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这是枫哥的第 207 篇原创！
你好！我是你的老朋友枫哥，一个年过半百依然热爱折腾 AI 的 70 后，
你是不是也有这样的困惑？
看着别人用 AI 做各种酷炫的应用，自己试了半天，要么不知道怎么写提示词，要么效果差得离谱。
今天有幸测试了豆包的新模型和 PromptPilot 后，我想说：这个门槛，真的被彻底干掉了。
豆包新模型：快准狠，就这么简单
火山方舟上线了两个新模型：
- Doubao-Seed-1.6-thinking：思考能力强化版**
- Doubao-Seed-1.6-flash**：极速版，10ms 响应
我先试 thinking 模型。 丢了经典的“爱因斯坦谜题”，回答逻辑清晰。对了，新模型还支持图片理解。
Doubao-Seed-1.6-thinking 模型思考能力大幅强化， 对比 Doubao-1.5-thinking-pro，在 Coding、Math、 逻辑推理等基础能力上进一步提升， 支持视觉理解。 支持 256k 上下文窗口，输出长度支持最大 16k tokens。
然后切换 flash 模型。速度快到离谱。 几乎秒回，理解能力也没打折扣。识别我给出的图片内容只用了 1.39 秒！
Doubao-Seed-1.6-flash 是推理速度极致的多模态深度思考模型，TPOT 仅需10ms； 同时支持文本和视觉理解，文本理解能力超过上一代 lite，纯文本能力大幅提升近 10%。支持 256k 上下文窗口，输出长度支持最大 16k tokens。
但真正让我震撼的，是 PromptPilot。
PromptPilot 实战：3 小时搞定专业 AI 应用
选定测试目标：品牌评价情感分类
需求很简单： 分析网上关于产品的评价，判断好评差评，如果是差评，要细分原因（价格、口味、其他）。
以前做这种任务，我得：
- 研究怎么写提示词
- 反复测试调整
- 处理批量数据
- 优化效果
现在？直接描述需求就行。
步骤1：生成专业提示词
我把需求丢给 PromptPilot：
在互联网上，有很多客户发布的关于我们“脱敏品牌1”产品的内容和一些评价，有说我们这个面好吃的，有说这个饮料价格贵之类的，好的坏的都有，我们比较希望把这些内容能用大模型识别和格式化整理一下。首先要看一下，这些客户说的是正面评价还是负面评价；如果是负面的，就再分个类，看看是价格问题还是口味口感还是什么其他问题，然后看看对应的是哪个产品名，是牙膏还是饮料还是什么其他产品，给出来产品名称。我目前想到的是以下问题分类：包装不当：产品包装相关的评价；价格：产品价格相关的评价；口味口感：食品类产品的口味、口感相关的内容；食品安全：关于食品类产品卫生、安全性的内容；售后维权：退换货等售后相关的内容；其他：无法归类为前述标签的内容；以JSON格式输出，字段是情感判断、评价维度、产品名称。
点击生成。
几秒钟，专业级提示词出炉。 还带变量定义、输出格式要求。
你的任务是对客户发布的关于“脱敏品牌1”产品的评价内容进行识别和格式化整理。以下是客户的评价内容：<customer_reviews>{{CUSTOMER_REVIEWS}}</customer_reviews>问题分类如下：- 包装不当：产品包装相关的评价；- 价格：产品价格相关的评价；- 口味口感：食品类产品的口味、口感相关的内容；- 食品安全：关于食品类产品卫生、安全性的内容；- 售后维权：退换货等售后相关的内容；- 其他：无法归类为前述标签的内容。你需要判断每条评价是正面评价还是负面评价，对于负面评价要进行分类，同时找出对应的产品名称。请以JSON格式输出，包含以下字段：情感判断、评价维度、产品名称。请在<result>标签内输出最终的JSON结果。
就像有个提示词工程师在旁边指导。
步骤2：单案例调试
拿真实案例测试。
-
点击“验证 Prompt”，进入 Prompt 调试页；
- 填写变量，进行测试
发现问题：AI 把"脱敏品牌1"也当成产品名输出了。
传统方法：重写提示词，反复试错。
PromptPilot 方法：直接反馈优化。
我加了规则："产品名称不得包含'脱敏品牌1'"。
重新生成，问题解决。
步骤3：批量验证
- 点击右上角批量测评（如图）
2.上传 Excel 文件（记得列名要和变量名一致）。
一键生成所有回答。
看着复杂评价被准确分类：
- 情感判断 ✓
- 评价维度 ✓
- 产品名称 ✓
- JSON 格式输出 ✓
成就感爆棚。
步骤4：智能优化
最酷的来了。
系统自动分析哪些回答不够好，自动调整参数。
我在旁边看着，综合得分从 3.5 分提升到 4.2 分。
AI 在帮 AI 变得更好。
三个关键改变
- 门槛消失了
| 以前 | 现在 |
|---|---|
| 要懂技术 | 只需描述需求 |
| 会编程 | 系统自动生成 |
| 擅长写提示词 | AI帮你写提示词 |
真正的"人人都能做 AI 应用"。
- 效率飞跃了
以前：idea 到应用，几天到几周 现在：几小时搞定
而且效果更好，因为有专业评估和优化算法。
- 标准化了
不再是"玄学调参"。
有评估标准、数据集管理、版本控制。
变成工程化流程。
我的建议
如果你想尝试 AI 应用开发：
别想太复杂。
去体验 PromptPilot：
- 不需要编程基础
- 不需要深度学习知识
- 有想法就能实现
记住：先开始，再完美。
写在最后
以前我对 AI 还停留在" ChatGPT 聊天"层面。
现在才发现，AI 的边界远比想象中广阔。
豆包新模型+PromptPilot，让普通人也能快速构建专业级 AI 应用。
这或许就是 AI 普及化的意义。
让技术服务于每个人的创意，而不是少数人的专利。
看到了吗？门槛没了，工具有了。
下一步就是：去试试。