Superblocks 首席执行官布拉德·梅内泽斯（Brad Menezes）相信，下一个十亿美元级的 AI 创业灵感，藏在每个你看不见的“系统提示”中。
在近日发布其企业编码 AI 代理产品 Clark 时，这位初创公司创始人不仅带来了新产品，还主动开放了一个含有19个知名 AI 编码产品系统提示的文档，迅速在社交平台引爆关注。这些系统提示来自 Windsurf、Manus、Cursor、Lovable、Bolt 等业内热门工具，首次将“系统提示工程”这一隐秘技术领域拉入公众视野。
“每家公司对同一个大模型，都有完全不同的系统提示。它们是在训练模型如何成为一个领域专家。”Menezes 在接受 TechCrunch 采访时表示。
他称这些系统提示为“大模型（LLM）的一堂提示工程公开课”，不仅展示了模型行为背后的“人格和语境”，更揭示了初创公司对 AI 产品核心控制逻辑的秘密武器。
系统提示 ≠ 真正的秘密，80% 的魔力在“提示以外”
尽管他公布了多个系统提示范例，但 Menezes 指出，真正的核心竞争力并不止于此。“系统提示大概只占了20%的秘密”，他说，剩下的80%是围绕提示进行的“提示丰富”工程——包括如何附加辅助指令、在生成结果后做何种纠错与优化。
“你要教 AI 做的每一件事，都必须用人类级别的语言明确表达出来。”
Superblocks 团队将提示工程拆解为三大部分:
- 角色提示:定义模型的身份、风格与目标，例如 Devin 模型的开场:“你是 Devin，一位代码天才……”
- 情境提示:设置任务边界、行为规矩，例如 Cursor 的提示中规定“不要向用户暴露工具名称”“最多三次修复”等。
- 工具调用提示:告诉模型如何触发外部功能，如调用数据库、编辑代码、执行 Shell 命令等，Replit 就详细说明了多个技术动作的执行标准。
从“开发者工具”到“企业内构工具”
Superblocks 刚完成2300万美元 A 轮融资，总融资达6000万美元，其 Clark 产品定位为“企业内构AI代理”，目标用户不是开发者，而是销售、运营等非技术角色——让他们依靠 AI 自行构建 CRM 助手、指标监控系统等内部工具。
为了验证理念，Menezes 自己就在公司内进行了测试:工程师团队只负责产品开发，而运营和销售人员利用 Clark 自建内部工具，完成诸如客户识别、销售任务平衡、客服数据监控等任务。“我们用 Clark 做到了‘不买工具，而是自造工具’。”
他认为，那些目前仍聚焦“原始代码输出”的 AI 编码工具，如 Manus、Devin、OpenAI Codex 和 Replit，都为 Clark 打开了空白市场——即为企业级场景中的非开发者用户提供真正“拿来即用”的 AI 编程体验。
写在最后:提示工程的黄金时代来了?
在 AI 工具标准化日益加剧的当下，“系统提示”及其配套机制的构建能力，可能成为初创公司在大模型时代突围的核心武器。
“最聪明的创业想法就藏在公开代码背后那些复杂的系统提示中。”Menezes 坦言。对他来说，这些提示不仅是 AI 的操控指令，更是每一家初创公司的“文化编码”和差异化根基。
提示工程正从幕后走到前台，谁能驾驭它，谁就拥有了定义下一代 AI 工具的权力。
