在使用AI工具时，不妨挑战一些看似不合理的目标。Claude Code的负责人Felix Rieseberg分享了一些实用的技巧，建议我们将目标设定得更加大胆。例如，如果想把网站的加载时间从10秒缩短到5秒，不妨直接设定为0.2秒。即使模型表示无法实现，我们也要不断鼓励它：“这个问题是可以解决的，继续尝试！”
Felix还提到在设计任务时，可以将其中的名词转变为动词。比如“制作一份汇报PPT”可以变成“在30分钟内让忙碌的团队信服你的分析，并在不确定时做出决策。”他认为，布置给AI的任务不该拘谨，应该发挥更大的创造力，以实现出乎意料的效果。
他进一步建议，不要仅仅让AI“像专家那样思考”，而是要追问真正的专家会用哪些原始资料和工具，再将这些要求融入到任务中。此外，不要将个人判断视为最终答案，而是让AI去验证和寻找支持证据。通过实际测试代码及验证预测结果，让真实的数据说话。
Felix表达了对AI潜力的期待，他在Claude团队工作，看到越来越多的任务依赖于Claude完成，这些成果往往超出了他初始的想象。AI不仅可以协助科学发现，还在艺术创作上展现了全新可能。他亲眼目睹了人们逐步掌握AI的强大能力，认为我们还应该更加大胆探索AI的应用潜力。
在更高层次上使用AI可以帮助我们依照实际目标和需要优化任务执行。速度、高度、深度和广度是四个关键维度。具体来说，通过提高工作效率，关注任务的最终结果，深入挖掘底层数据及方法，并从不同领域寻求解决方案，这些都是对AI能力的进一步挖掘。
以季度业务复盘为例，我们可以要求AI理解业务的变化，并分析出必要决策，甚至设计高效的工作机制，而不仅仅是制作PPT。在此过程中，鼓励AI进行数据的全面分析，从中提出应对策略和决策，使其在更高层次上帮助我们实现目标。
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