Prompt是Bug而非功能？顶尖VC揭秘下一代AI应用的成功法则

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为什么说Prompt是过渡性的“缺陷”？

我们首先要理解这个论断的核心：最优秀的软件体验，是让用户感觉不到工具的存在。它应该像我们身体的延伸，自然、流畅且无需思考。

当前，要求用户学习和掌握复杂的提示词技巧，本质上是将本该由产品承担的“思考”责任，转嫁给了用户。这标志着技术和产品形态尚不成熟。一个真正强大的AI产品，不应该让用户绞尽脑汁去构建完美的指令，而应该深度理解用户所处的环境和工作流，主动预测其意图。

糟糕的体验：用户需要向一个通用的文本框（text box）详细解释背景、提供上下文、明确指令，并不断调试，才能得到满意的结果。

理想的体验：AI应用无缝集成在用户的工作流中，它能自动收集和打包所有必要的上下文（例如，你正在编辑的代码、你正在分析的财报、你正在回复的邮件），并以最直观、便捷的方式呈现结果。用户只需进行简单的确认或微调，而不是从零开始“教育”AI。

结论很明确：不要让用户去思考。最好的AI产品感觉就像在“读心”，因为它确实通过深度集成做到了这一点。而通用聊天框，恰恰是这种理想体验的反面。

从代码到万物：寻找“下一个Cursor”的成功配方

Sarah Guo认为，AI编程工具Cursor是当前AI原生应用的最佳范例。它在短短一年内实现了惊人的增长，这并非偶然。Cursor的成功，为所有行业的AI应用开发者提供了一套可复制的“成功配方”。

这个配方的核心，不是依赖某个单一的、最强的LLM，而是构建一个“厚实”的、以用户为中心的产品“外壳”。

深度工作流集成：Cursor不是简单地在VS Code里加一个聊天窗口。它重新设计了编码、调试、代码审查的每一个环节，让AI成为开发者的“副驾驶”（Copilot），而不是一个需要频繁切换的外部工具。

智能模型编排（Orchestration）：成功的应用懂得在合适的时机使用合适的模型。Cursor巧妙地调用不同模型分别处理代码对比（diffs）、合并（merge）、文件嵌入等任务，以达到最佳效果和成本效益。

自动化上下文打包：它会自动抓取相关文件、代码片段和依赖项作为上下文，精准地喂给模型。这免去了开发者手动复制粘贴的大量重复性劳动。

精心设计的用户体验：从熟悉的快捷键，到清晰的代码变更展示（绿色增加、红色删除），再到足够快的响应速度，每一个细节都在建立用户的信任感和安全感，让用户敢于点击“采纳”。

这个配方可以被应用到任何专业领域：法律、医疗、金融、设计……关键在于，最终的赢家将是那些以客户为中心、以问题为导向的实干家，他们深刻理解行业工作流，并利用AI的能力从第一性原理出发，重新设计它。

反直觉的机遇：传统行业与被低估的Copilot

一个反直觉的发现是：那些最传统、技术水平最低的行业，反而在以最快的速度拥抱AI。这被称为“AI跨越式发展效应”（AI Leapfrog Effect）。

为什么？因为这些行业（如法律、客服、医疗）充满了大量标准化的、基于规则的、高重复性的知识工作，这正是当前大模型最擅长解决的问题。像Harvey（法律）、Sierra（客服）等公司，通过为这些行业提供深度定制的解决方案，在极短时间内创造了巨额收入。

这引出了另一个重要观点：Copilot（辅助驾驶）模式的价值被严重低估了。

在对AGI和全自动Agent的狂热追捧中，许多人认为Copilot只是一个过渡。但真实世界的收入数据表明，目前真正为企业创造价值、驱动付费的，仍然是增强人类能力的Copilot工具。

这背后是一个简单的逻辑：任务的自动化程度越高、耗时越长，用户对失败和幻觉的容忍度就越低。在许多高风险领域，让人类专家在AI的辅助下做出最终决策，是目前阻力最小、也最容易被接受的路径。正确的策略是：先造出强大的“钢铁侠战衣”（Copilot），让用户穿上它，再逐步扩展其自主飞行的能力（Agent）。

真正的护城河：在AI时代，执行力就是一切

许多创业者最大的焦虑是：“我做的东西会不会被OpenAI、Google这些巨头轻易碾压？”

Sarah Guo给出的答案可能不那么令人舒服，但却无比真实：在AI时代，执行力就是护城河（Execution is the moat）。

Cursor没有发明代码补全，没有发明底层模型，甚至没有发明产品界面。但它在每一个维度上都执行得比竞争对手更好、更快，从而赢得了用户。

反观曾一度领先的Jasper，其初版产品只是提示词模板和文本框的简单封装，当ChatGPT出现后，其优势迅速被侵蚀。

真正的护城河，来源于构建一个“厚实”的产品，并保持领先的迭代速度。这种“厚实”体现在：

深度的工作流理解与集成：这是模型巨头们所不具备的领域知识。

卓越的用户体验：这能建立用户信任，驱动产品普及。

私有的数据飞轮：随着用户在你的产品中工作，你会积累大量无法从公开渠道获得的、结构化的交互数据和上下文。这些数据将反哺你的系统，使其越来越智能，越来越难以被替代。

结论

我们正处在AI的“拨号上网”时代，正在迅速向“宽带”时代迈进。正如iPhone诞生数年后才出现了Instagram和Uber，最具变革性的公司往往不是最早发现机遇的人，而是那些利用新技术重新构建了用户体验的人。

Sarah Guo的观点为我们指明了方向：抛弃对Prompt的执念，回归用户价值本身。不要再问“AI能做什么”，而要问“在我的领域，如何用AI为用户打造一个无需思考的、极致流畅的体验？”

机会尚在早期，且极其巨大。每一次模型能力的突破、每一次成本的大幅下降，都在重塑游戏规则，为新的胜利者创造机会。

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