AI Native时代的产品新目标 - AI Native产品的核心是构建AI能力与用户之间的新型关系，而非单纯创造工具[7][13] - 系统提示词成为定义AI人设和交互关系的"源代码"，如NotebookLM、Manus、Cursor等产品均通过首行提示词设定关系[10][11] - 大模型的"超语言能力"使其具备主体性，推动AI与人形成"互为主体"的高阶关系[12][13] 关系建设带来的挑战 - 情商成为产品价值交付的新维度，如Cursor通过提示词管理用户挫败感[17][19] - 生命感设计增强主体性，类宠物智能硬件通过传感器反应创造情绪价值[20][21] - 关系定义需前置写入产品源代码，忠于关系实现成为用户价值交付标准[15] 新关系催生的商业机遇 - 跨次元混合价值交付打破软硬件边界，如情绪管理硬件结合传感器与APP干预[29][30] - Fuzzi气囊支架通过硬件+软件突破品类价格天花板，实现功能与情绪价值叠加[32][35] - 服务分发逻辑从平台连接转向关系驱动，用户LTV天花板被突破[41][43] AI Native产品的新管线 - 产品工程聚焦Broad Input（宽输入）与Liquid Outputting（柔输出）[52][53] - Dia浏览器通过实时捕捉多标签页信息实现"一眼看千层"的主动感知[58][59] - 柔输出强调分步协作，如Devin主动澄清需求、Deep Research确认方案[65][66] 三维价值模型与组织变革 - 企业价值模型从二维用户覆盖转向三维AI能力高度[78][79] - 传统产品经济学与管理学失效，需重构收费模式与组织形态[85][88] - 创业者需同时服务用户与AI能力成长，构建数据飞轮驱动进化[75][76]

系统提示词泄露事件核心观点 - AI领域焦点集中于Anthropic公司旗下Claude大语言模型的系统提示词泄露 泄露内容约25000Token 远超行业常规认知 [1] - 泄露内容揭示了顶尖AI系统内部运作的空前复杂性 将AI透明度 安全性及知识产权等核心议题推向台前 [1] - 系统提示词是AI行为的"隐形脚本" 包含初始指令 背景信息与行为框架 对模型输出起决定性作用 [2] 系统提示词的功能解析 - **角色塑造与行为规范**：通过提示词赋予AI特定人格面具 如"乐于助人的AI助理" 并设定伦理准则和安全红线 [3] - **能力边界与输出优化**：明确告知模型知识局限及数据截止日期 规定输出格式 维持多轮对话连贯性 [4] - **工具集成与复杂调度**：详细说明外部工具调用机制 如网络搜索 文件检索等 增强复杂任务处理能力 [4] Claude泄露提示词细节 - **体量与结构**：泄露提示词长达25000Token 采用XML标签组织信息 支持"思维链"等高级技巧 [7][8] - **安全与合规**：将儿童安全设为最高优先级 严禁生成有害内容 严苛遵守版权规定 禁止复制受保护材料 [7] - **工具调用机制**：通过MCP定义14种工具调用机制 涵盖网络搜索 代码生成等复杂功能 [7] 泄露版本与官方公开差异 - **详尽程度对比**：泄露版提示词在安全规则 工具调用等细节上远超官方精炼版本（2000-3000Token） [10] - **透明度落差**：官方未暴露工具完整定义及内部MCP交互细节 泄露版揭示了"引擎盖下"的运作逻辑 [10] - **控制粒度差异**：泄露版通过海量指令构建精密决策网络 实现精细化控制 远超公开信息的覆盖强度 [10] 对Anthropic及行业影响 - **技术壁垒削弱**：泄露提示词相当于"独门秘笈"公开 可能被竞争对手研究模仿 影响技术优势 [12] - **安全压力增加**：安全护栏设计细节暴露 可能面临更多越狱尝试 需重新梳理信息管理流程 [12] - **行业启示**：事件推动行业探索减少"外挂式"控制依赖 促进非官方最佳实践形成 [13] 未来发展方向 - **模型免疫力提升**：需减少对外部指令依赖 增强内部伦理理解能力 而非仅靠长提示词约束 [14] - **透明度平衡**：需在不泄密前提下设计更细致的透明度方案 建立行业共识 [14] - **风险应对机制**：行业需建立灵活机制 及时识别并响应新问题 避免事后补救 [14]