作者：Lloyd Lee 你正在关注这位作者！想取消关注吗？请通过邮件中的链接退订。Anthropic 的 Claude Code 创始人 Boris Cherny 表示，较新的模型能够处理用户认为的更高水平的任务。如果人工智能用户是新的老板，而代理是新的员工，那么这位广受欢迎的编码代理的创始人有一个常青的管理建议：停止对你的 AI 进行微观管理。Boris Cherny 在周六的 Y Combinator 活动上表示，他看到的 Claude 用户的一个常见错误是由于低估了模型能够处理的任务，而给出了过于详细的逐步指示。"他们会说，‘我想让你做这个，但我想让你以这种方式、那种方式、这样的方式来做。你必须先做这个，然后做那个，再做那个，最后做这个，’" Cherny 说。"对于现代模型来说，这其实不是正确的方法。" 相反，Cherny 说，用户应该对结果进行具体描述，同时给予模型更多决定实现方式的自由。他建议描述任务，设置防范措施，定义成功完成的标准。"然后就去让模型自己运转，稍后再回来看看，" 他说。"我认为这会让你感到惊讶。" Cherny 的建议反映了人工智能模型的快速进步，可能使旧的提示习惯变得过时。Cherny 说，他的方法在六个月前可能不奏效，但在如今更强大的模型下有效。谷歌大脑共同创始人 Andrew Ng 去年分享了类似的观点，称之为 "懒惰提示" —— 当模型变得更智能时，用户提供的指令逐渐减少。"我们只在需要时才向提示中添加细节，" Ng 说。Cherny 还表示，Anthropic 的员工在实验公司的模型时也在发现新的能力。他估计，可能还有数十种如果不是数百种有用的能力尚未被发现。因此，人工智能的高级用户：不要重蹈糟糕经理的旧路。你可能正在妨碍你的 AI。有什么建议吗？请通过电子邮件联系这位记者 lloydlee@businessinsider.com 或者通过 Signal 联系 lloydlee.71。使用个人电子邮件地址、非工作 WiFi 网络和非工作设备；这是我们分享信息的安全指南。