摘要：Prompt engineering 的地位，像极了 1995 年的编程——谁先写得明白，谁就拥有下一代 GitHub。
2025 年 5 月 31 日，硅谷顶级创业孵化器 Y Combinator（简称 YC）官方播客《Lightcone》抛出一个技术圈炸点：
Prompt engineering 的地位，像极了 1995 年的编程——
谁先写得明白，谁就拥有下一代 GitHub。
这不是一句夸张修辞，而是 YC 总裁 Garry Tan 在同一期节目中给出的判断。他援引加速营内部最新数据：
四分之一的新创公司，已用 LLM 在后台产出超 90% 的代码与测试；“Vibe Coding” 实践中，10 人团队干出了传统 50–100 人的开发迭代量。决定胜负的，不再是谁把模型调得更大，而是谁先把业务逻辑写进“指令流”，并固化成评估体系。
对国内创业者而言，这意味着什么？
当海外同行已能用自然语言快速跑出 Demo， 我们再靠“多招工程师、猛写代码”的时间差，正在被悄然抹平。
真正难以复制的护城河，正在从模型参数，迁移到 Prompt 设计、评估集与蒸馏流程——而这三件事，恰恰是国内团队普遍忽视的“非代码工作量”。
接下来，本文将：
逐段引用 Lightcone 访谈核心原文，复盘「1 条 Prompt 顶 10 行代码」背后的设计细节；拆解 Prompt → 评估 → 蒸馏 的效率闭环，解释为什么“评价标准”比“参数规模”更难被抄袭；给出一份 24 小时可落地的 Prompt-FDE 行动清单，帮助本土团队把指令流变成下一代 AI 创业护城河。当代码量不再决定开发速度，谁先学会把业务写成 Prompt，谁就可能在这场护城河争夺中抢先占坑。
“Parahelp 做的事情，非常非常好。”
在 Lightcone 节目中，YC 合伙人 Jared 点名提到这家名不见经传的初创公司。
它的业务其实不复杂——帮 AI 公司做客服。你在 Perplexity 或 Replit 上提交一个问题，回复你的很可能不是人工，而是 Parahelp 的 AI 代理。
但真正让 YC 佩服的，是它背后的那条提示语。
他们公开了驱动这个客服代理的完整提示，在 YouTube 上向全世界展示。这很少见。
因为对很多公司来说，这种提示结构已经是 IP 了。
这不是一句你是客服助理，而是一份任务说明书
节目中，Diana 拆解了这条提示语的完整结构：
这份提示文档有 6 页，开头不是直接回答问题，而是先定角色：你是客户服务代理的‘经理’。
它不是靠 LLM ‘自由发挥’，而是一步步拆解：先判断，再决定是否批准调用，最后选择输出格式。
整段提示里出现了多个“别做这件事”的提醒，比如：
不要调错工具，别把“查订单”当成“取消订单”；不要回答自己不知道的内容；不要更改输出格式，确保和其他代理对得上。为什么这条提示语这么值钱？
因为它不是单纯的请求，而是协作手册。它告诉AI：别单干，你的回答要能让其他AI直接拿来用。
她提到一个关键细节：这条提示语使用了类似 XML 标签格式 的表达方式。
你不是写一句话告诉模型“请帮我回复客户”，而是用…、yes这样的结构，让模型自己按模块输出。
为什么这么做？
因为客服不是单点任务，它涉及多步动作：识别、判断、回应、调用工具。
如果你写得不清楚，模型就只能“猜”你想要什么；写清楚了，它就能自动按流程执行。。
提示语的进化：不是变聪明，而是变稳定
Diana 说 ：这些提示更像代码，而不是自然语言。它们的目标不是让 AI 更聪明，而是更可控。
这也是为什么很多创业公司不愿意公开自己的提示结构——因为它已经不是一句临时指令，而是整个服务流程的主心骨。
它连接模型、调用接口、协调输出，甚至提前想好了模型可能出错的地方。
所以，那份 6 页提示语真正的价值，不是它写了多少内容，而是：
它能让模型干活，让流程衔接，让结果稳定。它不是普通的请求，而是一套'便于配合的表达方式。这也是 YC 合伙人反复提醒的一点：
Parahelp 敢把自己的提示公开出来，不是因为它不重要，而是因为你拿过去也没法用。
YC 合伙人 Gary 在节目里说得很清楚：
他们不是把提示当 IP，而是把评估逻辑当 IP。
如果你不知道为什么这个提示是这样写的，那你也没法改，没法调，甚至没法判断哪里错了。
真正的核心，不是提示内容，而是评判标准
Diana 举了个常见的例子：很多人在优化提示时会发现：“模型表现不稳定，今天能回答，明天又出错。但他们根本说不清——到底哪里出错了？标准是什么？是不是你给的任务就不明确？
Diana 说：大多数团队的问题是，不知道一个提示好不好，靠的是拍脑袋。
Jared 后面补了一句：如果你不清楚这个任务最终要达到什么效果，你不可能做好提示。
这也是 Parahelp 真正的护城河所在——他们不仅写提示，还写了一整套效果检查的规则。
不是靠人工复查每一条结果，而是把 “好答案应该长什么样” 写进了提示的结构里。
怎么做到这一点？加入“逃生口”是关键一步
节目里 Jared 提到一个特别实用的设计：
在提示里加一个特殊的 “回应格式（response format）”，允许模型告诉你：
我现在不太确定你让我做的事情是什么意思。
我缺少关键信息，无法继续执行。
这种格式就像你给模型留的 “后悔药”。如果你不给它出口，它就会编一个答案来交差。这就是所谓的“幻觉”。
而加上这类“反馈槽”，你就能看到模型哪一步卡住了、它误会了什么——这其实就是你自己的工作流程，暴露了哪里没讲清楚。
Prompt 本质上，是一份写给 AI 的工作指南
Gary 说：过去，工作流程写在脑子里、白板上，现在，它写在提示里。
这句话听起来轻松，但背后是 YC 一整套方法论的转变：不是找一个聪明的模型，而是写出一个别人看得懂的工作方式，让模型、工具和用户都能衔接上。
所以，Prompt 能写、能仿、能开源，但决定你跑得快不快、准不准的，
这场访谈里，YC 合伙人反复提到一个词：FDE——前沿部署工程师（Forward Deployed Engineer）。
但他们真正要讲的不是一个职位，而是一种方法：你不应该坐在办公室调模型，你应该坐在客户身边，听他们怎么描述问题，然后当场把提示写出来，拿结果给他们看。
在 YC 看来，这才是 AI 创业者最有价值的技能。
Gary 提到这类人的核心特征：
技术不一定最强，但能听懂业务；不写长篇需求文档，而是直接调提示、拿 Demo；不等团队产品化，而是带着模型“先干起来”。他总结得特别到位：不是谁做得更完整，而是谁先把第一版干活的提示调出来。
Palantir 的影子，出现在新一代 AI 创业者身上
Gary 自己就是 Palantir（美国著名数据分析与情报软件公司）早期员工。他回忆当年：
我们不是派销售去谈单，是直接把工程师派到 FBI 特工旁边，
坐在他们办公室现场写程序。
这些人要做的事非常具体：
看得懂对方桌上的 Word 和 Excel；听得出一句口头反馈里，哪个是重要需求；写出一个 prompt，不只看起来聪明，而是客户能用。而现在，YC 投资的很多 AI 公司，比如 Giga ML（企业级本地部署大模型公司）、HappyRobot（物流语音 AI 代理公司），都是用这个打法拿到七位数订单的：
他们不是靠融资去砸产品，而是靠两三个创始人“跑客户 + 调提示”， 在第一次会后就交出可运行的初版，靠先跑通赢下交易。
YC 在内部有个共识：
Gary 举了个例子：
你写了个提示，让模型在客服场景中识别用户意图， 但你没待过客服团队，不知道他们最怕的是“误取消订单”， 结果模型表现得很主动，但团队根本不敢用。
这类失败的提示，不是你写错，而是你离现场太远了。
Gary 表示：这些创始人不是在调模型，他们是在搭建一套写给模型的工作说明书，能直接落地执行的那种。
这背后，其实是一种越来越多 YC 公司正在用的新方法：
元提示（Meta-Prompting）
OpenAI 与斯坦福大学 2024 年发布的研究
元提示指的不是“更聪明的提示”，而是：把复杂任务拆成几个小块，让同一个模型分别处理，最后再整合回结果。
它的本质是——提示不只是内容，而是流程框架。
YC 合作公司 Tropir （AI 调试与提示优化工具公司） 就用这种方式，让模型自己去优化提示结构：
用户只写一个粗略的初始提示，模型会根据历史失败经验、调用上下文，生成新的版本；再让工程师选一个效果最好的作为最终指令。这就是 YC 说的：别手写提示了，教AI自己生成提示。
而这种能力，正是 FDE 创始人的最大优势。
Prompt 工程不是坐办公室设计流程图，
而是边用边改、边交付边优化的游戏。
所以现在，YC 创业者最早期的任务不是招团队、不是写商业计划，而是：用一台模型，跑出一个可以执行的流程，哪怕只是初版。
我们可以总结为两个概念：Prompt-FDE 方法论 + 最小可部署提示循环（Minimum Deployable Prompt Loop）。
第一步：用元提示写出“写提示的提示”
Jared 推荐的第一招，是别自己硬写提示，而是让模型帮你起草第一版：
“你只需要告诉模型：你是一个高级提示工程师，请帮我写一个适合 XX 任务的提示。要求：有角色设定、流程步骤、可能出错的地方和输出格式。”
这就是 “元提示” 的用法。
Diana 则说：我们现在默认操作是先写元提示，再让大模型生成提示主干。有时候 Claude 或 GPT-4 给出的结构，比工程师写得更清楚。
甚至很多 YC 团队已经把这一步模板化了，开箱即用。
第二步：拉出 5 个真实用例，做一版自我评估
Parahelp 在早期训练阶段不会依赖人工检查模型的每一条回复，而是：
收集客户历史数据；每个任务挑出 3~5 个代表性例子；和提示一起喂给模型，让它自己检查自己：你能不能得出跟之前一样的回答？提示不是你想得多好，而是你有没有例子告诉模型：这才是我要的。
你不给它例子，它就会自由发挥——那你永远收不住。
第三步：加一个调试通道，模型哪里糊涂，它自己告诉你
这是 Jared 极力推荐的"小技巧"：
在提示的最后，加上一段固定格式，比如：
如果你对当前任务有任何疑问、信息不清楚、无法完成，请在 response_debug 字段中说明你遇到的问题。
这句话的作用是：
模型不再装懂，而是愿意告诉你“我没搞懂”；创始人能快速定位问题：是不是提示写得模糊了，是不是上下文没接上。YC 把这叫做“让模型变成你的投诉入口”：这个小功能，基本就决定了你能不能在两天内把提示调出一个稳定版本。
第四步：用更大的模型跑出版本，再蒸馏给小模型
当你用 GPT-4 或 Claude Opus 把提示调顺后，很多 YC 团队都会选择：
把提示结构定下来；换成运行更快、成本更低的模型（如 Claude Haiku、Gemma、Mistral）；观察是否能保持一样的结果质量。这个流程也被称为"蒸馏模型"(distilled model)。
Jared 说：你不能用 GPT-4 一直跑服务，但你可以用它训练出一套提示结构，然后交给小模型来跑。
这就是 YC 创业者现在在做的：
不是建模型，而是让提示变成可落地、可复制、可传承的产品零件。
而 Prompt-FDE 的落地，只需要两件事：
一个能写提示的模型（大模型写结构，小模型跑执行）一个愿意坐在客户身边写提示的创始人整场访谈里，YC 合伙人其实在说一件事：
创业者不是去造一个更聪明的 AI，而是把任务变成模型能执行的步骤，让它开始动起来。
模型可以开源，API 可以共享，唯独你调教它的方式，别人很难抄得走。
Gary 在节目最后强调：AI 公司真正的资产，不是提示语本身，而是你怎么决定一个回答是不是‘好’。
谁先写清楚模型该怎么做事，谁就先拿到了下一代 SaaS 的原型。
把业务逻辑变成可操作的说明；把流程经验写进模型能理解的表达方式；把创始人的产品思路，植入到 AI 的行为方式中。这就是“1 条 Prompt 顶 10 行代码”的真正含义。
不是你写了一句话能省几行代码，而是你写了一段话，模型就能跑起来，产品就能上线。
对于今天的创业者来说，Prompt，不只是语言接口，
更是是你的产品原型、组织思路，甚至是未来的创业护城河形态。
来源：趣闻捕手一点号
