提示词 (prompt)
集里怎么说它
- 《Dan Shipper:15人零手写代码,AI原生公司怎么运转》(00:29起):本集说 Every 把大量工作编码成提示词:风格指南变成提示词让智能体自动做文案编辑、Alex 把导师反馈录下来放进提示词不再犯同样错误、咨询业务为每个团队定制具体场景的具体提示词
- 《Braintrust CEO Ankur Goyal:做 AI 评估的纪律八年不变,但玩法正在剧变》(03:17起):本集说大模型靠提示词驱动、改动几乎零成本,这是评估频率从 2016 年跑一次要重训模型、变成今天免费用户每天平均 10 次的原因。
- 《评测优先:Braintrust 创始人谈 AI 产品开发的真正工程》(05:41起):本集说提示词越来越大、越来越多,医生非常擅长为提示词做贡献让模型在微妙病例上保持正轨,自动提示词改进也已落地
- 《iPod之父Tony Fadell:越是容易造的AI时代,越需要讲故事的“奢侈品”产品》(00:10起):本集提到如今很多人觉得在 AI 时代只要“写个提示词,东西就吐出来了”,嘉宾认为这种依赖是极度危险的。
- 《Figma Config 2026:当代码、AI 与动效都变成画布上的设计材料》(12:33起):本集把它说成是用户给智能体下指令的语言,现在你只需用大白话提示词描述需求,就能造出工具或视觉特效;你还可以把反复用的提示词变成一键触发的斜杠命令。
- 《从快倒闭到剑指十亿美元ARR:Replit Agent的生死豪赌》(13:10起):本集把它说成:用来给智能体下达任务的自然语言指令,也是本集强调的未来人机交互的核心原语。
- 《GPT 5.6 测评:我为什么抛弃 Fable,把 Soul 当主力》(17:27起):本集提到 Soul 模型可能有特定的系统提示词,里面被植入了类似「森林绿」的设计审美偏好,使其设计输出具有强烈的固执个性。
- 《把系统提示词删掉八成:Anthropic 团队这样用 Claude 自己造 Claude》(01:32起):本集把它说成:如今前沿大模型非常擅长写提示词,Kat 自己的很多提示词都直接由模型代写,效果极好
- 《AI模型正在学会黑入一切:软件供应链已成最薄弱环节》(13:47起):本集提到,现在的攻击者常把恶意载荷伪装成一段 Markdown 形式的提示词,利用本地 CLI 工具执行,从而绕过传统的 EDR(终端检测与响应)工具。
- 《AI 当技术联合创始人:一个人怎么做时尚品牌》(08:53起):本集说写提示词就像写产品规格说明,要定义轮廓、比例、面料流动方式、结构细节等维度,对 AI 好的对人类也好
- 《Portola:当AI变成即兴演员,不是助手》(00:39起):本集说每一轮对话中的提示词本质上是一块必须在两秒内完成’重新编译’的画布,需要决定情感基调、调用哪些记忆、Tolan 该扮演什么语气。
- 《Token 都烧在哪了:Cursor 工程师教你把 AI 编程成本打下来》(03:28起):本集把它说成:控制 token 花费的最大杠杆——模糊 prompt 让模型大范围扫描猜测、失败尝试随轮携带,好 prompt 与坏 prompt 实测成本差 10 到 12 倍
- 《GrokBot 设计团队演示:让 AI 替你离开电脑》(12:31起):本集反复强调具体 prompt 的价值:Pong 把「暗色模式灯会亮、亮暗两版一致」写进 prompt,John 预先规定画板水平并排、间隔 50-100 像素,免得回来收拾烂摊子。
① 提到它的金句
19 条
我认为如果你真的不清楚成功是什么样子的,提示词,你可能无法获得最棒的工作。我认为这对管理团队来说是真实的,对管理 AI 来说也非常真实。
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I think if you’re really unclear about what success looks like, the prompt, you’re probably not going to get the most amazing work. I think that’s true for managing teams and it’s very much true for managing AIs.
—— Julie Zhuo · [13:50]
如果目标是更多的代码行,我可以提示某物写出有史以来最长的代码并添加大量的注释。
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If the goal is more lines of code, I can prompt something to write the longest piece of code ever and add tons of comments.
—— Nicole Forsgren · [12:56]
我们只是把 Agentforce 用在这些人身上,并且用非常相似的提示词训练了它。它有 70% 的回复率。
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We just took Agentforce just on those and we trained it on very similar prompt. It had 70% response rate.
—— Jason Lemkin · [38:41]
所以当 Claude 未能做某事,或者我看到这个非常糟糕的错误,表明 Claude 真的没有理解某些东西时,我会问它,“是什么在你的系统提示或工具中导致你犯了这种错误?”
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So when Claude will fail to do something or I’ll see this really bad bug that shows that Claude really didn’t understand something, I’ll ask it, “What in your system prompt or tooling made you make this mistake?”
—— Zevi Arnovitz · [46:31]
这种有人写了一个提示词并且他们刚得到了一个前沿模型就要扼杀一切的想法被极度夸大了,而投资者们只是我这辈子遇到过的最愚蠢、最不理性的人,我无法相信他们掌握了所有的资本。
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This kind of idea that someone wrote a prompt and they’ve just got a frontier model that’s going to kill everything is wildly overblown and investors are just the silliest, most irrational people I’ve ever met in my life, and I can’t believe they have all the capital.
—— Barney Hussey-Yeo · [38:10]
每一个这些产品都有远超 10000 个提示词,所以不要在第一个提示词后就放弃
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each of these products have way over 10 000 prompts each so do not give up on the first prompt
—— Meng To · [73:17]
但对于我们担心的主要风险类别,比如提示词注入、数据窃取,风险远低于人类审核员的平均水平。
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But for the main categories of risks that we’re concerned about, like prompt injection, data exfiltration, the risks are far lower than the average human reviewer.
—— Cat Wu · [32:33]
有一个很好的问自己的提示是:什么样的东西会让你最兴奋地发消息给别人说,嘿,我做了这个,对吧?
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Like, one thing that I think is a good prompt to yourself is like, what would you be the most excited to text someone like, hey, I made this, right?
—— 嘉宾 · [38:46]
所有这一切意味着核心模型任务是什么,不再是从用户那里获取一个提示词并返回一个答案,但实际上是从用户那里获取一个需要许多、许多步骤的任务。
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All this means is what the core model task is, is no longer to get a prompt from a user and come back with an answer, But it is actually to get a task from a user that requires many, many steps.
—— Daniel McKinnon · [13:20]
字面意义上,就是在提示词注入发生时,观察模型大脑中亮起的神经元。
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where it’s literally, we’re looking at neurons in the model’s brain that light up when prompt injection happens.
—— Boris Cherny · [03:00]
因为架构这些庞大的系统很有趣,但一个月后它就只是一个提示词了。
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Because it’s fun to architect these huge systems, but in a month it’s just a prompt.
—— Wes Bos · [09:52]
我们库里有超过 1.65 亿个模板、图片和图形素材,而我们真的不认为提示词框是创建视觉内容的正确向量。
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We’ve got over 165 million templates, images, and graphic assets on the library, and we really don’t think the prompt box is the right vector for creating visual content.
—— Cliff Obrecht · [10:22]
如果你有一套好的评估套件,你可以让 Claude、Codex 之类的进去替你修改提示词,而你确信你不会发布任何会毁掉生产环境的东西。
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If you have a good eval suite, you can let Claude or Codex or Devon kind of go in, make prompt changes for you, let BlinkchainEngine make prompt changes for you, and you know that you’re not shipping anything that is going to ruin production.
—— Vishu · [02:26]
同理,如果你只用一个很小的 eval 集去爬山,你的 prompt 很可能开始只是镜像那些 eval 示例。
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Same if you’re only hill climbing with like a small eval set, your prompt is probably going to start to mirror just those eval examples.
—— Vishu · [07:41]
你比只是写个提示词时更多地把自己从循环中抽离出来。这样你才能真正把自己扩展放大。
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So you’re taking yourself out of the loop more than you are with just like a prompt. That way you can actually scale yourself.
—— Tyler Folkman · [05:26]
要么我们在学习系统提示词,要么我们在学习 harness 本身——这非常迷幻。
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Either we’re learning the system prompt or we’re learning the harness itself, which is very trippy.
—— 嘉宾 · [14:18]
所以工程师们不得不手动给这些智能体写提示词,让它们做正确的事,而这往往比手动编码本身还要花时间。
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So the engineers had to prompt these agents Manually, to do the right thing, which used to take more time than the manual coding itself.
—— Ajay Prakash · [04:37]
一个形容词后面不带任何东西,只是一个更好的提示词。
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An adjective with nothing behind is just a nicer prompt.
—— Paul Bakaus · [13:52]
从那以后,那套东西几乎全被扔出了窗外,现在流行的是提示词工程、上下文工程、循环工程。
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Almost all of that has gone out the window since prompt engineering and context engineering, loop engineering.
—— Robert Lucero · [25:19]
② 出现在这些集
13 集
- 《Dan Shipper:15人零手写代码,AI原生公司怎么运转》 — 作为概念
- 《Braintrust CEO Ankur Goyal:做 AI 评估的纪律八年不变,但玩法正在剧变》 — 作为概念(提及)
- 《评测优先:Braintrust 创始人谈 AI 产品开发的真正工程》 — 作为概念
- 《iPod之父Tony Fadell:越是容易造的AI时代,越需要讲故事的“奢侈品”产品》 — 作为概念(提及)
- 《Figma Config 2026:当代码、AI 与动效都变成画布上的设计材料》 — 作为概念
- 《从快倒闭到剑指十亿美元ARR:Replit Agent的生死豪赌》 — 作为概念(提及)
- 《GPT 5.6 测评:我为什么抛弃 Fable,把 Soul 当主力》 — 作为概念
- 《把系统提示词删掉八成:Anthropic 团队这样用 Claude 自己造 Claude》 — 作为概念
- 《AI模型正在学会黑入一切:软件供应链已成最薄弱环节》 — 作为概念(提及)
- 《AI 当技术联合创始人:一个人怎么做时尚品牌》 — 作为概念
- 《Portola:当AI变成即兴演员,不是助手》 — 作为概念
- 《Token 都烧在哪了:Cursor 工程师教你把 AI 编程成本打下来》 — 作为概念
- 《GrokBot 设计团队演示:让 AI 替你离开电脑》 — 作为概念
③ 关联
点进去有真内容 —— 本页主要出口
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