精选理由
Thariq讲得实际：别死磕提示词，让模型用工具。Claude Code砍掉80%提示词后反而更强，还给了盲区扫描等具体玩法，值得一看。
Thariq Shihipar在AI Engineer World's Fair演讲中提出，模型能力存在“悬余”——例如问宝可梦名字以aw结尾，模型无法直接回答，但借助代码执行工具两秒内就能找出结果。他透露Claude Code砍掉了80%的系统提示词，因为Fable级别模型自身想象力比示例更丰富，应给上下文而非约束。他还建议让模型做“盲区扫描”、一口气生成四种不同原型，并通过提问挖掘用户未写明的细节。
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Thariq Shihipar在AI Engineer World's Fair演讲中提出，模型能力存在“悬余”——例如问宝可梦名字以aw结尾，模型无法直接回答，但借助代码执行工具两秒内就能找出结果。他透露Claude Code砍掉了80%的系统提示词，因为Fable级别模型自身想象力比示例更丰富，应给上下文而非约束。他还建议让模型做“盲区扫描”、一口气生成四种不同原型，并通过提问挖掘用户未写明的细节。
视频中举的宝可梦的那个例子，说大语言模型找不出哪些宝可梦的名字以 aw 结尾，然后有网友就像挑战一下通过提示词让大模型推导出来。 但这个例子的重点不是说如何改进提示词，而是要让模型学会调用工具。 就好比你问模型现在几点了，无论你怎么优化提示词，模型也不可能答出来，但是你给它工具可以获取当前时间，它就能正确回复。 宝玉 @dotey Anthropic Claude Code 工程师 Thariq Shihipar 上周在 AI Engi…