AI一人公司神级提示词（四）：一个提示词文件帮你读懂任何提示词/Agent项目

前段时间，我在GitHub闲逛时意外发现了一个项目。

名字很直接，叫howPrompt。

一个提示词文件，用来分析其他项目里的提示词。

这个提示词挺有意思：

用提示词去解读提示词，有点套娃的味道。

我试了试，把这个文件丢进了一个 Claude Code 的提示词项目里玩了一下。这个项目我惦记好久了一直没空拆解，这次总算有机会了。

提示词很简单：

「严格按照howPrompt.md，分析当前整个项目，输出分析报告到result.txt」

几分钟后，它给我生成了一份完整的分析报告。

项目逻辑、数据流、工具调用的schema。

所有提示词的位置和翻译：

甚至还画了Mermaid时序图。

我盯着那份报告看了很久，脑子里冒出一个念头：

学习一个AI项目的方式，可能真的变了。

第一个让我触动的点：提示词就是AI项目的「源代码」。

以前拆一个开源项目，我会先看代码结构，看函数调用，看数据流转。

但现在的AI原生项目，核心逻辑越来越多地藏在提示词里。

代码只是胶水，提示词才是灵魂。

howPrompt这个工具做的事情，本质上就是帮你把这些「灵魂」提取出来。

它会扫描整个项目，找出所有跟大模型交互的地方，把system prompt、user prompt、工具定义全部整理成文档。

我以前花三天才能看明白的项目，现在可能三个小时就有个大概的轮廓了。

第二个感受：逆向工程能力，正在成为AI时代的核心技能。

这话听起来有点黑客味，但我的体验确实是这样。

现在市面上好的AI产品越来越多，Cursor、Manus、各种垂直Agent。

你用着觉得好用，但你知道它为什么好用吗？

能快速拆解一个产品背后的提示词设计、工作流逻辑、上下文构建方式的人，学习速度会比别人快一个数量级。

howPrompt这类工具的出现，其实是在降低逆向工程的门槛。

以前你得自己一行行代码翻，现在AI帮你翻，还给你做好翻译和归类。

这意味着什么？意味着「会用AI学AI」的人，和「只会用AI干活」的人，差距会越拉越大。

第三点观察：从模仿到创新的路径，被大幅压缩了。

我自己做AI一人公司这一年，有个很深的体会：

最好的学习方式不是从零开始造轮子，而是先把别人的轮子拆开看明白，再根据自己的需求改。

以前这个过程很慢，你得有足够的技术背景，得花大量时间阅读代码。

现在呢？找一个你觉得厉害的开源项目，扔进去分析一遍，几分钟就能看到它的提示词设计、调用链路、工具定义。

你会发现，很多看起来很酷的功能，背后的提示词可能就几百个字。

没那么玄乎。

看多了之后，你会开始有自己的判断：

这个设计好在哪，那个地方可以优化，这种思路能不能用到我自己的项目里。

第四个想法：工具进化的方向，是让人更容易「理解」而非只是「使用」。

刚过去的2025年各种AI工具层出不穷。

但我越来越觉得，真正有价值的工具不是帮你「做更多事」，而是帮你「理解更多事」。

howPrompt是个很小的项目，就一个提示词文件。

但它解决的问题很关键：它帮你建立对AI项目的「结构化认知」。

你用完之后，不只是得到一份报告，而是开始理解：

哦，原来这个项目的Agent循环是这么构建的，原来它的工具调用是这个schema，原来system prompt是这么写的。

这种理解，会沉淀成你自己的能力。

最后一点，也是我这一年越来越相信的事：

AI一人公司的护城河，不在技术，在于理解。

技术门槛在快速降低，这是肉眼可见的趋势。

但「理解用户真正需要什么」「理解一个好产品为什么好」「理解如何把AI能力和真实需求结合起来」——这些东西，AI目前还替代不了人。

我见过很多人，工具用得很溜，AI调用得很熟，但做出来的东西就是没人用。

因为他们没想清楚「为什么」。

而想清楚「为什么」，往往需要你先把足够多的「怎么做」拆解一遍。

howPrompt这类工具，就是帮你加速这个拆解过程的。

2025年结束了。

回头看这一年，AI工具的进化速度超出了我的预期，各种新东西让人眼花缭乱。

但我越来越觉得，工具永远只是工具。

真正决定你能走多远的，还是你对这些工具背后逻辑的理解深度，以及你能不能把这些理解转化成对用户有价值的东西。

这可能是个朴素的道理：

会用AI的人很多，能用AI来理解AI的人，没那么多。

附录：核心提示词获取方式

https://github.com/comeonzhj/howPrompt/tree/main/pic

<原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/M08iuChfyd53KSvKemODbg