你可能沒意識到，AI正在悄悄偷走你的大腦！ 

今年6月，MIT耗時(shí)4個(gè)月，公布了一項(xiàng)爭議頗大的研究： 短期里，AI讓效率爆表；但長期里，它卻讓我們思考力退化，像肌肉長期不用一樣逐漸萎縮。  

所謂「AI腦萎縮」，并非只是危言聳聽，就像考試作弊，學(xué)生用AI取得好成績，有什么意義？  

類似的AI濫用甚至「AI上癮」，讓AI巨頭深陷技術(shù)倫理危機(jī)。對此，Claude Code上線了全新的「學(xué)習(xí)模式」。

Claude還承諾：要把「學(xué)習(xí)模式」向所有人開放。

在任何聊天中選擇「學(xué)習(xí)型」溝通風(fēng)格，Claude會(huì)引導(dǎo)用戶掌握復(fù)雜概念，而不是直接給出答案。

據(jù)說，Anthropic學(xué)的是ChatGPT的「學(xué)習(xí)模式」。

在Anthropic專注AI+教育的Drew Bent，認(rèn)為這種設(shè)計(jì)非常少見：

這是首批為「用戶長進(jìn)」而生的編程智能體，不僅幫程序員更高效產(chǎn)出代碼，還在過程中讓用戶變得更聰明。

無論CS學(xué)生還是資深工程師，這個(gè)功能都會(huì)促使用戶深入思考Claude協(xié)作生成的代碼。

Reasonote的聯(lián)合創(chuàng)始人Ishan Paidhungat，認(rèn)為這才是AI讓用戶變得更聰明的好應(yīng)用。

怎么用「學(xué)習(xí)模式」

通過命令/output-style，Claude Code現(xiàn)在支持自定義「輸出風(fēng)格」。

這次引入了兩種新的輸出風(fēng)格，幫助學(xué)習(xí)者和開發(fā)者提升技能：

• 解釋型（Explanatory）：Claude會(huì)逐步講解自己的推理過程。
• 學(xué)習(xí)型（Learning）：用戶和Claude輪流編寫代碼。

選擇「解釋型」時(shí)，Claude會(huì)更深入地講述它在做什么以及為什么這么做。這是輕量版（Lite）：在編碼時(shí)給出教學(xué)式提示，幫你看清代碼庫脈絡(luò)、最佳實(shí)踐，以及不同實(shí)現(xiàn)方案的權(quán)衡。

選擇「學(xué)習(xí)型」風(fēng)格時(shí)，Claude會(huì)偶爾停下來，讓你動(dòng)手完成一些待辦任務(wù)。這是「做中學(xué)」模式（Learn-by-Doing）：Claude會(huì)在若干關(guān)鍵點(diǎn)暫停；它會(huì)在最需要你理解的地方插入TODO(human)標(biāo)記。就像和一位導(dǎo)師結(jié)對編程一樣，一邊做項(xiàng)目一邊提升技能。

誰想的點(diǎn)子？

Anthropic教育負(fù)責(zé)人Drew Bent提到，這個(gè)功能的靈感來自Anthropic與大學(xué)生的對話。

學(xué)生們常提到「腦萎縮」：

當(dāng)他們只是直接復(fù)制粘貼聊天機(jī)器人的回答時(shí)，長期學(xué)習(xí)效果會(huì)變差。

為了適配不同層次的程序員，Anthropic在Claude Code版本中力求平衡：既要照顧新手，也要對像他這樣編程十多年的老手有幫助。

這得益于Drew Bent和Dickson Tsai合作。

目前，Dickson Tsai是Anthropic的AI研究工程師，負(fù)責(zé)為Claude處理圖像與圖文交錯(cuò)數(shù)據(jù)集

兩人最初結(jié)識于4年前。

當(dāng)時(shí)Dickson Tsai利用業(yè)余時(shí)間在schoolhouse.world（SHW）做志愿輔導(dǎo)，免費(fèi)提供SAT輔導(dǎo)服務(wù)，而Drew Bent是這家在線同伴輔導(dǎo)平臺的聯(lián)創(chuàng)。

去年，Dickson加入Anthropic，并把Drew Bent介紹給團(tuán)隊(duì)。不久， Drew Bent加入了Anthropic的另一個(gè)業(yè)務(wù)小組。

兩人盡管業(yè)務(wù)線不同，但一直在腦暴如何把教育學(xué)原則融入Anthropic的產(chǎn)品。

如今，隨著 Claude Code 的「學(xué)習(xí)模式」上線，這個(gè)愿景正在落地。

怎么做到的？

輸出風(fēng)格會(huì)直接修改Claude Code的系統(tǒng)提示詞。

非默認(rèn)輸出風(fēng)格會(huì)移除Claude Code默認(rèn)的、與代碼生成和高效輸出相關(guān)的指令（如簡潔回答、測試驗(yàn)證代碼等）。

取而代之的是，指定輸出風(fēng)格會(huì)在系統(tǒng)提示詞中加入各自的定制化指令。

這與OpenAI的「學(xué)習(xí)模式」的原理一樣。

也就是說， 基于學(xué)習(xí)科學(xué)研究，編寫的自定義系統(tǒng)指令驅(qū)動(dòng)。

OpenAI稱這些指令深度支持一套核心的學(xué)習(xí)行為，包括：

• 鼓勵(lì)積極參與
• 管理認(rèn)知負(fù)荷
• 主動(dòng)培養(yǎng)元認(rèn)知與自我反思
• 激發(fā)好奇心
• 提供可行且有支持性的反饋

Claude  Code甚至還可以創(chuàng)建自定義輸出風(fēng)格——

要在Claude的幫助下創(chuàng)建新輸出風(fēng)格，運(yùn)行：


/output-style:new I want an output style that ...

默認(rèn)情況下，通過/output-style:new創(chuàng)建的輸出風(fēng)格會(huì)以Markdown文件形式保存在用戶級目錄 ~/.claude/output-styles，可跨項(xiàng)目使用。

結(jié)構(gòu)如下：

---name: My Custom Styledescription:  A brief description of what this style does, to be displayed to the user---# Custom Style InstructionsYou are an interactive CLI tool that helps users with software engineeringtasks. [Your custom instructions here...]## Specific Behaviors[Define how the assistant should behave in this style...]
---
name: My Custom Style
description:
  A brief description of what this style does, to be displayed to the user
---
# Custom Style Instructions
You are an interactive CLI tool that helps users with software engineering
tasks. [Your custom instructions here...]
## Specific Behaviors
[Define how the assistant should behave in this style...]

也可以手動(dòng)創(chuàng)建輸出風(fēng)格Markdown文件，并保存在用戶級目錄（~/.claude/output-styles）或項(xiàng)目級目錄（.claude/output-styles）中。

與相關(guān)功能的對比

輸出風(fēng)格會(huì)完全「關(guān)閉」 Claude Code 默認(rèn)系統(tǒng)提示詞中與軟件工程相關(guān)的部分。

輸出風(fēng)格直接影響主智能體循環(huán)，并且只會(huì)修改系統(tǒng)提示詞。

智能體則用于處理特定任務(wù)，并可包含額外設(shè)置，例如所用模型、可用工具以及調(diào)用場景的上下文信息。

可以將輸出風(fēng)格理解為「保存的系統(tǒng)提示詞」，而自定義斜杠命令則相當(dāng)于「保存的提示詞」。