你可能没意识到，AI正在悄悄偷走你的大脑！
今年6月，MIT耗时4个月，公布了一项争议颇大的研究： 短期里，AI让效率爆表；但长期里，它却让我们思考力退化，像肌肉长期不用一样逐渐萎缩。
所谓「AI脑萎缩」，并非只是危言耸听，就像考试作弊，学生用AI取得好成绩，有什么意义？
类似的AI滥用甚至「AI上瘾」，让AI巨头深陷技术伦理危机。对此，Claude Code上线了全新的「学习模式」。
Claude还承诺：要把「学习模式」向所有人开放。
在任何聊天中选择「学习型」沟通风格，Claude会引导用户掌握复杂概念，而不是直接给出答案。
据说，Anthropic学的是ChatGPT的「学习模式」。
在Anthropic专注AI+教育的Drew Bent，认为这种设计非常少见：
这是首批为「用户长进」而生的编程智能体，不仅帮程序员更高效产出代码，还在过程中让用户变得更聪明。
无论CS学生还是资深工程师，这个功能都会促使用户深入思考Claude协作生成的代码。
Reasonote的联合创始人Ishan Paidhungat，认为这才是AI让用户变得更聪明的好应用。
怎么用「学习模式」
通过命令/output-style，Claude Code现在支持自定义「输出风格」。
这次引入了两种新的输出风格，帮助学习者和开发者提升技能：
- 解释型（Explanatory）：Claude会逐步讲解自己的推理过程。
- 学习型（Learning）：用户和Claude轮流编写代码。
选择「解释型」时，Claude会更深入地讲述它在做什么以及为什么这么做。这是轻量版（Lite）：在编码时给出教学式提示，帮你看清代码库脉络、最佳实践，以及不同实现方案的权衡。
选择「学习型」风格时，Claude会偶尔停下来，让你动手完成一些待办任务。这是「做中学」模式（Learn-by-Doing）：Claude会在若干关键点暂停；它会在最需要你理解的地方插入TODO(human)标记。就像和一位导师结对编程一样，一边做项目一边提升技能。
谁想的点子？
Anthropic教育负责人Drew Bent提到，这个功能的灵感来自Anthropic与大学生的对话。
学生们常提到「脑萎缩」：
当他们只是直接复制粘贴聊天机器人的回答时，长期学习效果会变差。
为了适配不同层次的程序员，Anthropic在Claude Code版本中力求平衡：既要照顾新手，也要对像他这样编程十多年的老手有帮助。
这得益于Drew Bent和Dickson Tsai合作。
目前，Dickson Tsai是Anthropic的AI研究工程师，负责为Claude处理图像与图文交错数据集
两人最初结识于4年前。
当时Dickson Tsai利用业余时间在schoolhouse.world（SHW）做志愿辅导，免费提供SAT辅导服务，而Drew Bent是这家在线同伴辅导平台的联创。
去年，Dickson加入Anthropic，并把Drew Bent介绍给团队。不久， Drew Bent加入了Anthropic的另一个业务小组。
两人尽管业务线不同，但一直在脑暴如何把教育学原则融入Anthropic的产品。
如今，随着 Claude Code 的「学习模式」上线，这个愿景正在落地。
怎么做到的？
输出风格会直接修改Claude Code的系统提示词。
非默认输出风格会移除Claude Code默认的、与代码生成和高效输出相关的指令（如简洁回答、测试验证代码等）。
取而代之的是，指定输出风格会在系统提示词中加入各自的定制化指令。
这与OpenAI的「学习模式」的原理一样。
也就是说， 基于学习科学研究，编写的自定义系统指令驱动。
OpenAI称这些指令深度支持一套核心的学习行为，包括：
- 鼓励积极参与
- 管理认知负荷
- 主动培养元认知与自我反思
- 激发好奇心
- 提供可行且有支持性的反馈
Claude Code甚至还可以创建自定义输出风格——
要在Claude的帮助下创建新输出风格，运行：
复制默认情况下，通过/output-style:new创建的输出风格会以Markdown文件形式保存在用户级目录 ~/.claude/output-styles，可跨项目使用。
结构如下：
复制也可以手动创建输出风格Markdown文件，并保存在用户级目录（~/.claude/output-styles）或项目级目录（.claude/output-styles）中。
与相关功能的对比
输出风格会完全「关闭」 Claude Code 默认系统提示词中与软件工程相关的部分。
输出风格直接影响主智能体循环，并且只会修改系统提示词。
智能体则用于处理特定任务，并可包含额外设置，例如所用模型、可用工具以及调用场景的上下文信息。
可以将输出风格理解为「保存的系统提示词」，而自定义斜杠命令则相当于「保存的提示词」。
