你需要有极大的野心才能用好 AI。

你需要有极大的野心才能用好 AI。

前两天，Claude 的工程负责人 Felix Rieseberg 写了个教程，专门教大家用 AI 的时候怎么能更有野心一点，并举了一些例子。

第一个例子是他自己去年修崩溃的问题。后来他直接把任务变成了一句话：让 App 别再崩溃。当然他也介绍说，他会先把拉取崩溃报告的方式和各个操作系统的电脑环境都提供给 AI，好让它自己去复现、验证和修复。

另外一个例子是做季度复盘 PPT。

没有野心的用法，是把数据丢给 Claude，让它自己套模板完成。
更有野心一点，是把找到的数据全部扔给它，问它过去一个季度哪些指标发生了变化、为什么会变化、接下来应该怎么调整。
再有野心一点，让它找出当下最紧急的三个决策，思考可能的方向，并给出正反方的讨论与论证。
最具野心的方式，则是直接问 Claude：
“开复盘会是为了让管理层尽早发现问题，把钱和人放到对的地方去。请设计一个比季度 PPT 更好的办法，用我们自己的历史数据证明它能更早发现问题，并和现在的方案并行跑一个季度。”
这种方式，让 AI 做的就已经不再是 PPT 这么简单的东西了。

Felix 把野心分为了一共四种：除了上面的更高，还有更快、更深、更广几个方向。

一个更深的例子，是网站现在的加载时间是 10 秒，你想要降到 5 秒，那你就直接告诉它要 200 毫秒。模型可能会觉得自己做不到，但你要告诉它这完全能做到，只要接着做就能做到。

一个更广的例子，是告诉 AI 不要模仿做空机构的口吻去写材料，而是让它像做空机构那样去做调研。如果只是换个口吻，对话反而会变得很奇怪，结果也不会更好；但让它以那种方式去做调研，结果就会截然不同。

还有一个故事，1939 年，伯克利有个学生在统计课迟到了。黑板上写着两道题，他以为是课后作业，就抄回去做完交了。后来他才知道，那是统计学界两道一直未解的著名难题。

这在心理学上叫做“自我效能”：越相信自己做得到的人，最后能做成的事往往越多。人会一直被自己觉得可能的范围困住，只敢在极小的领域里相信自己能做成里面的事。

这故事看似和 AI 关系不大，但现在 AI 的能力每隔几周就会有大幅提升，而很多人的野心却还停留在“法国的首都是哪里”、“把这封邮件改得不要那么尖锐”、“洗车店离我 50 米，我应该走路去还是开车去？”……

我就经常给团队讲，用 AI 要敢于去干个大的。
如果结果不行，很简单：扔掉，重来，就好。

很多时候，限制 AI 的并不是 AI，而是，你的野心。