摘要：任鑫和徐文浩的讨论中深入提到一种名为“Master Prompt”的工作方式，即个人通过撰写包含自身详细信息和任务偏好的几千字“自我描述”，帮助 AI 更好地理解并规划其日常工作安排。任鑫目前已撰写了约四千字的自我描述，初步应用后，AI 已经能基本给出相对合理

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《AI炼金术》的《MCP 奇点降临：企业工作流迎来史诗级进化》

任鑫和徐文浩的讨论中深入提到一种名为“Master Prompt”的工作方式，即个人通过撰写包含自身详细信息和任务偏好的几千字“自我描述”，帮助 AI 更好地理解并规划其日常工作安排。任鑫目前已撰写了约四千字的自我描述，初步应用后，AI 已经能基本给出相对合理的每周计划安排，但他也明确表示，目前效果还只是五六十分，未来希望通过进一步提供周总结与周计划，达到八十分左右的满意度。

徐文浩在讨论 AI 辅助编程时强调，理想状态下的研发方式将发生根本性转变：工程师的角色将不再专注于代码编写，而是转变为提出明确需求并进行验收。AI 工具在接收到清晰的需求后，会自主实现代码编写、自动化测试、以及生成相应的代码合并请求（Pull Request），工程师只需负责验收和决策。他指出，目前 AI 的编程能力已经明显提升，以 Claude Code 和 Codex-1 为代表的新工具，在 GitHub 等清晰定义需求的测试中表现远超此前的水平。这种能力跃升， 使得研发瓶颈不再是程序员个人技能，而转为企业基础设施能否支持 AI 的自主操作 。

企业若想利用这一趋势获得效率上的巨大提升，必须全面建设“AI 友好”的基础设施。这包括代码仓库标准化、自动化沙盒与测试环境的完善、接口文档的清晰规范，以及必要数据的高度可访问性。 徐文浩特别指出，许多企业尚 未具备这样的基础设施，这极大限制了 AI 工具的发挥。因此，企业的研发效能将取决于基础设施是否真正准备好被 AI 调用与管理 ，而不再仅仅取决于 AI 模型的能力强弱。

此外，徐文浩认为企业 AI 转型如今已经具备了具体、现实的实施路径。对 新企业来说，应当从一开始就围绕 AI 使用的需求来设计技术架构和工作流程，以实现天然的适配 。而老企业则面临更大的挑战，需要逐步对现有流程进行系统性的拆解、标准化和改造，使其逐渐适应 AI 工具的使用。这类转型工作的实施难度较高，往往需要外部咨询和具体的实施服务来协助完成。

徐文浩进一步指出，这种 AI 转型并不仅仅是技术上的改造，也涉及组织架构的重新设计和内部认知的转变。组织中的角色可能需要重新定义，例如程序员和产品经理之间界限的模糊化，使得一个人可能同时承担以往需要多人合作完成的角色。同时，徐文浩也强调，企业若成功完成这样的 AI 转型，将在效率上获得显著优势；反之，未能及时适应这种变化的企业，则会面临严重落后的风险。

来源：科技之光