【当所有人都在追捧“神级提示词”时，真正会用AI编程的人在想什么】

最近一个号称“史上最强vibe coding提示词”的帖子火了。作者声称把这段提示词丢给Claude Opus 4.6，五分钟内就能搞定任何产品：SEO网站、功能完整的应用、个人仪表盘，随便什么都行。

这段提示词确实设计得很用心。它把AI定位成“技术联合创始人”，分五个阶段推进：需求发现、规划、构建、打磨、交付。每个阶段都有明确的行为准则，比如“用人话解释技术方案”、“遇到问题给我选项而不是自作主张”、“做出来的东西要让我愿意拿给别人看”。

但评论区的讨论比提示词本身更有价值。

一位开发者分享了自己用Claude四天内从零把iOS应用上架App Store的经历。他的结论是：提示词的重要性被严重高估了。真正的秘诀是一份清晰的产品规格说明，加上让模型在真实测试反馈中不断迭代的循环。规格说明大于提示词，每一次都是如此。

另一位观察者指出了更深层的问题。这套框架把AI当成执行者，在局部问题上确实好用：功能、界面、接口、部署。但当产品变成一条轨迹，决策不断累积，假设逐渐固化，约束变得不可逆时，这套方法就会失效。它优化的是交付速度，却没有测量系统是否还应该沿着同一方向演进。

有人提出了更实用的建议：不要从空白项目开始。先给AI喂一个已经搭好认证、支付、干净架构的代码库，再在上面叠加功能。幻觉会少很多，代码也更容易维护。

还有人一针见血：提示词能让你快速出活，但产品永远慢。大多数人把这两件事混为一谈。

最犀利的批评来自一位开发者：这段提示词本质上是给人类自由职业者写的工作说明，不是给大语言模型的指令。“帮我部署上线”、“记录所有文档”、“规划第二版”，这些事AI根本做不到。没有持久记忆，没有部署能力，没有路线图管理。而且随着对话变长，大部分前置说明都会被忽略。真正有用的部分，三句话就能说完：分阶段构建、解释你的推理、给我选项。

这场讨论揭示了一个被忽视的真相：AI编程的瓶颈从来不是代码本身。决定做什么、解决什么问题，这才是真正的难点。Opus 4.6只是让“有想法的人”和“能交付的人”之间的鸿沟消失了。

工具在进化，但判断力不会自动跟着进化。能用AI五分钟写出代码的人很多，能用五分钟想清楚该写什么代码的人很少。

x.com/milesdeutscher/status/2019591900802801988