新一轮会话不该又提起上周已经否决的想法。我们会先让 Claude Code 阅读这次内容企划的决策历史，再由 Kabo 引入新的公开参考资料。这里以一位缝纫教师挑选下一节入门课为例；任何拥有内容存档、并且明确规划受众学习进阶路线的频道，都可以采用相同方法。
面向创作者研究的 AI 智能体 Kabo会补充新的参考资料。Claude Code 会先阅读学员水平、已经讲过的课程和否决原因，再提出下一个主题。
准备历史标题和被否决的想法
[ ] audience.md — 学员水平，以及我们希望他们接下来掌握的技能。 [ ] covered.csv — 已发布的标题，以及各节课已经讲授的内容。 [ ] rejected.md — 之前的想法及其否决原因，包括临时限制。 [ ] assets.csv — 我们已经拥有的样品、工具和演示材料。 [ ] brief.md — 本轮会话的拍摄时间、主题边界和输出要求。
2. 连接 Kabo，然后检查项目上下文
打开内容项目，为 Claude Code 安装 Kabo 并完成登录。如果要直接连接服务器，请按照设置指南操作。
3. 头脑风暴前先读否决记录
一位缝纫教师管理着入门课程，并保留了一份被否决的选题清单。其受众会使用基础缝纫机，但仍在学习如何识别缝制结构上的错误。
让 Claude Code 总结学员当前掌握的技能，以及之前想法被否决的原因。把这份总结保留在简报里，不要将它变成永远不能讲授进阶内容的固定规则。当受众或可用素材发生变化时，内容企划层面的限制应当易于更新。
阅读 audience.md、covered.csv、rejected.md 和 assets.csv。总结受众已经掌握的知识、我们讲过的内容，以及之前的想法为何被推迟。开始研究前，区分长期规则和本轮会话的限制。
4. 研究公开案例让哪些问题变得易懂
使用 Kabo 寻找近期相关的缝纫视频；在账号背景有帮助时，为选定案例补充信息。询问每条参考资料解决了学员的什么问题，又有哪些证据让讲解变得清楚。对于只缝过直线的学员来说，变化惊人的改造未必适合作为下一节课。
5. 将候选选题分为试做、修改或暂缓
让 Claude Code 编写 ideas.csv，包含学员水平、原创贡献、自有样品、来源备注和决策原因。让它逐个对照 covered.csv 检查标题。对于难以判断的候选项，先人工审阅，再展开成简报。评分应当是你依据评审标准作出的编辑判断，而不是播放量预测。
否决记录需要写明原因。“不做夹克”会无意中变成永久规则。“本月不做合身夹克：受众是初学者，而且没有试衣模特”则为今后重新考虑保留了有用的路径。
如果在选择下一节课之前，需要进一步了解学员的学习障碍，请使用 Claude Code 评论研究工作流。
使用 Kabo 研究 [日期范围] 内近期公开的 [主题] 案例。提出 5 个不同的教学想法，分为试做、修改或暂缓。包括学员水平、观众问题、我们的贡献、自有样品、缺失的证明、来源链接和决策原因。逐一对照 covered.csv 检查想法。等我选定后，写一份简报；不要把临时限制变成 CLAUDE.md 中的永久规则。
一个说明三种编辑决策的示例
对于这个缝纫频道，候选清单应体现不同的决策，而不是五个同样热情推荐的提案：
- 试做：为什么你的托特包还没缝最后一道缝就扭了。
- 证明：对比自有裁片样品，并标出对齐位置。
- 修改：三个拉链错误 → 限定为一个清晰可见的入门级问题。
- 暂缓：西装夹克合体调整 → 超出约定的学员水平。
- 证据：为每个候选项附上返回结果中的相关来源链接。
6. 只编写选定课程的教学简报
选择托特包扭曲这个角度，要求提供一份简短的脚本提纲，写明错误、可见的诊断依据，以及你能够演示的纠正方法。只有作出长期有效的决定时，才更新否决记录。这样可以避免一次规划会话把所有临时限制都变成没有解释的永久指令。
拉链这个想法同时引入了三种技巧。保留一个清晰可见的入门级错误，删去进阶收边处理。更新简报，但不要永久禁止拉链主题。
批准一节符合预期学员水平的课程
在 Google Sheets 中打开待选题清单，进行编辑审阅。拍摄时带上选定错误的样品，把课程级别说明与脚本保存在一起，确保最终视频不会偏成进阶教程。
文中的完整示例用于说明方法。产品截图展示的是 Kabo 网页端已有的结果，并非本指南示例的实际执行记录。请使用自己的素材，以及您的任务实际返回的证据。