lex 访谈 openclaw 创始人 peter，其中有一个观点和我之前的观点真是一致的：prompt 越短，说明智能体越智能。
记得 chatgpt 刚出来的时候，大家都在追求更完善的 prompt，更有甚者说还有一种工作叫 prompt 工程师。
我觉得很奇怪，要让你产出好内容，还需要正确的语法，格式。这不就是另外一种编程么。
openclaw 就证明了，prompt 工程是个伪命题。它和我们的日常生活完全不一致 - 哪里有人提出需求的时候，把整个系统都描述一遍的。
这让我想到那个经典的职场故事：
小李在公司干了两年，去找老板提加薪。
老板说："你先帮我做件事。楼下菜市场有个卖土豆的，你去问问多少钱一斤。"
小李跑下去，回来说："八毛一斤。"
老板问："是大的还是小的？"
小李一愣，又跑下去问，回来说："大的八毛，小的六毛。"
老板问："有多少斤？质量怎么样？"
小李又跑下去......
老板叫来小张，让他去问问。
小张回来说："大土豆八毛一斤，小土豆六毛一斤，一共大概三百斤。我跟摊主聊了，如果我们长期合作，可以谈到七毛。旁边卖西红柿的品质也不错，如果我们需要，可以打包谈价，还能送货上门。这是摊主的联系方式。"
老板转向小李："现在你知道，为什么小张的工资比你高了吗？"
如果按照 prompt 工程的逻辑，老板没有交代清楚小李要去干什么，属于 prompt 太差，怪不得小李。但，现实生活中，谁不喜欢小张呢。聪明，了解老板喜好，预估老板意图。
你回想下，老板永远只会给你短 prompt，但这个 prompt 却是有多种另外的意思，需要你有长 context 理解这个 prompt。
所以说，对于 ai 产品，『短context 长 prompt 』的交互远不如『长 context 短 prompt』 来的更受用户欢迎。因为后者显而易见更智能化。
