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美团将如何借助AI提升团队效率?深入了解团队沟通中的prompt写作技巧。 核心内容: 1. 美团通过AI技术推动业务决策和数字化转型 2. 团队沟通与AI沟通的相似性及重要性 3. 提升团队效率的prompt写作技巧和实践建议
美团创始人王兴在5月26日的财报电话会上透露,美团将在6月推出业务决策助手,助力商家把握AI趋势、推动数字化转型。
他还表示,目前美团已有52%的内部代码由AI生成,上季度已向工程师开放自动代码生成工具。
我们给 AI(比如 ChatGPT、eepSeek)写 prompt 特别认真,什么背景都交代清楚,成功标准说得明明白白,生怕它理解错。
但一转头跟自己团队说话,往往就是一句:
“帮我把那个页面改一下,加个字段,逻辑简单,顺便加个 XX 判断。”
啥背景没说,目的没讲,逻辑也没细化,就指望着“同事自己悟”。
其实很简单:
你让 DeepSeek “写个总结”,它给你扯一堆水,你得告诉它角色、背景、结构、语气,它才会给你靠谱答案。
所以我们已经习惯了:
对 AI 说得越清楚,它越听得懂。
但你有没有想过:
对人,也是一样的!
你和同事沟通,本质上就是“下 prompt”,不过这回是你发的微信、邮件、开会讲的话。
但奇怪的是,我们对人却不讲究了,觉得:
“他应该懂”、“他应该会”、“他该自己搞定。”
这里面其实有几个很现实的原因:
DeepSeek 几秒就答复,想改 prompt 立刻试。
同事呢?消息看了,排了活,写了代码,还得测试,半天几天都正常。
改 AI 提示成本低,改人做的事是大工程,没人愿意频繁折腾。
AI 说贵也就几百块一个月,能给你用一天几百次。
员工时间可是工资计算的,公司花钱买的。
一句模糊需求,可能让三四个人开会、写方案、反复改,花的成本高得多。
你以为“同事关系好,随便说说没事”,但公司真的是在给你的模糊买单
。
AI 不会带情绪、不会带成见,你说清楚它就做。
人就不一样了,每个人理解和背景都不同。
一句“做个像样的方案”,在 A 眼里是逻辑严密,B 觉得要设计美观,C 关注竞品情况。
你以为大家都懂,结果每个人理解不一样,最后你说:
“怎么跟我想的不一样?”
但你有没有想过,是你自己没说清楚到底想要啥?
AI 出错,责任就是你的 prompt 写得不行。
人出错,大家习惯怪别人:
“怎么他做不出来?这不都是他的职责?”
就这样,团队里各种矛盾和不满就悄悄产生了。
我见过有人给 DeepSeek 写 prompt,细致到:
“你是产品专家,站在 C 端用户角度,从数据驱动视角写一份分析报告,结构清晰,每段带标题,语言简洁有力。”
我就在想:
如果你在 User Story Refinement 、Sprint Backlog 、Daily Stand-up 上也这么严谨,团队效率能有多高?
我们都清楚,不给 AI 背景,乱写 prompt,结果肯定乱套。
但对同事呢?我们反倒说:
“他应该懂,我不需要说那么清楚。”
给 AI 设身份、讲清目标,是为了让它“更聪明”。
那为什么不给同事同样的尊重和清晰?
无论是对 DeepSeek 下内容生成指令,还是跟程序员讲产品逻辑,抑或跟设计师说明活动需求,核心都是告诉对方:
我是谁,我要什么,你该怎么做,什么时候算完成。
AI 和人,处理信息的逻辑其实没区别。
区别是:AI 出错可以立刻改,反馈快。
而人出错背后有情绪、有责任、有组织关系,沟通越清晰越重要。
这样一来,你就明白了:协作,其实就是写好 prompt。
你写惯了 PRD,不妨换个思路,像写 prompt 一样写需求:
这些看似“啰嗦”的细节,其实是保障团队效率的润滑剂。
别一拿到模糊需求就开写。
先像写 AI prompt 一样,反问澄清:
“‘用户友好’指哪些用户?在哪些使用场景?他们遇到了什么问题?
有现有功能会被改动吗?会不会带来兼容性风险?
对性能有没有要求,比如响应速度、系统负载?”
这不是“抬杠”,是专业交付的第一步。
问清楚,才能少返工、快上线。
想提升团队效率,不一定靠新工具、新流程,从一条企微消息、一个需求 PPT、一次会议开始,
像写 prompt 一样,把你想要的说清楚!
人不是给你猜谜的,AI 也不是甩锅的对象。
? 下次发消息前,问自己:
“这句话给 DeepSeek,它会不会给我一堆废话?”
如果答案是“会”,别发给同事。
说说你遇过的最模糊指令,或者自己发过的最糟“半成品”需求?
咱们一起帮它升级成人人都懂的“黄金 Prompt”!
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