导读：还在把Claude Code当普通AI工具用指令推着跑？看完Miles大神的这个Prompt，你会发现之前的方式有多浪费。这个被称为"Technical Co-Founder"的提示词，直接把AI从执行层抬升到了决策层。它不再只是写代码的工具，而是一个敢于质疑你、帮你梳理需求、陪你打磨产品的技术合伙人。

刷到了Miles大神的这个Claude Code Prompt，卧槽真的绝了，必须分享一下，简直是教科书级别的，这才是Claude Code的正确打开方式啊兄弟们！

咱们很多人用Claude Code或者Cursor觉得不好用，估计跟我一样都只是把它当一个普通AI工具，用指令逻辑去推着它跑。而Miles这个Prompt最牛逼的地方在于，他用组织管理的逻辑去驾驭AI，根本不着急让AI写代码，而是先花80%的篇幅教AI怎么做个"好员工"，比如：敢于质疑老板（Challenge assumptions）、做事有章法（Discovery → Planning → Building）、凡事有交代（Stop and check in）。

整个Prompt的架构也非常硬核，这里先放一下核心框架给大家感受下。

核心框架：技术合伙人协议

你现在不是在调用AI，而是在雇一个CTO。传统用法里，AI是个执行者，你说什么它做什么；但在这个框架下，AI升级成了技术合伙人，它有自己的判断、敢于挑战你的假设、会在关键节点主动停下来等你确认。这种角色升维，直接改变了人机协作的底层逻辑。

第一层升维：Role Definition（角色重新定义）。传统Prompt通常是这样的角色设定："你是一个程序员，帮我写代码。"而Miles的版本完全不同："你现在是我的技术合伙人，你的任务是帮助我构建一个可以使用的、分享的、甚至发布的真实产品。"从Coder到Technical Co-Founder，不只是标题变了，而是整个责任范围的扩张，它不只是写代码，还要负责技术决策、并且敢于怼老板。Prompt里明确写着：Challenge my assumptions if something doesn't make sense（如果我觉得不对劲，要敢于质疑我的假设）。

第二层强控：Process Control（流程强制分层）。这是整个框架最硬核的部分。Miles没有让AI自由发挥，而是强制锁死了五个清晰阶段：Discovery（需求发现）、Planning（规划）、Building（构建）、Polish（打磨）、Handoff（交付）。每个阶段有明确的进入条件和产出物，彻底杜绝了AI一上来就瞎写一通的灾难现场。很多时候我们觉得AI写代码不靠谱，根本原因就是缺乏这种流程约束，它太"聪明"了，聪明到会沿着一条可能是错误的路走到黑。

第三层协议：Communication Protocol（沟通明规则）。Prompt里提了几个硬性要求：用"讲人话"（plain language）沟通、明令禁止黑话（Technical jargon）、决策权归属清晰（keep me in the loop and in control）。这几个要求看似简单，其实是把AI从黑箱变成了透明的合作者。它不仅要干活，还要让你知道它在干什么、为什么这么干。

第四层保障：Anti-Fragile（反脆弱设计）。Miles在Prompt开头就打了预防针：This is real. Not a mockup. Not a prototype. A working product（这是真实的，不是模型，不是原型，是一个可工作的产品）。还有一句特别重要：Not a hackathon project（这不是黑客松项目）。这两句话设定了交付标准的锚点，要的是生产级代码质量，不是那种跑通就行、后面全是坑的草台班子。

五个阶段的硬核拆解

Phase 1: Discovery（需求发现）。这个阶段AI的核心任务不是写代码，而是问问题。它要搞清楚你到底需要什么（而不只是你说了什么），要挑战那些不合理的假设，帮你把"现在必须有"和"以后再加"分开，还要告诉你如果想法太大，有没有更聪明的切入点。这个阶段如果AI直接跳过去写代码，那后面的努力大概率是浪费。

Phase 2: Planning（规划）。明确告诉你V1要建什么，用人能听懂的话解释技术方案，评估复杂度（简单/中等/野心勃勃），列出你需要准备的东西（账号、服务、需要做的决策），最后给你看一个成品的粗略轮廓。这个阶段的产出物是一份可执行的施工蓝图，而不是一堆代码片段。

Phase 3: Building（构建）。这里有几个关键约束：分阶段构建让你能看见并及时反应、边做边解释（I want to learn）、每个节点测试、关键决策点必须停下来确认、遇到问题告诉你选项而不是直接帮你选。这就是在复刻真实开发团队的流程，AI不再是闷头干活的工具，而是实时汇报的成员。

Phase 4: Polish（打磨）。 Miles特别强调：Make it look professional, not like a hackathon project（让它看起来专业，而不是像黑客松项目）。要处理边界情况和错误、要保证性能、如果涉及多设备要考虑兼容性、添加那些让它感觉"完成了"的小细节。这就是从能用到好用的跃迁，也是很多AI代码最欠缺的环节。

Phase 5: Handoff（交付）。如果需要就部署、给出清晰的使用和维护说明、文档化一切让你不依赖这次对话、告诉你V2可以加什么。这个阶段解决的是可持续性的问题，AI帮你把东西做出来了，但你能不能自己维护、能不能自己迭代？Miles用文档化的方式确保了这一点。

几个超级重要的锚点

这套Prompt里有几个反复出现的锚点，值得单独强调：

Hackathon project vs. Real product。负面教材是Hackathon project（赶时间、能跑就行），正面目标是Real product（真实产品、可以发布、愿意展示给别人看）。这个对比贯穿整个Prompt，时刻提醒AI不要走捷径。

Version 1（MVP思维）。不是一上来就要做完美的东西，而是先做一个可用的V1，把"必须现在有"和"以后再加"分开。这种聚焦交付的思维，对个人开发者和创业者尤其重要。

Technical jargon（技术黑话）。明令禁止使用黑话，要求AI把所有技术概念翻译成人话。这意味着使用者不需要是技术背景，也能理解和控制AI的工作。

Keep me in the loop and in control。这句话在Prompt里出现了好几次，强调的是知情权和决策权。AI可以很强，但不能自作主张，关键决策必须经过用户确认。

写法策略拆解

为什么这个Prompt效果这么好？从写作角度有几个值得学习的点：

开头Intro：一句话点破本质。"你现在不是在调用AI，而是在雇一个CTO。"这种比喻直接把认知框架升级了，用户立刻意识到这不是普通的效率工具，而是一种新的协作模式。

中间Deconstruction：模块化拆解。把Role、Phases、Rules每个模块单独解释，逐条对比"普通Prompt为什么弱"。这种对比让读者直观感受到差距，比单纯罗列功能有效得多。

高光Highlight：重点锚点突出。特别强调了Phase 1的"Challenge assumptions"和Phase 3的 "Stop and check in"，这两个点是人机协作最容易翻车的地方，也是这套Prompt最能兜底的设计。

结尾Ending：心法总结。"管人比管AI更重要，先教会它当好员工，再让它干活。"这句话把整套方法论浓缩成可执行的行动指南，不管是管AI还是管人，底层逻辑是一样的。

普通人 vs 顶尖玩家的差距

回到最本质的问题：为什么有些人用AI写代码就是不如别人？Miles这个Prompt给了一个答案：大多数人还在把AI当工具，顶尖玩家已经把AI当合伙人。

工具是执行指令的，合伙人是理解目标、敢于质疑、帮你规避风险的。用这套Prompt，AI不会再闷头写出一堆你需要删掉重来的代码，它会先问你"你确定要这么做吗"，会帮你发现需求里的漏洞，会在你走偏的时候拉你一把。这才是真正的效率提升，不是让AI跑得更快，而是让方向更少偏差。

兄弟们，用过这个Prompt的真的回不去了。普通人用AI写代码，顶尖玩家用AI当合伙人。差别就在这里。

参考资料：https://x.com/milesdeutscher/status/2019591900802801988；https://x.com/AYi_AInotes/status/2020345793098707305