探索企业 AI 编码逻辑：Superblocks 公布19条重要提示，揭晓 Clark 发布的幕后故事
发布时间：2025-06-09 12:08:00 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：2 次
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。
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。
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。
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。
以下是关于“Clark发布背后：Superblocks公布19条系统提示，揭秘企业级AI编码逻辑”的相关内容：
Superblocks及Clark简介
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Superblocks：是一家专注于企业级低代码开发平台的公司，其主要面向企业非开发人员。该公司于2025年6月完成了2300万美元的A轮扩展融资，使其A轮总融资额达到6000万美元。
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Clark：是Superblocks新推出的企业级编程AI助手，旨在帮助企业非开发者更高效地使用AI。
公布系统提示的背景与意义
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系统提示的重要性：系统提示是AI初创公司用于指导OpenAI或Anthropic等公司的基础模型如何生成其应用级AI产品的长篇提示词，通常超过5000-6000字。这些提示词堪称提示工程的“大师课”，每家公司对同一个基础模型使用的系统提示词都完全不同，它们试图让模型完全按照特定领域、特定任务的要求来运作。
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公布系统提示的目的：Superblocks的CEO布拉德·梅内塞斯认为，下一批价值十亿美元的创业点子几乎就藏在这些系统提示词中。因此，作为Clark产品发布的一部分，Superblocks主动提出分享19个系统提示词文件，这些提示词来自Windsurf、Manus、Cursor、Lovable和Bolt等最受欢迎的AI编程产品。这一举动引起了广泛关注，梅内塞斯的相关推文浏览量近200万。
系统提示的构成与作用
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角色提示：帮助LLMs保持一致性，既赋予目标又塑造个性。例如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。”
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上下文提示：为模型提供了行动前需要考虑的上下文，应当设立防护机制，例如降低成本并确保任务清晰度。例如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。”
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工具使用：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。
企业级AI编码逻辑的启示
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系统提示与提示增强：梅内塞斯认为系统提示本身可能只占核心技术的20%，这部分提示为LLM提供了基础行为准则。另外80%他称之为“提示增强”——即创业公司围绕LLM调用构建的基础设施，包括附加到用户提示的指令，以及返回响应时采取的操作（例如准确性校验）。
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企业级应用的拓展：通过研究他人的系统提示，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。Superblocks已经赢得了一些知名企业客户，包括Instacart和Paypaya Global。
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