我与团队正在开发服务于数万用户的AI产品时却在个人工作中抵制使用AI工具,并以此为傲。
这种矛盾源于对”提示词魔法”的不信任——担心依赖AI会削弱自身优势。
早期尝试ChatGPT处理战略工作时效果令人失望,就像在咨询一个絮叨的百科全书。
直到团队面临文书密集的Scrum版本迭代需求时陷入瓶颈。
工程经理Oleksii教我通过语音转文字功能将零散的产品构想输入ChatGPT,并提供项目背景说明后获得惊喜:生成的用户故事不仅结构严谨且包含移动端适配、无障碍设计等细节要求。
这让我意识到大语言模型(LLM)的价值取决于上下文供给量——当模型掌握足够背景知识时就能成为真正的思考伙伴。
通过系统性地构建”AI助手”框架: 1. 通过指令定义角色与行为规范 2. 建立包含公司战略、团队动态等知识库 3. 为每个项目创建独立对话线程 关键步骤包括: – 在项目指令中明确角色定位:”作为[公司]的[职位]专家教练” – 持续更新知识库:从战略文档到日常沟通记录 – 使用语音输入快速导入非结构化思维碎片 实践表明这种持续交互能激发模型产生超越预期的价值:我的学生群体通过该方法实现: – 战略决策辅助 – 路线图创新 – 技术原型开发 – 自动化流程设计 当遇到聊天记录长度限制时可运用总结提示生成浓缩上下文文档。
未来改进方向包括: – 知识库自动更新机制 – 助手主动提醒功能 – 团队协作场景扩展 对于无法使用”项目”功能的用户可通过手动整合指令文件或利用Cursor等开发环境实现类似效果——核心在于建立持续的知识共享机制而非依赖特定工具特性。
这种工作方式的本质是创造智能协同环境:当我们将LLM视为具备深度背景认知的思维伙伴而非工具时,就能真正释放其连接碎片信息、激发创新思维的核心价值。
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