@AYi_AInotes: 你是否总觉得没有释放顶级AI的真正实力和潜力？这篇来自Anthropic的爆款教程把「更大胆地用AI」拆解成三个可直接落地的维度

你是否总觉得自己没有释放顶级 AI 的真正实力和潜力？这篇由 Anthropic Claude 工程负责人分享的爆火教程，将“更大胆地使用 AI“这一空洞口号拆解为三个可直接落地的维度，每个维度都有具体步骤和通用提示词模板，可以直接复制使用。

@felixrieseberg 这篇关于如何更大胆使用 AI 的文章值得收藏并反复阅读，强烈推荐给所有死忠粉丝。

他将“更大胆地使用 AI“这一空洞口号拆解为三个可实际操作的维度。

大多数使用 AI 的人只触及了第一层：速度——更快地完成同样的事情，然后就止步于此了。 真正拉开差距的是“雄心“的另外三个层面：高度、深度和广度。

高度意味着上升一个抽象层级——不只是让它执行任务，而是让它对结果负责。

以前是修复单个崩溃，现在是让它负责保证整个应用不崩溃。

对于季度报告，不只是更新模板中的数字——而是让它找出最紧迫的三个决策，提供利弊分析，甚至重新设计一套预警报告机制，与现有流程并行运行一个季度。

前提是先梳理工作流程：要让它对结果负责，就要给它相应的数据、工具和验证权限。

深度意味着向下挖掘一层：使用专家工具和原始数据工作，而不只是像专家一样说话。

不要满足于它输出的表格——要求它使用数据库和统计模型。

不要设定合理的目标——比如把网页加载从十秒降到五秒——直接瞄准 200 毫秒。

不要默认接受现有结论——让它用原始数据来验证团队的共识性判断。

记住一条规则：不要让模型自我判断——给它可以直接运行的验证工具，让它充当外部裁判。

广度意味着向外扩展：组建一支跨学科团队，不限于任务的表层领域。

首先，把名词换成动词：一份季度报告不是一份演示文档——它是一个因果故事，要在三十分钟内说服忙碌的人，并帮助他们在不确定性中做出决策。

为了实现这个目标，组建团队：你需要分析师、记者、编辑，甚至做空者和法务会计组成的红队。

这不是在玩角色扮演游戏——而是让它做那个角色真正会做的研究。

其核心其实不在于方法——而在于最终沉淀下来的那种自我效能感。

人类一直被自己认为自己能做到的事情所限制；米开朗基罗最初不想画西斯廷教堂天顶画，因为他认为自己是雕塑家而非画家。

在心理学中，这被称为自我效能——你越相信自己能做到某件事，你就越能真正实现它。

建立自我效能的三种经过验证的方法：相信这是可能的、看到别人做到、允许自己失败。

当能力每隔几周就实现一次飞跃时，我们一直缺少的不是更好的提示词——而是去挑战那些我们从未敢想象的事情的勇气。

归根结底：这其实不是提示词工程——而是目标管理。

为高度明确目的，为深度设定专业标准，为广度组建跨职能团队。

在 AI 时代，真正的门槛从来不是你是否会使用工具——而是你是否敢于为自己设定一个极其宏大的目标。

Felix Rieseberg (@felixrieseberg)： 嗨，我是 Felix。我是 Claude 的工程负责人。我喜欢看着人们展翅高飞，做到他们从未想过可能实现的事情。

我们经常将此描述为在使用 AI 时“更有雄心“，但这其实是一条很难遵循的建议。我写了一篇教程：