Claude Code 51万行源码泄露后，技术圈都在拆架构、看代码。但对产品经理来说，这份源码里藏着的不是技术细节——是一整套"如何让用户信任 AI 去做真实工作"的产品方法论。  一、Prompt 不是文案，是产品规则引擎 大多数 PM 理解的 prompt = "写一段好的提示词"。Claude Code 的做法完全不同：  7 层动态拼装：静态宪法（行为准则）+ 动态政策（环境/记忆/会话状态） 每个工具配独立使用手册（prompt.ts），不是一段通用说明 缓存边界精确划分：静态部分走缓存省钱，动态部分按需注入  PM 启发：如果你在做 AI ...

有什么需要改的吗

在阿里做算法，就像是精密仪器里的螺丝钉。算力自由，基建完美。工作极度聚焦且纵深，可能整个实习期都在死磕某个大模型或系统的几个微小切面，或者用最前沿的 SOTA 模型，去卷一些鲁棒性或增益。但是你只是巨大链路中的一环，业务感知较弱，且内部算法神仙打架，螺丝钉之间的内耗极强。在小厂做缺陷检测，数据可能需要自己清洗，然后再调模型，甚至需要你盯边缘端部署。干的dirty work比较多，然后也没什么mentor带你，最主要的还是认可度不行。围城内外，大抵如此。一个是金碧辉煌的绞肉机，剥夺了你纵观全局的自由；一个是无人问津的泥沼地，困住了你本该闪耀的简历。无论踏入哪条河流，这大抵都是我们这群敲代码的人，...