一位名叫 Brandon Anderson 的 CPO 現在在面試中要求 PM 候選人展示他們的提示庫。 大多數 PM 都沒有這個。這就是差距。 作為產品經理，你大約會要求 AI 完成 80-100 件事情。這些任務大多是重複的。每次你得到不好的回應時，你應該編輯提示。每次你得到好的回應時，你應該保存它。有些提示應該已經更新到第 11 或 12 版，因為你不斷在改進它們。 這方面的研究非常驚人：AI 寫出的提示比人類更好。因此，做法是將你庫中的每個提示反饋給 AI，並要求 "讓這個成為更好的提示"。每一個提示都變成了 AI 編寫的、AI 優化的，並且效果顯著提升。 然後將這與像 superwhisper 這樣的口述工具結合起來。大多數人的語速是他們打字速度的兩倍。沒有人寫詳細的、結構化的提示並使用 XML 格式的原因是因為打字需要花費很長時間。用角色、任務、格式和上下文口述一個提示只需 15 秒，而打字則需要一分鐘。 結構化提示 + XML 格式 + 口述 + 迭代庫 = 一位能從所有人都在使用的相同模型中獲得 10 倍更好輸出的 PM。 工具沒有改變。技能改變了。