“2025 年的大模型，每个月都在飞跃式进化。你还在沿用去年的提示词模板吗？”

与大型语言模型互动，早已不只是“提问-回答”的单向流程，而是一门融合心理学、沟通艺术与战略思维的综合技能。

Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 在 Lenny’s Podcast 的访谈中，揭示了他们如何把大模型从“工具”升级为“拍档”。以下 7 条心得，或许能帮你彻底改造自己的 AI 工作流。

1. 重新定义关系：从“执行者”到“思考的另一半”

Krieger 已把 Claude 变成自己的首席策略顾问：先阐述自己的想法，再让模型批判、补充与挑战。“我该怎么做？”这种简单问句已被他淘汰；取而代之的是完整情境+开放式问题，例如：

“这是我的思路，你能指出我忽略的盲区吗？”
“站在完全不同的立场，你会怎样看待这份计划？”

2. 追求尖锐反馈：打破“礼貌”的屏障

模型往往被训练得温柔体贴，可在需要严苛评审时，这种礼貌会变成阻力。Krieger 索性对 Claude 说：

“Claude，别客气，直接把这套策略的缺陷都挑出来。”
“假设你是最苛刻的投资者，请指出这个计划中所有可能导致失败的致命弱点。”

强势、情绪化的指令能迫使模型跳出“好好先生”模式，给出更尖锐的反馈。尝试下达诸如“请用最挑剔的眼光审查此方案”“毫不留情地批判它”的指令。

3. 激活深度思考：解锁模型的全部潜力

面对复杂任务，Krieger 会在 Prompt 里加一句 “think hard”。这条简短指令能触发模型调用更深层的推理路径。你也可以要求模型“逐步展示推理过程”“先做深入分析，再给结论”，通常能收获更严谨的输出。这个技巧就像是按下一个“增强模式”按钮。在提出复杂问题时，不妨加入这样的引导：

“请对以下问题进行深度分析，并一步步展示你的推理过程。”
“在给出结论前，请认真思考所有可能性。”

4. 提供高质量“简报”：上下文决定输出的上限

只问“Anthropic 的产品策略是什么？” 模型只能回收网上泛泛资料；若附上内部文档、Slack 记录与用户反馈，答案质量将大幅跃升。把模型当咨询顾问：资料给得越足，它的洞察越精准。Anthropic 内部的 MCP 框架正是为多源上下文“搭积木”而生。

5. 反向求教：让AI成为你的提示词导师

Anthropic 内部的 “Prompt 改进器” 会根据用户目标自动产出最佳 Prompt，甚至用 XML 标签分段，效果远胜纯手写。你也可以直接问任何模型：

“为了完成任务 X，我该如何向你提问才能得到最优结果？请给出示范 Prompt，并解释其有效性。”

6. 拥抱迭代过程：将AI融入工作流

成功的协作不是一锤子买卖，而是“提出想法→模型生成→人类测试→反馈→模型修正”的循环。把模型当白板前的搭档，将大任务拆分为小步骤，每轮都提供明确反馈，不断逼近理想解。

7. 重新衡量成功：从“互动时长”到“价值创造”

一次优质交互可能只需两条消息，也可能延伸到两百条。关键是否：

为你节省了时间？
带来新的洞见？
让项目实质推进？

若答案皆为“是”，互动就算成功——无需拘泥于传统的“粘性”“时长”等指标。AI 时代的新北极星，是价值创造。

三句话回顾

1. 重新定位：别把 AI 仅当工具，而要把它培养成能提出批判性观点、补盲区的思维伙伴。

2. 突破框架：用直接甚至“狠辣”的指令，打破模型的礼貌限制，挖掘更深的洞见。

3. 重估指标：衡量协作成败的，不是交流频次或时长，而是它为你节省的时间、带来的认知和推动的进展。