Anthropic發布新創AI使用指南！4階段＋3工具教你用Claude打造AI原生公司

Anthropic 发布官方手册。手册解析 AI 如何改写新创公司在四个阶段的创业流程。同时，工具协助小团队提升工作效率，并提醒防范代理式技术债。

AI 对创业者最大的帮助，不只是“帮你写程式”。更大的变化是：很多原本要靠团队、顾问或外包才能完成的事，现在可以先交给 AI 做第一轮。

例如，你可以请 AI 帮忙整理市场资料、比较竞品、撰写访谈问题、做简单原型、检查程式码的安全风险，甚至整理客户反馈。这让早期创业者不必一开始就急着招满团队，也能更快验证：这个问题是不是真的存在？这个产品有没有人愿意用？下一步该先补哪个缺口？

Anthropic 在 5 月 14 日发布的官方手册《The Founder's Playbook: Building an AI-Native Startup》，就是在回答这个问题：如果一家公司从第一天就把 AI 当作基础工具，创业流程会怎么改变？

这份 36 页手册把新创公司从点子到成长拆成 4 个阶段：Idea、MVP、Launch、Scale。每一阶段都说明目标、常见失败原因、该用哪种 Claude 工具，以及可以照做的练习。

简单来说，这是一份“AI 时代创业流程表”。

创办人的角色，从自己做事变成指挥系统

过去创业很吃分工。技术创办人负责写程式，商业创办人负责简报、募资、找客户；如果缺某种能力，就得找共同创办人、请外包、招员工。

但 Anthropic 认为，AI 正在改写这种分工。创办人不再只是单一任务的执行者，而更像是协调者：把研究、写作、开发、测试、客服、营运流程，分派给不同 AI 工具协助完成。

手册甚至用“10 人团队也能拼独角兽”来形容这种变化。意思不是说 10 个人一定能做出市值 10 亿美元公司，而是 AI 让小团队可以完成过去只有大团队才能处理的工作量。

手册也提到几个案例。Anything 平台借助 Claude 协助 150 万名用户把想法变成可运作的软件产品；Carta Healthcare 每年用 Claude 处理 2.2 万笔外科手术案例，把资料抽取时间压缩 66%。

虽然这些数字是 Anthropic 自述，但可以看出它想传达的方向：AI 不只用来聊天，也开始进入产品开发与营运核心。

图源：《数位时代》

三种 Claude 工具，各自适合不同工作

这份手册也把 Claude 的三种使用方式分得很清楚。

• Chat：适合短任务，例如问问题、整理一句摘要、快速检查一个想法。
• Claude Cowork：适合较长的知识工作，例如整理一整批访谈、每周汇整 KPI、连接资料夹与工具。
• Claude Code：适合工程任务，例如阅读程式码、改 bug、建立原型、跑测试、做安全检查。

也就是说，并不是所有任务都丢进同一个聊天窗口。Anthropic 的建议是：先看任务属性，再选择工具。要快速讨论，用 Chat；要整理大量资料，用 Cowork；要碰程式码，用 Claude Code。

第一阶段 Idea：先确认问题真的存在

Idea 阶段就是点子阶段。这时最重要的不是马上做产品，而是确认你想解决的问题是否真的存在。手册称为 problem-solution fit，也就是“问题和解法是否对得上”。

Anthropic 提醒，AI 写程式太快反而会带来新风险：创办人可能还没确认需求，就急着把产品做出来。手册引用既有产业统计指出，过去有 42% 的新创失败，是因为做出没人需要的产品；在 agentic coding 工具普及后，这个错误可能发生得更快。

这一阶段，AI 最适合拿来做三件事。

1. 帮你把模糊的点子变成可验证的假设。例如不要只说“合约审查太慢”，而是改成“中型企业内部法务每份合约审查超过 3 天，因为红线散在 email 串里”。这样你才知道该问谁、验证什么。
2. 帮你估市场规模。手册提到 TAM、SAM、SOM，分别可以简单理解成：整个市场有多大、你实际能服务的市场有多大、短期最可能吃下多少。
3. 请 Claude 扮演反方。你可以要求它找出这个点子为什么会失败，或替竞争对手写一段会打败你的论述，避免只看到自己想看的证据。

到这一步，才适合用 Claude Code 做一个很轻的原型。手册强调，这个原型不是正式产品，而是拿去给目标使用者“摸摸看”、帮你验证方向的道具。

第二阶段 MVP：先做最小版本，但不要埋技术债

MVP 是 Minimum Viable Product，中文常译为“最小可行产品”。意思是：先做出功能最少、但足以验证需求的版本，不是一开始就把完整产品做满。

在 AI 时代，MVP 会变得更快。非技术背景的创办人，也可能用 Claude Code 做出可跑的产品雏形。但 Anthropic 特别提醒，速度不是唯一变量。

最大风险是 agentic technical debt，也就是“代理式技术债”。白话说，如果你每次都让 AI 从零开始猜你的架构、规则与取舍，程式码很快就会变成：每个模组看起来都能跑，但整体没有一致的逻辑。

所以手册建议，在开始写程式前，先用 Claude 建一份 CLAUDE.md。这个文件可以记录项目架构、命名规则、接受哪些依赖、哪些做法不要用。之后每次开新的 Claude Code 工作阶段，都先让它读这份文件，避免每次重来。

同时，也要写清楚产品范围：这版要做什么、不做什么、什么条件达成后才新增功能。这件事听起来很基本，但在 AI 可以快速加功能的情况下，反而更重要。

上线前，手册也建议用 Claude 做一轮安全检查，例如登录验证、API 是否暴露资料、输入是否可能被注入攻击、套件是否有已知漏洞。

不过 Anthropic 也提醒，AI 安全扫描只是辅助，不能取代正式的资安或合规审查。Claude Code Security 目前也仍是 limited beta，并非所有用户都能使用。

第三阶段 Launch：别让创办人成为公司瓶颈

Launch 是产品上上线、开始接触更多用户的阶段。这时问题会从“做不做得出来”变成“能不能稳定运转”。

Anthropic 指出，很多创办人在 MVP 阶段亲力亲为是优势，但到了 Launch 阶段，反而会变成瓶颈。只要客服问题、客户反馈、产品决策、销售资料都卡在创办人身上，公司就很难长大。

这时 Claude Cowork 可以拿来盘点营运流程：哪些工作可以完全自动化？哪些工作需要人，但不一定需要创办人？哪些决策真的还必须由创办人亲自判断？

Claude Code 则可以用来做架构稽核，把 MVP 时期留下的技术债排成优先顺序。若公司要卖给企业客户，也可以用 Claude Code 先做一轮 SOC 2、GDPR、HIPAA 等合规相关检查，整理企业采购会关心的文件与修补清单。

第四阶段 Scale：护城河不是程式码，而是累积

Scale 是扩张阶段，也就是产品从早期用户走向更大市场。到了这一步，Anthropic 认为 AI 原生新创真正的护城河，不是程式码本身，而是累积下来的东西。

这些累积包括：对特定产业的理解、客户使用数据、产品工作流，以及其他工具的整合深度。因为程式码可以被 AI 更快写出来，单纯“我有功能”不再那么稀缺；真正难复制的是你长期累积的领域知识与客户工作流程。

手册建议，创办人可以把自己的产业知识、常见地雷、客户术语、成功案例，整理进 Claude Projects、Memory 或 Skills，让 Claude 逐渐懂你的公司与市场。

同时，也可以用 Claude Code 把使用者行为数据转成产品改进的反馈循环，整理出一套“数据飞轮”叙事。这对投资人或企业客户都很重要，因为它回答的是：为什么资源更多的竞争者，不能明天就复制你？

读这份手册前，要注意三件事

第一，这份手册本质上是 Anthropic 的产品文件。它的方法论有参考价值，但前提是你会使用 Claude、Claude Cowork、Claude Code。实际导入时，仍可以把概念拆出来，改用 Cursor、Replit、Devin 或其他工具。

第二，部分数字是 Anthropic 自述或引用既有产业资料。例如“42% 新创因为做出没有人要的产品而失败”并不是 Anthropic 自家研究；Anything 150 万用户、Carta Healthcare 节省 66% 资料抽取时间，也都应视为厂商案例，而非第三方验证结果。

第三，手册谈到的一些能力仍有使用门槛。例如 Claude Code Security 目前是封闭测试，并非所有用户都能开启。

结语：AI 不会替创办人决定方向

这份手册最值得看的地方，不是它列了多少 Claude 功能，而是它把创业流程重新排了一次顺序。

当 AI 让“做出东西”变得更快，创业者最该小心的反而是：不要太快做错东西。先验证问题，再做 MVP；先写清楚范围，再让 AI 加速开发；先把营运流程拆开，再交给工具协助；最后，才把累积下来的知识、资料与工作流变成护城河。

换句话说，AI 不会替创办人决定方向，但会把方向错误的代价放大。用得好，它是小团队的放大器；用不好，它只会让你更快、更有自信地打造一个没人需要的产品。

• 本文经授权转载自：《数位时代》
• 原文标题：《Anthropic 官方发布新创 AI 使用指南！4 大阶段＋3 款工具，教你打造 AI 原生公司》
• 原文作者：李先泰