在人工智能领域，独角兽企业的诞生往往伴随着创新的突破和对技术本质的深刻理解。Superblocks的CEO Brad Menezes提出了一个极具启发性的观点：下一波价值数十亿美元的创新创意，其实隐藏在现有独角兽AI初创公司的系统提示词之中。系统提示词，作为驱动大型语言模型（LLM）输出的指令文本，是AI产品实现智能交互的核心部分，长度常常超过五千到六千字。它们不仅仅是简单的指令，更是凝聚了行业经验与任务优化的结晶。Menezes认为，认真的研究这些系统提示词，能够提供一堂关于提示词工程的“大师级”课程，启发创业者如何设计高效且具备领域专精的AI应用。系统提示词涵盖三个关键方面，即“角色提示”、“上下文提示”和“工具使用”。
首先，角色提示为AI模型赋予鲜明的身份和行为准则，使其在执行任务时能保持一致的风格和专业度。例如，定义AI为一位拥有丰富代码编写经验的软件工程师，这样的角色构设使模型输出的代码更加精准且符合实际需求。上下文提示则为模型提供必需的任务背景和执行准则，防止模型在生成内容时出现偏差或者浪费计算资源。例如，部分产品会限制模型调用辅助工具的频率，避免无意义的重复操作，从而降低运行成本。工具使用方面，系统提示指令AI不仅生成文字，还能通过调用外部API、执行代码、访问数据库等方式主动完成复杂任务。这让AI不仅是“写代码的助手”，还能成为执行软件工程实际操作的“智能代理”。
Menezes在分享Superblocks新产品Clark的过程中，同时公开了19份来自热门AI编码产品的系统提示词文件，引发了科技圈的广泛关注与讨论。通过对这些系统提示的细致分析，Menezes发现，不同产品虽然依托同一个基础模型，却展现出完全不同的运营策略和核心价值。像Loveable和Bolt等工具，强调快速迭代与效率提升，适合需要频繁调整代码的场景。相比之下，Manus、Devin和Replit等产品更注重生成完整的全栈应用代码，适合更专业的开发需求，但产出代码仍需人类加以完善和应用。这些洞察激发了Superblocks团队探索如何让非程序员也能参与到应用开发过程中的思考。通过构建围绕LLM调用的“提示词丰富”基础设施，Superblocks致力于封装安全策略、访问企业关键数据源（如Salesforce等），大幅提升了普通用户开发企业级应用的能力。
Menezes深知，仅靠系统提示词本身远远不够。实际的秘密武器还包括围绕提示词的加值环节——“提示词丰富”，它涵盖了与用户输入的交互优化、结果的准确性校验，以及基于反馈的动态调整。正是这份完善的基础设施，将AI从简单的文本生成工具，进化成能够胜任复杂业务需求的智能助手。Superblocks的成功也映射出一个更大的趋势：AI创业不再是简单地调用模型，而是将模型能力与领域知识、企业流程、工具链整合为一，形成独特竞争力。Menezes和他的团队在内部分工中，更充分利用了自家技术，通过禁止软件工程师自行编写内部工具，转而由业务人员利用AI代理自主开发满足需求的应用，实现内部创新的闭环。这种做法帮助Superblocks节省成本，同时快速响应企业内部需求。
这些经验对其他创业公司和技术开发者，有着借鉴意义。Devin角色打造、Cursor的工具调用规范、Replit的多工具集成……每一条细节，都反映着不同团队对提升用户体验和产品效率的深刻思考。对于创业者来说，有意识地“偷师学艺”，研究行业领先AI系统的提示词，不仅能窥见技术优劣，更能激发针对特定细分市场的创新灵感。链接prompt设计与业务需求，是打造下一个独角兽的关键路径。人工智能技术的不断革新，正促使创业生态系统面临重塑。Superblocks的案例提醒我们，精准理解和应用系统提示词，不仅仅是技术操作，而是连接技术与商业价值的桥梁。
未来，谁能善用这座桥，谁就将赢得AI时代的下一个风口。综上所述，深入研究业界领先AI系统的提示词，结合自身产品需求打造完善的生态基础设施，是发掘独角兽创意的重要策略。Brad Menezes的实践证明，创新往往源于对细节的洞察和对整体模式的优化。真正的竞争优势，来自于不仅让模型“会说”，更让模型“会做”，服务于复杂且个性化的企业场景。随着更多创业者关注提示词工程与产品设计的融合，AI产业必将在未来几年迎来新一波爆发式成长。Superblocks的故事为我们描绘了通向顶级创新的路径，激励更多创业者抓住AI浪潮，寻觅独角兽机遇。
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