Superblocks 首席執行官布拉德·梅內澤斯（Brad Menezes）相信，下一個十億美元級的 AI 創業靈感，藏在每個你看不見的“系統提示”中。

在近日發佈其企業編碼 AI 代理產品 Clark 時，這位初創公司創始人不僅帶來了新產品，還主動開放了一個含有19個知名 AI 編碼產品系統提示的文檔，迅速在社交平臺引爆關注。這些系統提示來自 Windsurf、Manus、Cursor、Lovable、Bolt 等業內熱門工具，首次將“系統提示工程”這一隱祕技術領域拉入公衆視野。

“每家公司對同一個大模型，都有完全不同的系統提示。它們是在訓練模型如何成爲一個領域專家。”Menezes 在接受 TechCrunch 採訪時表示。

他稱這些系統提示爲“大模型（LLM）的一堂提示工程公開課”，不僅展示了模型行爲背後的“人格和語境”，更揭示了初創公司對 AI 產品核心控制邏輯的祕密武器。

腦機接口 AI機器人

系統提示 ≠ 真正的祕密，80% 的魔力在“提示以外”

儘管他公佈了多個系統提示範例，但 Menezes 指出，真正的核心競爭力並不止於此。“系統提示大概只佔了20%的祕密”，他說，剩下的80%是圍繞提示進行的“提示豐富”工程——包括如何附加輔助指令、在生成結果後做何種糾錯與優化。

“你要教 AI 做的每一件事，都必須用人類級別的語言明確表達出來。”

Superblocks 團隊將提示工程拆解爲三大部分:

  1. 角色提示:定義模型的身份、風格與目標，例如 Devin 模型的開場:“你是 Devin，一位代碼天才……”

  2. 情境提示:設置任務邊界、行爲規矩，例如 Cursor 的提示中規定“不要向用戶暴露工具名稱”“最多三次修復”等。

  3. 工具調用提示:告訴模型如何觸發外部功能，如調用數據庫、編輯代碼、執行 Shell 命令等，Replit 就詳細說明了多個技術動作的執行標準。

從“開發者工具”到“企業內構工具”

Superblocks 剛完成2300萬美元 A 輪融資，總融資達6000萬美元，其 Clark 產品定位爲“企業內構AI代理”，目標用戶不是開發者，而是銷售、運營等非技術角色——讓他們依靠 AI 自行構建 CRM 助手、指標監控系統等內部工具。

爲了驗證理念，Menezes 自己就在公司內進行了測試:工程師團隊只負責產品開發，而運營和銷售人員利用 Clark 自建內部工具，完成諸如客戶識別、銷售任務平衡、客服數據監控等任務。“我們用 Clark 做到了‘不買工具，而是自造工具’。”

他認爲，那些目前仍聚焦“原始代碼輸出”的 AI 編碼工具，如 Manus、Devin、OpenAI Codex 和 Replit，都爲 Clark 打開了空白市場——即爲企業級場景中的非開發者用戶提供真正“拿來即用”的 AI 編程體驗。

寫在最後:提示工程的黃金時代來了?

在 AI 工具標準化日益加劇的當下，“系統提示”及其配套機制的構建能力，可能成爲初創公司在大模型時代突圍的核心武器。

“最聰明的創業想法就藏在公開代碼背後那些複雜的系統提示中。”Menezes 坦言。對他來說，這些提示不僅是 AI 的操控指令，更是每一家初創公司的“文化編碼”和差異化根基。

提示工程正從幕後走到前臺，誰能駕馭它，誰就擁有了定義下一代 AI 工具的權力。