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一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。
两个三十岁出头的年轻人，正在靠AI向华尔街收每节课2.5万美元的学费，合人民币17万。
其实大概半年前，我就有这个需求了。那阵子我也注意到，阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用，对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座，用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。
Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。
大家最近应该都被云南大神MX-Shell花3000制作的《丧尸清道夫》刷屏了吧。他做的这个抖音400多万点赞的AI视频，真的非常牛逼。
故事是这样的。 这周我跟我们一个实习的小伙伴复盘内容，然后聊到了角度这块，我就跟他说了我们常用的选角度的方法论，提到了一个概念，叫陌生化。
如今想写出一篇结构严密、用词专业的文章已经不算难事，只需要敲几个 prompt 生成式 AI 就能瞬间给你一篇成千上万字的文章。布鲁金斯学会去年的一项调查显示，拥有学士学位的成年人中有 35% 的人在工作中使用 AI 来撰写或编辑文档。
日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆，使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现，即使无恶意提示，日常对话也可能改变Agent的安全边界。
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
就在前两天，Anthropic祭出Claude 4.7的同时，照例公开了Claude 4.7的「驯化手册」，也就是那份系统提示词（system prompt）。Simon Willison在博客中对这份system prompt进行了逐行对比，哪里加了、哪里删了、哪里改了措辞，全部标了出来。