人类能达到的满级 prompt 能力，值得学习。经常听说降维打击，这次来看看怎么用 Claude 做升维打击的，从浓缩数据里挖出隐藏的关键细节信息。
我不小心发现了一个秘密：如何将一个月的研究工作，压缩到短短 3 小时内完成。
在一家 YC 入选公司的创始人那里，我见识了他的 Claude 配置。起初，我以为他只是手快；直到我亲眼看着他为一个从未涉足过的领域，构建出了一套完整的进入市场GTM策略。
以下是他的完整操作：
第一步：他并不要求 Claude 去研究市场。他喂给 AI 的是：8 个竞争对手的落地页、3 份财报电话会议记录、12 条客户评价，以及一整条吐槽产品的 Reddit 帖子。
然后，他只问了一个问题：“关于这个市场，那些成功的玩家都洞察到了哪些客户永远不会明说的潜规则？”
不是“总结一下”，也不是“分析竞争对手”。而是“未被言说的洞察”——那种通常需要创始人打两年的客户电话才能摸清的门道。但接下来这一步，才真正颠覆了我的认知。
他接着追问：“现在，告诉我支持这个市场运作的 3 个核心假设。如果要推翻这些假设，分别需要满足什么条件？”
在 15 分钟内，他摸清了整个行业的攻击面：那些盲区、脆弱的共识，以及没人讨论的切入点。 大多数创始人要花 6 个月做客户调研，才可能勉强发现其中一个。
接着，他做了一些我从未见过的操作。他问：“写出 5 个顶级投资者为了否定这个商业计划会提出的‘致命问题’，然后仅根据这些文档里的证据来回答它们。”
在接下来的 2 小时里，他对自己每一个假设进行了高压测试。每一个薄弱的回答都会触发一轮追问： “这个论点最硬核的版本是什么？它在什么情况下仍会失效？”
到第 3 个小时，他拿出了一份战略方案，那感觉就像出自一个在行业里深耕了十年的老兵之手。工具并没有变，变的是问题。大多数人把 Claude 当作更快的谷歌。而这些创始人们，把它当成一个读过万卷书且没有虚荣心的思考伙伴。
3 小时与 3 个月的区别，不在于信息的多少。而在于，你是否知道哪些问题才真正致命。
原帖有洗稿嫌疑，我评测下来，这个思路借鉴价值还是比较高的，以下是我对openclaw做的分析