题：

图表代码

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flowchart LR
    A["数据过时\n2024年数据实为2022年"] --> B["来源虚构\n引用不存在的报告"]
    B --> C["概念混淆\n协作机器人≠工业机器人"]
    C --> D["主观判断\n预测缺乏客观依据"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#EF9A9A', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#D32F2F', 'lineColor': '#D32F2F', 'secondaryColor': '#FFCDD2', 'tertiaryColor': '#FFEBEE'}}}%%
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    A["数据过时\n2024年数据实为2022年"] --> B["来源虚构\n引用不存在的报告"]
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flowchart LR
    A["数据过时\n2024年数据实为2022年"] --> B["来源虚构\n引用不存在的报告"]
    B --> C["概念混淆\n协作机器人≠工业机器人"]
    C --> D["主观判断\n预测缺乏客观依据"]

校验的三个层面

图表代码

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flowchart TD
    A["数据准确性"] --> A1["数字是否正确？"]
    A --> A2["来源是否真实？"]
    B["逻辑合理性"] --> B1["框架是否自洽？"]
    B --> B2["推论是否有支撑？"]
    C["观点时效性"] --> C1["结论现在还成立？"]
    C --> C2["有没有更新信息推翻？"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#4FC3F7', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#0288D1', 'lineColor': '#0288D1', 'secondaryColor': '#B3E5FC', 'tertiaryColor': '#E1F5FE'}}}%%
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flowchart TD
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    C --> C2["有没有更新信息推翻？"]

使用 Skills 进行校验

Claude Code 有一些内置 Skills，可以帮助我们校验数据。以下是每个 Skill 的调用提示词：

Skill 1：WebSearch - 搜索最新数据

直接在对话中输入搜索请求，Claude Code 会自动调用 WebSearch。

请搜索"2024 年中国工业机器人市场规模"，找出 IFR、中国机器人产业联盟等权威来源的数据，对比我们文章中给出的数字是否一致

适用场景：验证市场数据、查找最新行业报告、对比多个来源

Skill 2：docs-lookup - 查官方文档

在提示词中明确说「使用 docs-lookup skill」。

使用 docs-lookup skill 查询 IFR（国际机器人联合会）的统计方法，确认文章中"工业机器人销量"的定义和口径是否正确

适用场景：确认技术术语定义、查询行业标准、验证官方数据口径

Skill 3：sequential-thinking - 深度推理验证

在提示词中明确说「用 sequential-thinking skill」。

用 sequential-thinking skill 验证："人形机器人 2025 年能实现大规模商业化"这个结论是否合理？

请从以下角度逐步推理：
1. 当前技术瓶颈（驱动、控制、感知各自的成熟度）
2. 成本下降曲线（关键部件价格走势）
3. 应用场景优先级（哪些场景最先落地）
4. 竞争格局演变（头部玩家进展）

给出每一步的判断依据和最终结论

适用场景：验证复杂推理、分析预测合理性、多因素综合判断

Skill 4：Context7 - 查库/框架文档

在提示词中说「使用 Context7」或「查询 [库名] 文档」。

使用 Context7 查询 ROS2（机器人操作系统）的官方文档，确认文章中提到的 ROS2 技术架构描述是否正确

适用场景：验证技术细节、确认 API/架构描述、查开源项目文档

Skill 5：Exa - 网页深度搜索

在提示词中说「用 Exa 搜索」。

用 Exa 搜索"比亚迪机器人业务"的相关报道，找出官方公告和媒体报道，对比文章中的信息是否准确

适用场景：企业信息核实、新闻报道验证、多来源深度对比

实战校验流程

假设 Claude Code 输出了：「2024 年中国工业机器人市场规模约 600 亿元」

图表代码

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
flowchart LR
    A["① 搜索验证"] --> B["② 来源追溯"] --> C["③ 交叉验证"] --> D["④ 逻辑验证"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
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    A["① 搜索验证"] --> B["② 来源追溯"] --> C["③ 交叉验证"] --> D["④ 逻辑验证"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
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    A["① 搜索验证"] --> B["② 来源追溯"] --> C["③ 交叉验证"] --> D["④ 逻辑验证"]

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flowchart LR
    A["① 搜索验证"] --> B["② 来源追溯"] --> C["③ 交叉验证"] --> D["④ 逻辑验证"]

① 搜索验证

请搜索"2024 中国工业机器人市场规模"，找出 IFR、中国机器人产业联盟、国家统计局的数据，对比差异

② 来源追溯

文章中提到"市场规模约 600 亿元"，这个数据来自哪个报告？请给出报告名称、发布机构、发布时间、原文链接

③ 交叉验证

请搜索三个来源验证"600 亿元"这个数据：
1. 行业协会（中国机器人产业联盟）
2. 企业财报（汇川技术、埃斯顿）
3. 第三方研究（麦肯锡、BCG）
对比数据，标注哪个最可信

④ 逻辑验证

用 sequential-thinking skill 验证：600 亿元这个数字是否合理？请从增长率、出口占比、内销占比逐步推理计算

校验结果的处理

图表代码

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flowchart TD
    A{"校验结果"} -->|"数据正确"| B["标注来源，保留使用"]
    A -->|"数据有偏差"| C["标注偏差范围，注明实际范围"]
    A -->|"数据无法验证"| D["标注「待验证」，不建议直接引用"]
    A -->|"来源不存在"| E["删除该数据，重新搜索真实来源"]
    A -->|"逻辑有问题"| F["指出逻辑漏洞，要求补充论证"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#CE93D8', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#7B1FA2', 'lineColor': '#7B1FA2', 'secondaryColor': '#E1BEE7', 'tertiaryColor': '#F3E5F5'}}}%%
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    A -->|"来源不存在"| E["删除该数据，重新搜索真实来源"]
    A -->|"逻辑有问题"| F["指出逻辑漏洞，要求补充论证"]

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flowchart TD
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    A -->|"来源不存在"| E["删除该数据，重新搜索真实来源"]
    A -->|"逻辑有问题"| F["指出逻辑漏洞，要求补充论证"]

校验习惯建议

图表代码

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#4FC3F7', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#0288D1', 'lineColor': '#0288D1', 'secondaryColor': '#B3E5FC', 'tertiaryColor': '#E1F5FE'}}}%%
flowchart LR
    A["关键数据\n必验证"] --> B["来源\n必追溯"] --> C["多来源\n对比"] --> D["时效\n必确认"] --> E["存疑\n必标注"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#4FC3F7', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#0288D1', 'lineColor': '#0288D1', 'secondaryColor': '#B3E5FC', 'tertiaryColor': '#E1F5FE'}}}%%
flowchart LR
    A["关键数据\n必验证"] --> B["来源\n必追溯"] --> C["多来源\n对比"] --> D["时效\n必确认"] --> E["存疑\n必标注"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#4FC3F7', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#0288D1', 'lineColor': '#0288D1', 'secondaryColor': '#B3E5FC', 'tertiaryColor': '#E1F5FE'}}}%%
flowchart LR
    A["关键数据\n必验证"] --> B["来源\n必追溯"] --> C["多来源\n对比"] --> D["时效\n必确认"] --> E["存疑\n必标注"]

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#4FC3F7', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#0288D1', 'lineColor': '#0288D1', 'secondaryColor': '#B3E5FC', 'tertiaryColor': '#E1F5FE'}}}%%
flowchart LR
    A["关键数据\n必验证"] --> B["来源\n必追溯"] --> C["多来源\n对比"] --> D["时效\n必确认"] --> E["存疑\n必标注"]

Part 4：总结一下

今天分享的核心：

图表代码

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
flowchart LR
    A["配置\n两个文件\n跳过登录"] --> B["框架\n一个好 Prompt\n快速建立认知"] --> C["追问\n聚焦重点\n逐个深入"] --> D["整理\nClaude Code\n做格式化"] --> E["校验\n用 Skills\n验证数据"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
flowchart LR
    A["配置\n两个文件\n跳过登录"] --> B["框架\n一个好 Prompt\n快速建立认知"] --> C["追问\n聚焦重点\n逐个深入"] --> D["整理\nClaude Code\n做格式化"] --> E["校验\n用 Skills\n验证数据"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
flowchart LR
    A["配置\n两个文件\n跳过登录"] --> B["框架\n一个好 Prompt\n快速建立认知"] --> C["追问\n聚焦重点\n逐个深入"] --> D["整理\nClaude Code\n做格式化"] --> E["校验\n用 Skills\n验证数据"]

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#81C784', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#388E3C', 'lineColor': '#388E3C', 'secondaryColor': '#C8E6C9', 'tertiaryColor': '#E8F5E9'}}}%%
flowchart LR
    A["配置\n两个文件\n跳过登录"] --> B["框架\n一个好 Prompt\n快速建立认知"] --> C["追问\n聚焦重点\n逐个深入"] --> D["整理\nClaude Code\n做格式化"] --> E["校验\n用 Skills\n验证数据"]

特别强调：生成的框架只是起点，关键数据必须用 Skills 校验后再使用。

如果大家有兴趣继续

可以试试这些主题：

图表代码

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#FFB74D', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#F57C00', 'lineColor': '#F57C00', 'secondaryColor': '#FFE0B2', 'tertiaryColor': '#FFF3E0'}}}%%
flowchart TD
    A["人形机器人商业化\n分析人形机器人的商业化路径和时间线"] --> B["柔性制造转型\n分析中小工厂自动化改造的机会和挑战"]
    B --> C["机器人投资价值\n分析机器人赛道的投资逻辑和风险"]
    C --> D["AI+机器人融合\n分析AI如何提升机器人智能化水平"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#FFB74D', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#F57C00', 'lineColor': '#F57C00', 'secondaryColor': '#FFE0B2', 'tertiaryColor': '#FFF3E0'}}}%%
flowchart TD
    A["人形机器人商业化\n分析人形机器人的商业化路径和时间线"] --> B["柔性制造转型\n分析中小工厂自动化改造的机会和挑战"]
    B --> C["机器人投资价值\n分析机器人赛道的投资逻辑和风险"]
    C --> D["AI+机器人融合\n分析AI如何提升机器人智能化水平"]%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#FFB74D', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#F57C00', 'lineColor': '#F57C00', 'secondaryColor': '#FFE0B2', 'tertiaryColor': '#FFF3E0'}}}%%
flowchart TD
    A["人形机器人商业化\n分析人形机器人的商业化路径和时间线"] --> B["柔性制造转型\n分析中小工厂自动化改造的机会和挑战"]
    B --> C["机器人投资价值\n分析机器人赛道的投资逻辑和风险"]
    C --> D["AI+机器人融合\n分析AI如何提升机器人智能化水平"]

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#FFB74D', 'primaryTextColor': '#1a1a2e', 'primaryBorderColor': '#F57C00', 'lineColor': '#F57C00', 'secondaryColor': '#FFE0B2', 'tertiaryColor': '#FFF3E0'}}}%%
flowchart TD
    A["人形机器人商业化\n分析人形机器人的商业化路径和时间线"] --> B["柔性制造转型\n分析中小工厂自动化改造的机会和挑战"]
    B --> C["机器人投资价值\n分析机器人赛道的投资逻辑和风险"]
    C --> D["AI+机器人融合\n分析AI如何提升机器人智能化水平"]

一些 Prompt 参考

行业快速了解模板

我想快速了解 [XX行业]，请帮我：

1. 建立知识框架（层级清晰）
2. 列关键技术方向和成熟度
3. 分析主要商业模式
4. 找出未来有价值的机会

输出：表格对比 + 数据来源建议

深入分析模板

请深入分析 [具体问题]：

1. 现状和瓶颈
2. 不同路线对比
3. 未来发展趋势
4. 给出决策建议

输出：对比表格 + 具体案例

报告整理模板

请整理成报告：

- 执行摘要（200字）
- 分章节展开
- 添加讨论问题（3-5个）
- Markdown 格式保存

如果大家有问题，或者想一起试试，欢迎讨论。谢谢大家！

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第01章 Workshop 分享稿：用 Claude Code 探索机器人与智能制造行业

Workshop 分享稿：用 Claude Code 探索机器人与智能制造行业

分享背景

时间安排

Part 1：Claude Code 快速配置（2分钟）

为什么需要配置？

我的配置方案

Part 2：实战演示 - 机器人与智能制造分析（10分钟）

整体流程

目标说明

Step 1：先建立框架（约3分钟）

Step 2：针对重点问题追问（约5分钟）

Step 3：整理成完整报告（约2分钟）

Part 3：如何校验生成内容的数据准确性

为什么要校验？

校验的三个层面

使用 Skills 进行校验

实战校验流程

校验结果的处理

校验习惯建议

Part 4：总结一下

如果大家有兴趣继续

一些 Prompt 参考

行业快速了解模板

深入分析模板

报告整理模板

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