“大家用AI都太保守了!”Claude Code负责人:我的方法更有野心~

听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 设定一些不合理的目标,然后告诉模型:这非常合理! 这是Claude Code桌面版负责人Felix Rieseberg分享的一个AI使用小技巧。 具体怎么做? 假设你想把网站加载时间从10秒压缩到5秒,他建议: 直接把目标定到0.2秒 。 模型说做不到?那就继续告诉它:这个问题完全可以解决,再试试再试试。 在Felix看来,我们给AI布置任务,还可以更大胆一点。 他还分享了一个小技巧: 把任务里的名词换成动词。 比如,原本的任务是「做一份汇报PPT」,可以重新表述成: 在30分钟内,让一群忙碌的人信服你对事情前因后果的解释,并在情况尚不明朗时作出决策。 除了故意把目标定得激进,他还给出了几种具体做法: 别只让AI「像专家一样思考」。接着追问:真正的专家会看哪些原始资料、使用什么工具、采用什么方法,再把这些要求写进任务里。 别把自己的判断直接当成答案。把它交给AI检验,让AI回到原始材料中,寻找支持它的证据,以及可能推翻它的反例。 别让AI自己给自己打分。代码就实际运行,预测结果就用新的数据检验,最终让真实结果说话。 以下是Felix使(调)用(教)Claude的详细教程,经润色。 Enjoy~ 使用AI,我们还能更有野心 我在Claude团队工作。 这份工作很有意思的地方在于:几乎每天我都会得知,又有一件事借助Claude完成了——甚至是由Claude独立完成的。 有些事我压根没想过,有些我原本觉得不可能;还有一些,只是我自己既没那么好奇,也没抽出时间去尝试。 就在这个月,Claude可能协助发现了一颗新行星;我看到了第一支真正让我喜欢的AI音乐视频;我们甚至开始讨论,数学的新时代是否正在到来。 模型的各项能力并不会齐头并进。正如陶哲轩所说,它们「在某些方向上令人惊叹,在另一些方向上却仍有不足」。 有些人已经学会驾驭模型那些惊人的能力,仿佛真的飞了起来。看着他们借助我亲手打造的产品抵达那样的高度,着实让人着迷。 更多人还在摸索,怎么用好这双新长出来的翅膀。他们仍在琢磨:除了回答「法国的首都是哪里」,或者「能不能把这封邮件的语气改得温和一点」,AI还能做什么? 我和许多AI从业者常把一句话挂在嘴边: 用AI,应该更有野心一点。 这句话几乎成了我们的行动口号。每当看到令人惊叹的成果,我们就会转发,再配上一句:「我们还不够有野心。」 我也知道,这话说起来容易,真要照做却很难。所以,这里有一份关于「如何更有野心」的教程。 我把野心分为四类: 速度、高度、深度和广度 。 △ AI生成 速度:用更少的时间完成同样的工作。这是AI创造经济价值最基本的方式。 比如,同样是写一段代码,有Claude帮忙,我可以更快完成。这种用法已经相当成熟,也不太需要琢磨更复杂的使用方式,所以这里先略过。 高度:提高任务的抽象层次,关注最终想实现的结果,而不是一个个具体任务。 深度:像顶尖专家一样思考任务,进一步深入底层的数据、工具和问题。 广度:从多个领域寻找解决问题的思路,把平时不会接触的知识、工具和方法也用起来。 虽然我主要使用Claude,但这些建议并不针对某个特定模型。 高度:让模型在更高的抽象层次上工作 我们常把这种做法随口称为「让模型在更高的抽象层次上工作」。当你给模型下达任务时,它其实是在执行你对如何达成预期结果的最优设想。 若想站在更高的维度思考,不妨问问自己——接下来,你希望发生什么?目标背后的目标,又是什么? 去年年初,我还让Claude帮我修复单个程序崩溃问题,后来,我直接要求它确保我们的应用始终保持无崩溃运行。 来看一个日常办公任务 (恕我直言,甚至有点枯燥) 。 假设你在Acme公司,需要为季度业务复盘 (QBR) 准备一份PPT。给Claude一堆数据,它会很乐意帮你做出来;也许你已经有了模板,它只需要把内容填进去。 这和发现一颗新行星实在没法比。但同样是做一份季度汇报,我们还能让AI做到什么?可以从最基础的要求开始,一步步提高野心: △ AI生成 第一步,让它理解业务发生了什么。 大多数复盘需要回答的是这几个问题:这个季度发生了什么变化?为什么?接下来应该怎么办? 如果你只想更新模版里的数字,请克制这种冲动——尽可能把能弄到手的数据都交给模型,让它真正理解你的业务,然后问它: 告诉我,这个季度发生了什么变化,为什么会发生,以及我们应该采取什么行动。 第二步,让它找出需要作出的决策。 一场会议——至少是一场好会议——理想情况下应该以某些决策收尾。可以这样问Claude: 根据你了解到的所有情况,判断眼下最迫切的三项决策是什么,并针对可能的行动方向展开分析,分别列出支持和反对的理由。 第三步,让它重新设计这套工作机制。 放在以前,要做好一次季度业务复盘,人类必须仔细筛选数据,理解

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