我一直在思考的一个问题是：如何找到最好的提示词，也就是该使用哪些最佳措辞。这不仅仅是关于如何寻找技能，更是在一个“你只需差一个词就能获得出色的大语言模型输出”的世界里，如何动态地找到合适的提示词。人们与那些效率高出百倍（100x）的工程师之间缺乏的是专业知识和经验——当我们把写代码的工作外包给大语言模型时，剩下的就是做出一些决策并具备品味（taste）。也就是决定说“是”或“否”，并用正确的输入开启一个新的对话线程。随着所有编排技术、“软件工厂”以及大语言模型的“微调”继续被更大规模的模型和内部编排机制所抽象化——最终留下的将是像 Claude Code、T3OS、Grokbot 这样的工具形态演变的结果，而你只需要提供少量输入，或者由一个启动无限虚拟机、智能体、CRUD 技能和记忆的例行程序完全自动化处理。因此，唯一剩下的问题就是：如何知道对于某个特定目标，应该使用哪个最佳的词？如何知道我需要提及或使用 three.js 来构建一个游戏。在未来，我真的还需要知道这一点吗？这是否会变成另一个不再重要的抽象层，让你只需说：“电子游戏”即可？也许吧？归根结底，如果我们保持当前的大语言模型架构，我认为答案是肯定的。提示词库（prompt bank）是没有意义的。它必须是动态的，类似于你在与大语言模型共同解决问题的过程中，自动技能查找器的工作原理。