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@qihang_zeng6688 · 2026-10-16 09:12

窝趣！Claude 团队的工程负责人写了一篇「怎么把 AI 用得更有野心」的教程，收藏数是点赞的两倍多！ 他说大家天天喊「用 AI 要更有野心」，但这话实际操作起来却很困难，所以他把‘野心’拆成了四个部分： 1、速度：同样的活干得更快，这个大家都会，他直接跳过 2、高度：别只交代一个任务，先想清楚你最后要的结果 3、深度：按这个行业最顶尖的人的做法来做 4、广度：把别的领域的知识和方法拉进来 我觉得最有用的是他举的季度复盘 PPT 的例子，一层比一层往上走： 普通用法是把数据丢给 Claude，让它填模板。 往上一层，是让它「告诉我这季度变了什么、为什么、该怎么办」。 再往上，是让它挑出最急的三个决策，列出支持和反对的理由。 最高一层，直接问：复盘是为了让管理层早点发现问题、把钱和人放到对的地方，有没有比季度 PPT 更好的办法？再用公司自己的历史数据证明它能更早发现问题。 他自己的例子也很直接：去年年初还在让 Claude 一个个修崩溃，后来直接让它「保证我们的应用不崩溃」。前提是他先把崩溃报告、版本对应的代码提交、Windows/macOS/Linux 测试机都给 Claude 接好了。 关于使用深度这部分内容这几个点蛮实用： 1、坚持用专业人士的工具：Claude 想用 Markdown 表格的时候，让它上数据库和统计模型 2、目标定得离谱一点：网页想从 10 秒降到 5 秒，就直接要 200 毫秒 3、别让模型自己给自己打分，找外部工具来验证结果 他还给了一段自己常用的提示词，大家可以参考一下： 「我想要这个任务更深的版本，不是更大的版本。改写之前先说清楚： （1）这个领域的顶尖专业人士会做哪些我没要求的事；（2）他们会从哪种最原始的材料开始，而不是用别人已经消化过的东西； （3）他们具体用什么方法和工具； （4）除了你和我，还有什么能证明结果是对的。然后按这些重写我的提示词。」 广度部分他特意提醒：让模型从卖空者、法务会计的角度查问题，是让它去做这些人会做的研究，不是让它演角色。 结论部分他写了我们一定要相信自己可以用AI用得更好，至少需要有信念感，并且阶段性的给自己设定目标，说不定今天的你还不熟练，但是几周后你可能会非常熟练的使用AI。 原文链接：https://felixrieseberg.com/how-to-be-more-ambitious-a-tutorial-for-humans-with-models/

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