19 行 prompt 的威力
那天我在用 Claude Code 做架构设计。
它的表现让我觉得哪里不对——ARCHITECTURE.md 写得混乱不堪,逻辑跳跃,边界模糊,跟我平时的体感有着巨大的落差。不是偶尔失误,是接连犯错。像是降智了一个 level。
那天我在用 Claude Code 做架构设计。
它的表现让我觉得哪里不对——ARCHITECTURE.md 写得混乱不堪,逻辑跳跃,边界模糊,跟我平时的体感有着巨大的落差。不是偶尔失误,是接连犯错。像是降智了一个 level。
“你今天吃了多少 token?”
Claude 回了一句:“光是 system prompt 加上你的 memories,就已经喂了我不少 token 了——你这个 context window 的’底料’相当丰富。”
“底料”这个词勾起了我的兴趣。我追问底料都有啥,它如数家珍地列了五大块——memories、行为指引、工具定义、skills 索引、artifact 规则。然后我问了一句看似随意的话:
“你知道别的用户对你的看法吗?”
它说不知道,每次对话都是隔离的。
“知识平权”大概是这两年最令人兴奋的叙事之一。
逻辑很简单:LLM 让每个人都能获取专家级的知识,Token 越来越便宜,API 人人可调,信息壁垒被彻底拆除。于是结论呼之欲出——人与人之间的差距要缩小了。
最近和一个做 AI Coding 产品的朋友聊天,他说他们团队花了三个月调 prompt,代码生成的“通过率”从 60% 提到了 78%。我问他:你怎么知道是 78%?他愣了一下,说是人工抽查的。