Work out what you actually want — then pick the door

Before you type anything, answer the question George Pólya put at the top of his problem-solving method: what is the unknown? Not "I want help with my code" but "I want this function to stop crashing when the input is empty." A blurry ask earns a blurry answer; a sharp one gives Claude something to aim at. Once the task is clear, the door more or less picks itself, because Claude has three and they suit different work. claude.ai is a chat in your browser — best for questions, writing, research, thinking out loud. Claude Code is a coding partner that lives in your terminal and can read and edit the files in a project. The API is for when you want Claude inside software you are building yourself. Match the door to the task, and the rest of this guide is just walking the path you chose.

Door one — claude.ai, nothing to install

Open claude.ai in your browser and sign in with email, Google, or your work account. You land in a chat box, and that is the whole interface — type your task, press enter, done. The one choice worth understanding early is the model. Claude comes in tiers: Opus is the most capable for hard, multi-step work; Sonnet balances speed and capability for everyday tasks; Haiku is the fastest for simple, quick jobs. The default is a sensible starting point, so leave it there until an answer feels shallow, then reach for Opus. A free tier lets you start; paid plans raise the limits when you outgrow them.

Door two — Claude Code, invite it into your terminal

Claude Code is Claude as a command-line coding partner: point it at a project folder and it reads your files, runs commands, and edits code while you watch and approve. Install it one of two ways, then launch it from inside any project:

# Option A — native installer (recommended, no Node needed)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Option B — via npm (needs Node.js 18+)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# then, inside any project folder:
claude

The first time you run claude it opens your browser to sign in to your Anthropic account — there is no key to paste. After that you are in a session: ask it to explain a file, hunt a bug, or make a change, and it proposes edits you approve before they land. Start read-only — "walk me through what this project does" — before you let it touch anything.

Door three — the API, put Claude inside your own program

The API is for builders: your own code sends text to Claude and gets text back, so you can wire it into an app, a script, or a data pipeline. Three small steps get you a first reply:

# 1. install the SDK
pip install anthropic

# 2. make a key at platform.claude.com → API keys → Create Key
#    (copy it once — you won't see it again), then:
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

# 3. your first call
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "In one sentence, what is an API?"}],
)
print(msg.content[0].text)

Whatever door you took, prompt like you're solving a problem

This step decides whether Claude feels useful or disappointing, and it is the same behind all three doors. Pólya's four steps for solving a math problem map almost exactly onto briefing an AI. Understand: say what you actually want and why — "rewrite this for a non-technical reader" beats "improve this." Plan: hand over the context Claude can't see — the audience, the constraints, the file, an example of what good looks like — and for anything big, ask for an outline before the full answer. Carry it out: let it do the work, then read what came back instead of pasting it straight on. Look back: if it's off, don't restart with the same vague prompt — tell it exactly what was wrong and ask again. The single biggest upgrade for a beginner is the Plan step: most weak answers come from a prompt that assumed Claude could see what only you can see.

Look back — don't take the answer on faith

The last step is the one beginners skip and experienced users never do. Claude can be confidently wrong: it will state a fake statistic, invent a citation, or describe a function that doesn't exist, all in the same fluent voice it uses when it's right. So read its output as a strong first draft, not a verdict. Check anything that matters — a number, a name, a line of code — against a source you trust, or ask Claude to show its reasoning and its sources so you can see the seams. Run the code before you ship it. None of this is distrust of the tool; it is how you work with a fast, occasionally overconfident collaborator — gratefully, and with your eyes open.

先弄清你到底要它干什么——再选门

动手打字之前，先回答波利亚摆在解题法第一位的那个问题：未知量是什么？不是"我代码想要点帮助"，而是"我要这个函数在输入为空时别再崩了"。含糊的提问换来含糊的答案；清晰的提问才给了 Claude 一个能瞄准的靶子。任务一旦清楚，门基本就自己选好了，因为 Claude 有三道，各管不同的活。claude.ai 是浏览器里的对话——最适合提问、写作、查资料、把想法说出来理一理。Claude Code 是住在你终端里的编程搭档，能读、能改一个项目里的文件。API 则是当你想把 Claude 嵌进自己正在做的软件里。把门和任务对上，这篇剩下的内容就只是走你选好的那条路。

第一道门·claude.ai：零安装，打开就能聊

在浏览器打开 claude.ai，用邮箱、Google 或工作账号登录。进去就是一个对话框，整个界面就这么多——输入任务、回车，完事。值得早点搞懂的唯一一个选择是模型。Claude 分几档：Opus 最强，应付困难的、多步骤的活；Sonnet 在速度和聪明之间取平衡，适合日常任务；Haiku 最快，干简单、要得急的小事。默认那档是个稳妥的起点，先留着，直到某个答案让你觉得太浅，再换上 Opus。有免费档可以起步；用量长大了，付费方案能把上限抬高。

第二道门·Claude Code：把它请进终端

Claude Code 是命令行里的 Claude 编程搭档：把它指向一个项目文件夹，它就能读你的文件、跑命令、改代码，而你在旁边看着、点头同意。两种装法任选一种，然后在任意项目里启动它：

# 方式 A——原生安装脚本（推荐，不需要 Node）
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 方式 B——走 npm（需要 Node.js 18+）
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 然后，在任意项目文件夹里：
claude

第一次跑 claude，它会打开浏览器让你登录 Anthropic 账号，不用粘贴任何密钥。之后你就进了一个会话：让它讲讲某个文件、抓个 bug、改一处代码，它会先把改动方案摆出来，等你同意了才落地。先从只读开始——比如"带我过一遍这个项目是干嘛的"——再放手让它动东西。

第三道门·API：把 Claude 嵌进你自己的程序

API 是给开发者的：你自己的代码把文本发给 Claude，再拿回文本，于是你能把它接进一个应用、一段脚本、一条数据流水线。三个小步骤就能拿到第一条回复：

# 1. 装 SDK
pip install anthropic

# 2. 去 platform.claude.com → API keys → Create Key 建一把密钥
#    （只显示一次，当场复制好），然后：
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

# 3. 你的第一次调用
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话说说，API 是什么？"}],
)
print(msg.content[0].text)

不管进的哪道门，都要像解题一样写提示词

这一步决定了 Claude 到底好用还是让你失望，而且三道门背后是同一套。波利亚解数学题的四步，几乎能原样套到"给 AI 交代任务"上。弄清问题：说清楚你到底要什么、为什么要——"把这段改写得让外行也看懂"远胜过"把它改好点"。拟定计划：把 Claude 看不见的上下文交给它——读者是谁、有哪些限制、那个文件、一个"好答案长什么样"的范例——大任务还要先让它给个提纲，再出全文。执行：让它干，干完先读一遍，别原样贴出去。回顾：不对劲就别拿同一句含糊提示重来——告诉它具体哪儿错了，再问一遍。对新手而言，单项收益最大的就是"拟定计划"这一步：大多数差答案，都出在那句假设了 Claude 看得见只有你才看得见的东西的提示词上。

回顾：别把答案当圣旨

最后这一步，新手会跳过，老手从不跳。Claude 可能一本正经地错：它会说出一个假数据、编一条不存在的引用、描述一个根本没有的函数，而且用的是它说对时一模一样的流利口吻。所以把它的输出当成一份很强的初稿，而不是定论。凡是要紧的——一个数字、一个名字、一行代码——都去你信得过的来源那里对一对，或者让 Claude 把它的推理和出处亮出来，好让你看清接缝。代码上线前先跑一遍。这一切都不是不信任这工具，而是你该怎么用一个敏捷、快速、偶尔过于自信的协作者——心怀感激，同时睁着自己的眼。

まず何をさせたいのかをはっきりさせ、それから扉を選ぶ

何かを打ち込む前に、ポリアが問題解決法の冒頭に置いた問いに答える。未知のものは何か？「コードを手伝ってほしい」ではなく「入力が空のときに、この関数が落ちないようにしたい」だ。あいまいな頼みはあいまいな答えを招き、はっきりした頼みは Claude に狙う的を与える。用事がはっきりすれば、扉はほぼ自分で決まる。Claude には三つあり、それぞれ別の仕事を受け持つからだ。claude.ai はブラウザの中の対話——質問、執筆、調べもの、考えを声に出して整理するのに向く。Claude Code はターミナルに住むコーディングの相棒で、プロジェクトのファイルを読み、編集できる。API は、自分で作っているソフトウェアの中に Claude を組み込みたいときのものだ。扉と用事を合わせれば、このガイドの残りは選んだ道を歩くだけになる。

第一の扉·claude.ai：インストール不要、開けばすぐ話せる

ブラウザで claude.ai を開き、メール、Google、または仕事用アカウントでサインインする。入るとそこは対話ボックスで、画面はそれがすべて——用事を打ち、エンターを押す、それで終わりだ。早めに理解しておく価値のある唯一の選択がモデルだ。Claude にはいくつかの段階がある。Opus は最も賢く、難しい多段階の仕事をこなす。Sonnet は速さと賢さのつり合いがよく、日常の用事に向く。Haiku は最も速く、単純で急ぎの小仕事に向く。既定の段階は無難な出発点だから、答えが浅いと感じるまではそのままにし、感じたら Opus に切り替える。無料の段階で始められ、使う量が増えれば有料プランが上限を引き上げてくれる。

第二の扉·Claude Code：ターミナルに招き入れる

Claude Code はコマンドラインの Claude、コーディングの相棒だ。プロジェクトのフォルダに向けると、ファイルを読み、コマンドを走らせ、コードを編集する——あなたが横で見て、承認しながら。次の二つの方法のどちらかで入れ、それから任意のプロジェクトの中で起動する。

# 方法 A——ネイティブの導入スクリプト（推奨、Node 不要）
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 方法 B——npm で（Node.js 18 以降が必要）
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# そのあと、任意のプロジェクトフォルダの中で：
claude

初めて claude を走らせると、ブラウザが開いて Anthropic アカウントへのサインインを求める——貼り付ける鍵はいらない。そのあとはセッションの中だ。あるファイルの説明、バグ探し、ある箇所の変更を頼むと、編集案をまず示し、あなたが承認してから反映する。まずは読むだけ——「このプロジェクトが何をするか案内して」——から始め、それから手を触れさせよう。

第三の扉·API：自分のプログラムの中に Claude を置く

API は作り手のためのものだ。自分のコードがテキストを Claude に送り、テキストを受け取る。だからアプリ、スクリプト、データの流れに組み込める。三つの小さな手順で、最初の返事が手に入る。

# 1. SDK を入れる
pip install anthropic

# 2. platform.claude.com → API keys → Create Key で鍵を作る
#    （表示は一度きり、その場でコピー）、そして：
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

# 3. 最初の呼び出し
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "API とは何か、一文で。"}],
)
print(msg.content[0].text)

どの扉から入っても、問題を解くようにプロンプトを書く

このステップが、Claude を役立つと感じるか期待外れと感じるかを決める。しかも三つの扉の裏は同じ仕組みだ。ポリアの数学の問題を解く4ステップは、AI への指示出しにほぼそのまま重なる。問題を理解する：何を本当に望むのか、なぜかを言う——「専門外の読者向けに書き直して」は「よくして」に勝る。計画を立てる：Claude に見えない文脈を渡す——読者は誰か、どんな制約があるか、その（対象の）ファイル、よい答えの見本——そして大きな用事なら、全文の前にまず構成を出させる。実行する：やらせ、できたものをそのまま貼らずにまず読む。振り返る：外していたら、同じあいまいなプロンプトでやり直さない——どこがどう違ったかを具体的に伝え、もう一度頼む。初心者にとって伸びしろが最大なのは「計画を立てる」だ。弱い答えの多くは、自分にしか見えないものを Claude も見えると思い込んだプロンプトから生まれる。

振り返る：答えを鵜呑みにしない

最後のこのステップを、初心者は飛ばし、慣れた人は決して飛ばさない。Claude は自信たっぷりに間違えることがある——偽の統計を述べ、ありもしない出典をでっち上げ、存在しない関数を説明する。しかも、正しいときと寸分違わぬ流暢な口調で。だからその出力は、結論ではなく、よくできた下書きとして読む。大事なものは何であれ——数字、名前、一行のコード——信頼できる出典に当てて確かめるか、Claude に推論と出典を示させ、継ぎ目が見えるようにする。コードは世に出す前に走らせる。これは道具を信じないということではない。素早く、鋭く、ときに自信過剰な協力者をどう使うか、ということだ——感謝しつつ、自分の目は開けたまま。