促使我从 Prompt 转向产品的思维转变

Source: Dev.to

引言

在生成式 AI 的早期，提示感觉像魔法——输入几行文字就能得到结果。随着时间的推移，我意识到一件重要的事：提示并不能打造企业，产品才行。我旅程中的真正转变并不是写出更好的提示，而是彻底改变了我对提示的思考方式。本文概述了从提示使用者到产品构建者的转变，以及如果你想在 AI 时代创造持久价值，这种转变为何重要。

1. 我不再把提示当作技巧，而是把它们视为基础设施

起初，提示是：

• 巧妙的指令
• 一次性实验
• 复制粘贴技巧
• 快速获胜

它们有效，但仅一次。

当我开始把提示视为以下时，转变发生了：

• 可重复的逻辑
• 行为约束
• 推理框架
• 决策模板
• 系统指令

那时提示不再只是输入。产品由稳定、可复用的提示系统驱动。

2. 我意识到输出很便宜，结果却不然

AI 可以生成：

• 文本
• 代码
• 图像
• 想法
• 战略

这些现在都很丰富。稀缺的是：

• 正确的结果
• 可信的决策
• 可靠的工作流
• 一致的结果
• 真实世界的影响

提示提供输出。产品交付结果。优化结果自然引向产品思维。

3. 我把关注点从“我该问什么？”转向“系统应该做什么？”

提示思考会问：

• 对此任务来说，最佳提示是什么？
• 我该如何更好地表述？

产品思考会问：

• 这个系统应该承担什么工作？
• 提示之前会发生什么？
• 输出之后会发生什么？
• 这在实际生活中如何使用？
• 如果出错会导致什么崩溃？

这就是交互设计与系统设计的区别。产品存在于系统中；提示存在于瞬间。

4. 我开始为可重复性而非惊艳设计

一次有效的惊艳提示在规模化时毫无用处。产品需要：

• 一致性
• 可预测性
• 保护栏
• 默认值
• 记忆
• 回退机制

所以我不再追求惊艳，而是设计平凡的可靠性。那时 AI 不再让人印象深刻，而是变得有用。

5. 我接受了用户不想要提示，他们想要的是轻松

大多数用户不想：

• 思考提示
• 调整指令
• 调试输出
• 无休止地重试

他们想要：

• 更少思考
• 更少步骤
• 更快决策
• 减少努力
• 可靠的帮助

提示是开发者关注点；产品隐藏复杂性。仅此认识就迫使从提示优先转向产品优先思考。

6. 我先构建记忆，再构建功能

没有记忆的提示每次都会重置。有记忆的产品会改进。

与其添加：

• 更多提示变体
• 更多选项
• 更多配置

我专注于：

• 记住用户意图
• 记住过去的决策
• 记住偏好
• 记住上下文
• 记住失败

记忆把 AI 从工具转变为伴侣系统，产品始终是伴侣，而非一次性助手。

7. 我学到信任比智能更重要

起初，我希望 AI 很聪明。现在我希望它是：

• 可预测的
• 安全的
• 可解释的
• 不确定时保守的
• 更常正确而非富有创意

提示优化智能。产品优化信任。信任只能来自系统设计，而非提示的巧妙。

8. 我不再发布提示库，而是发布决策

提示库有帮助，但不会改变行为。产品通过以下方式改变行为：

• 引导决策
• 缩小选择范围
• 移除不良选项
• 建议下一步
• 处理边缘案例

当我开始交付决策和工作流——而不是提示时，我跨越了从实验到产品化的界限。

9. 我把 AI 当作队友，而不是功能

提示把 AI 当作自动售货机。产品把 AI 当作：

• 操作员
• 助手
• 规划者
• 分析师
• 合作者

这意味着：

• 明确的职责
• 明确的边界
• 升级规则
• 责任逻辑

团队需要结构，AI 系统也需要。

10. 最终转变：从“它有多强大？”到“它有多可靠？”

我不再问：

• 这个输出有多聪明？

而是问：

• 是否可以每天依赖它？
• 在压力下它会表现得合理吗？
• 它是否减轻了心理负担？
• 即使输入混乱，它也能工作吗？

那就是提示转变为产品的时刻。

我的观点

提示是进入 AI 的入口，但不是终点。

• 保持在提示层面 → 仍是实验者。
• 转向产品 → 成为构建者。

真正的转变是思维上的，而非技术上的：

• 从 提问 到 设计系统
• 从 生成输出 到 交付结果
• 从 提示精通 到 产品责任

这种思维方式的转变让我从玩 AI…转向构建真正持久的东西。

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