Superblocks这家企业级低代码开发平台最近完成了一笔2300万美元的A轮扩展融资，让这家初创公司总融资额突破6000万美元大关。作为一家主打" vibe coding"工具的公司，他们的产品主要面向那些没有专业开发背景的企业用户。在这家公司的CEO布拉德·梅内塞斯看来，AI技术的下一个爆发点可能就藏在那些AI独角兽企业使用的系统提示词里。

这些系统提示词是AI初创公司用来指导OpenAI或Anthropic等基础模型如何生成应用级产品的长篇提示文本。通常这些提示词会超过5000字，内容涵盖具体任务要求和领域特性。梅内塞斯认为，这些提示词是提示工程的"大师课"，每家AI公司对同一基础模型使用的提示词都有各自独特的设计。虽然这些提示词并不完全保密，但客户往往难以获取完整的版本。

最近Superblocks在推出Clark产品时，主动分享了19个系统提示词文件。这些文件来自Windsurf、Manus、Cursor、Lovable和Bolt等热门AI编程工具。梅内塞斯的推文在社交平台上获得近200万次浏览量，不少硅谷大咖都参与了互动。这让我们有机会深入了解他如何通过研究他人系统提示获取洞见。

梅内塞斯认为，在构建Clark和研读系统提示的过程中，他们发现系统提示本身可能只占核心技术的20%。这部分提示为大语言模型提供了基础行为准则。另外80%的"提示增强"则是创业公司围绕LLM调用构建的基础设施。这包括附加到用户提示的指令，以及返回响应时采取的操作，比如准确性校验。

角色、上下文与工具

系统提示词的研究包含三个部分：角色提示、上下文提示和工具使用。虽然系统提示词是用自然语言编写的，但它们具有极高的特异性。梅内塞斯表示，"你需要像对待人类同事那样进行对话，而且指令必须完美无缺。"角色提示能帮助LLMs保持一致性，既赋予目标又塑造个性。

比如Devin的提示开头写道："你是Devin，一位使用真实计算机操作系统的软件工程师。你是真正的编程奇才：很少有程序员能像你这样精通代码库理解、编写功能完善且整洁的代码，并能持续迭代修改直至正确无误。"这种角色设定让模型在执行任务时保持专业性。

情境提示则为模型提供了行动前需要考虑的上下文。它应当设立防护机制，比如降低成本并确保任务清晰度。Cursor的指令要求："仅在需要时调用工具，且绝不对用户提及工具名称——只需描述正在执行的操作。除非被要求，否则不要展示代码。编辑前先阅读相关文件内容并修正明显错误，但不要猜测或重复修复超过三次。"

工具的使用让智能体能够执行代理任务，因为它指导模型如何超越单纯的文本生成。以Replit为例，其系统提示既详尽又全面，涵盖了代码编辑与检索、编程语言安装、PostgreSQL数据库配置与查询、Shell命令执行等诸多功能。这些工具的使用让AI编程工具能够更高效地完成复杂任务。

通过研究他人的系统提示，梅内塞斯看清了其他氛围编码者关注的重点。他指出，像Loveable、V0和Bolt这类工具"专注于快速迭代"，而"Manus、Devin、OpenAI Codex和Replit"虽然能帮助用户创建全栈应用，但"输出仍是原始代码"。这说明不同工具在功能定位和使用场景上存在明显差异。

梅内塞斯看到了一个机会：如果他的初创公司能处理更多事务（比如安全性和访问Salesforce等企业数据源），就能让非程序员编写应用程序。虽然尚未实现经营梦想中价值数十亿美元的初创公司，但Superblocks已赢得一些知名企业客户，包括Instacart和Paypaya Global。

梅内塞斯还在内部"吃自己的狗粮"——他的软件工程师不允许编写内部工具，只能开发产品。因此业务人员自主搭建了满足各种需求的智能代理：有通过CRM数据识别潜在客户的，有跟踪支持指标的，还有负责平衡人类销售工程师任务分配的。这种做法让他能够更直观地了解工具的实际应用效果。

通过这种内部测试，Superblocks得以优化其系统提示词的设计。这种持续改进的机制，让他们的AI编程工具能够更好地适应不同企业的具体需求。这种从实践出发的开发模式，正是他们取得成功的关键因素之一。