用最顶的AI总觉得没发挥出真正的实力和威力？Anthropic Claude工程负责人这篇爆火的的教程，把用AI要更有野心这句空话，拆成了三个能直接抄的维度，每个都有具体做法和通用提示词。

@felixrieseberg 的这篇教人用AI更有野心的文章，值得铁汁们存下来反复看，强烈推荐，

他把AI要更有野心这句空话拆成了能直接落地的三个维度。

大多数人用AI，只用到了第一层的速度，同样的事做得更快，然后就停住了。
真正拉开差距的，是另外三层野心，高度，深度，广度。

高度是往上走一层抽象，别让它做任务，让它对结果负责。

以前你让它修单个崩溃，现在直接让它保持整个应用不崩溃。

做季度汇报别只更新模板数字，让它找出最紧急的三个决策给正反论据，甚至重新设计一套更早发现问题的汇报机制，和现有流程并行跑一个季度。

前提是先打通工作流，要让它对结果负责，先给它对应的数据，工具和验证权限。

深度是往下挖一层，用专家的工具和原始数据做事，不是像专家一样说话。

别满足于它给的表格，要求它用数据库和统计模型。

别定合理目标，网页要从十秒降到五秒，直接要两百毫秒。

别默认既有结论，让它用原始数据去验证你们公认的判断。

记住一条，不要让模型自己评判自己，给它能直接运行的验证工具当外部裁判。

广度是往外拓一圈，组一支跨界的队伍，不局限在任务表面的领域。

先把名词换成动词，季度汇报不是一份演示文档，是让忙碌的人在三十分钟里相信一个因果故事，并在不确定中做出决定。

按这个目标组队，你会需要分析师，记者，编辑，甚至做空者和法务会计组成的红队。

不是让模型角色扮演，是让它做那个角色会做的研究。

核心其实不是方法，是最后落脚的自我效能感。

人类一直被自己觉得能做到什么所限制，米开朗基罗起初不想画西斯廷礼拜堂，因为他觉得自己是雕塑家不是画家。

心理学里这叫自我效能感，越相信自己能做到的人，实际做到的越多。

三个被验证过的方法，相信它可能，看别人做到，允许自己失败。

当能力每几周就跃升一次，我们缺的从来不是更好的提示词，是敢去做原本不敢想的事的勇气。

说穿了这根本不是提示词技巧，是目标管理。

讲清楚目的是高度，要专业标准是深度，组跨职能团队是广度。

AI时代真正的门槛，从来不在会不会用工具，在你敢不敢给自己提一个离谱一点的目标。