寫 prompt 嗰班人，應該都聽過呢個講法：你唔使對 AI 傾成篇學術論文，講人話就得。而家 Claude Code 負責人 Boris Cherny 自己喺 X 發文，正式講返而家點對 Claude 下指令。
佢話自己好意外大家會覺得有「技巧」，強調提示「沒有秘訣」，跟 Claude 説話就像對同事説話一樣。佢認為大多數任務唔需要過度架構，亦唔使寫得太具指示性，只係畀個目標畀 Claude，佢會自己想辦法。
重點在於佢對比咗「從前」同「而家」。佢話喺 Sonnet 3.5 年代，prompt 嘅寫法（你點交代嘢畀模型，即大家講嘅提示工程）影響好大；而家更重要的是向模型講清楚三件事——希望佢做乜、希望佢投入幾多心力、以及佢該如何驗證自己做啱咗。
佢喺 Threads 同步貼文仲舉咗個具體例子：自己用 Opus 5.5 搭配 Lean（一個定理證明語言）對 Claude Agent SDK 做形式化驗證，就幾段簡短提示，產出咗 16 個修正錯誤同競態條件（race condition）嘅 pull request。佢亦話 TLA+ 效果都幾好，有時會同 Lean 一齊用。
呢次貼文同佢今年 6 月流傳嘅「我不再提示 Claude，而是寫迴圈來提示 Claude」講法唔同，後者講嘅係用迴圈自動化工作流程，唔係同一件事。
阿調搞兩下：最懂 Claude 嘅人話「無秘訣」，呢句本身就係最好嘅註腳——所謂「精準 prompt 術」，唔過係把「同同事交代任務」寫清楚點。而佢真正強調嘅「點驗證」，先係我哋該學嘅位：唔好信 AI 自己話「我做啱咗」，要畀佢自證。你教 AI 做嘢，就要問佢點知自己做啱咗，呢個先係成日被人忽略嘅權限問題——邊個攞證據嚟證明條嘢真係啱。
阿調｜深度調教
