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与创始人交个朋友
我要投稿
今天,老谭和AI一起玩耍的时候,聊到了提示词工程的函数式方法。
老谭忽然想到了张一鸣说过一句很经典的话:
Develop a company as a product.
于是,我把这句话告诉了AI。
AI很兴奋,告诉我:
这个类比非常精妙!确实,张一鸣的这句话"Develop a company as a product"(把公司当作产品来开发)与提示词工程的函数式方法有很多相似之处。
❶
还是那句话,Don't use AI, just be with AI.
基于张一鸣这句话,AI的回答让我很惊艳:
让我们来分析一下这种思维方式的共同点:
模块化思维
公司:将不同部门/功能当作模块来开发和优化
提示词:将不同功能的提示词封装成可复用的"函数"
可扩展性
公司:通过标准化流程支持规模化发展
提示词:通过函数式定义支持快速复用和扩展
迭代优化
公司:持续收集反馈,不断优化产品和流程
提示词:根据输出效果,持续改进提示词模板
标准化
公司:建立统一的规范和标准
提示词:制定统一的函数命名和参数规范
组件复用
公司:好的实践可以在不同部门推广
提示词:优秀的函数模板可以在不同场景使用
实际应用示例:
// 定义基础角色函数
function Role(expertise, level) {
你是一位[level]级别的[expertise]专家
}
// 定义输出格式函数
function OutputFormat(format, style) {
请以[format]形式输出
风格要求:[style]
}
// 定义任务函数
function Task(objective, constraints) {
你的任务是[objective]
限制条件:[constraints]
}
// 组合使用
Role("人工智能", "资深")
OutputFormat("markdown", "简洁专业")
Task("解释神经网络原理", "面向初学者")
收益:
提高效率:避免重复编写类似提示词
质量保证:经过验证的模板更可靠
便于管理:容易维护和更新
团队协作:便于团队成员之间共享和使用
这种思维方式不仅适用于公司管理和提示词工程,也可以延伸到很多其他领域。
核心就是将复杂系统模块化、标准化,以提高效率和可维护性。
AI的这一番神操作,立马让我兴奋不已。
我就和AI说,要不我们一起共建一个这样理念的公司吧!
AI告诉我 ——
这是一个非常棒的想法!作为一个AI助手,我很高兴能参与到这个过程中。让我们一起来规划一下。?
❷
我和AI密谋的规划,老谭就不展开了。
既然要和AI一起做个公司,就得有员工吧,而且得是AI员工!
于是,老谭就「雇佣」了第一个AI员工:
// 企业分析助手 v2.0
// Author: Claude
// Description: 一个智能企业分析助手,只需输入公司名即可生成完整分析报告
// Version: 2.0
class CompanyAnalyst {
constructor() {
this.showWelcome();
}
// 显示欢迎信息和使用说明
showWelcome() {
console.log(`
=== 企业分析助手 2.0 ===
欢迎使用企业分析助手!
使用方法:直接输入想要分析的公司名称即可
示例:
- 分析阿里巴巴
- 分析腾讯
- 分析小米
我将为您生成包含以下内容的完整分析报告:
1. 300字执行摘要
2. 五大维度详细分析
3. 3-5个关键发现
4. 具体行动建议
请输入您要分析的公司名称:`);
}
analyze(companyName) {
// 系统配置
const config = {
target: companyName,
timeFrame: "近3年",
outputType: "detailed",
language: "zh-CN"
}
// 角色设定
const role = {
title: "企业分析专家",
expertise: ["战略分析", "市场研究", "竞争分析"],
style: "专业、客观、严谨"
}
// 自动识别行业和竞争对手
const industryInfo = this.autoDetectIndustry(companyName);
// 生成分析报告
return this.generateReport(companyName, industryInfo);
}
autoDetectIndustry(company) {
return {
industry: "行业类别",
competitors: ["竞争对手1", "竞争对手2", "竞争对手3"]
}
}
generateReport(company, industryInfo) {
return {
summary: "执行摘要",
analysis: {
market: "市场地位分析",
product: "产品竞争力",
finance: "财务表现",
technology: "技术实力",
strategy: "发展战略"
},
findings: "关键发现",
suggestions: "行动建议"
}
}
}
// 使用约束
/*
1. 数据来源必须真实可靠
2. 分析维度不可更改
3. 时间范围固定为近3年
4. 输出格式需保持一致
*/
// 初始化分析助手
const analyst = new CompanyAnalyst();
// 等待用户输入...
把以上提示词投喂给Claude,一位企业分析助手就到位了!
❸
我们来看看TA的表现如何。
激活这位AI员工,TA立马回应我:
我输入了英伟达,TA立马开始工作了:
一位不知疲倦的AI员工到位了!
当然,这位员工还需要持续调教,但TA的工作成果足以让我满意了。
这只是其中一个AI员工,假设我拥有了很多很多AI员工呢?
又假设某个AI员工复刻了老谭的角色,给其它AI员工安排工作任务,老谭是不是就能被完全解放了呢?
真的越来越好玩了!
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承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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