把提示词关进笼子里这招高

我不是小布丁 @xiaobuding

Jev 创始人 Diogo Almeida 亲手写了一份十二页蓝图,讲怎么把决策核接到 Claude、Codex、Grok 或任何大模型上。十步搭一套更快更便宜更可控的系统。这文档比多数付费课实在,实在在它教你给每个提示词建控制系统,控制系统四个字是全文的魂。

这文档我读完的第一反应是它比多数付费课实在。实在在它不教你写更大的提示词,教你给每个提示词建一套控制系统。控制系统这四个字是全文的魂,魂在哪一层层剥。剥完你就知道这十步为什么值得抄一遍,抄的姿势在下面摆着,摆好了看第一步。
先说这十步的分量,十二页装下一个完整的控制论,页页能对照着改代码,改完的系统才配叫可控。第一步是把责任切开。大模型管生成,Jev 管有界的语义决策,确定性的代码掌最后一道权,三权分立的架构我第一眼就服。

服在它承认了模型会犯错这个事实。承认事实的设计才敢上生产。不承认的设计都在赌模型永远聪明,赌输的系统上线那天就是事故纪念日。纪念日过多了团队就开始无差别加人工审核。审核加到人人签单的那天效率归零,归零的流程养不活公司,公司黄了的那天才想起当初该切责任而不是加审核。

切责任的第一刀就是这一步。切完的第二步是给决策核喂状态,喂的不是整段对话,是当前请求、相关证据、政策和建议动作四样,喂得少而准的决策核跑得又快又省。省下的都是真金白银。
中段三步是一前一后的夹心结构,第五步把决策核放在大模型前面,先选好上下文、工具、供应商和工作流再花钱调生成模型。这一步省的是冤枉钱。冤枉钱花在把整段对话丢给贵模型让它猜你要干嘛,猜的过程烧的都是你的预算,预算烧完项目就黄了,黄了的项目没资格谈第六步。

第六步是给模型划一个有界的活。路线定了模型只收这条分支需要的指令、文件和工具,活划小了模型干得又快又准。准的产出少返工。返工少了人就轻松,轻松的晚上能睡觉,睡觉是程序员最好的补剂。

补剂吃完第二天接着划边界。划边界这个动作会上瘾,上瘾的原因是效果立竿见影,立竿见影的改进人见人爱。
第八步三级分流跑起来之后,第九步把独立判断批量问掉,一个共享状态上同时发多个选择题和评分题。比每问一次调一次模型便宜一大截。批量的折扣是工程里最实在的折扣。第十步给每个决策记完整回执,状态版本、问题、概率、路线、模型、延迟、结果、人工干预八样俱全,可审计的决策才进得了大企业的门。

后三步是让系统学会看人下菜碟。第八步按置信度路由,高置信度低风险的自动放行。拿不准的多要一点上下文,后果大的送去人工复核。三级分流把人只用在该用的地方。该省的地方全自动。该花的地方不眨眼,这分寸感是自动化项目的核心手艺,手艺这东西文档写不全只能靠抄,抄熟了就是你的。

你的第九步是把独立的判断批量问掉。一个共享状态上同时问多个选择题和评分题,比每个判断单独调一次模型便宜得多。批量的折扣是工程里最实在的折扣,实在到我每次看到批量优化都想给作者发红包。红包是虚拟的但感谢是真的,真的感谢写在第十步里,第十步是给每个决策记一张完整回执。
这四步前后的呼应是全文最漂亮的地方,前选上下文后查越界,一进一出把贵模型夹在安全区里,安全区里的模型放心得多。点评就一句,多数课程教你把提示词越写越长,这份蓝图教你把提示词关进笼子,笼子外面是状态、回执和三道检查。

笼子里的模型反而干得更快更省。更省的结果是上下文更小、调用更少、工具执行更安全、决策可以检查可以测试可以改进,四样好处摆齐了,这份十二页就值回所有时间。值回时间的文档值得收藏。收藏的动作在最后一段的上面那段已经教了,教完就真到尾了,尾不长,短到两行,两行装得下这篇的诚意。

诚意满格等你翻,翻吧,翻过这页就是结尾,结尾读完正式画句号。句号是圆的,圆的东西滚得远,滚到你手里就是读完了,读完的点赞,点完散会,散会,礼数给足,阅读愉快,愉快的结尾从不拖长。
用法记一行,把十二页蓝图和原文一起丢给 Claude Code 或 Codex,让它从最贵的那个决策开始,一次重建一个,重建完回来点赞,句号。

话题来源 @0xwhrrari 110.4K阅读 ❤️822 x.com/…↗ 已改写,非原文转载 rari (@0xwhrrari) on X Jev Founder, Diogo Almeida, just released a 12-page PDF on how to use Jev with LLMs It is more useful than most paid AI courses: this is a 10-step blueprint on how to build a faster, cheaper and mor X (formerly Twitter)
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