# Felix Rieseberg：如何和模型一起更有野心？

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> 原作者：felixrieseberg (@felixrieseberg) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-10-15

> 原始來源：https://x.com/felixrieseberg/status/2110023283169247623

## 證據與延伸閱讀

- [# Felix Rieseberg：如何和模型一起更有野心？](https://felixrieseberg.com/how-to-be-more-ambitious-a-tutorial-for-humans-with-models/) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-14 · 支持主張：文章的四方向框架、Altitude 的 QBR 假想案例、Depth 的專業方法與外部檢驗建議、Range 的跨領域方法，以及工具和資料存取條件。
- [Felix Rieseberg on ambition when using AI](https://x.com/felixrieseberg/status/2110023283169247623) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-14 · 支持主張：作者身分自述、文章主題與其 X 貼文指向該教學。

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## 中文摘要

# Felix Rieseberg：如何和模型一起更有野心？

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![圖解 Speed、Altitude、Depth、Range 四種模型協作方向，並以假想 QBR 示意從整理簡報追問到決策與資源調整。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-six-20261015/felix-ambition-tutorial/v1/overview.png)
> 作者提出的思考框架；QBR 為假想案例，非實測結果。
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Felix Rieseberg 在 2026 年 10 月 13 日發布一篇面向一般使用者的模型協作教學。他在 Claude 團隊工作，文章談的不是某種專屬提示詞，而是怎麼把任務想得更完整：除了更快完成工作，也可以追問真正想達成的成果、用更專業的方法處理問題，或借用其他領域的做法。Rieseberg 也提醒，「更有野心」聽起來容易，實際上不一定知道該怎麼做。

他把這種做法分成四個方向：Speed（速度）、Altitude（高度）、Depth（深度）和 Range（廣度）。速度是用較少時間完成同一件事；他認為這種用法已很常見，本文主要談另外三種：從眼前任務往上追問目標、深入資料與專業方法，以及引入不同領域的知識。這是作者整理的思考框架，並非比較不同模型表現的研究結果。

![四格圖解 Speed、Altitude、Depth、Range：同一件事更快、從任務追到成果、採用專業方法、借用其他領域的方法。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-six-20261015/felix-ambition-tutorial/v1/inline-ambition-directions.png)

> 作者提出的思考框架，非模型效能比較。

## 從「做一份簡報」往上追問要解決什麼

Altitude 的重點，是把指令從單一工作移到它背後的目標。作者舉一個假想公司 Acme 的季度業務檢討（QBR）為例：起點是整理簡報，接著可以要求模型找出最急迫的三項決策；再往前一步，則是思考如何及早發現問題、讓管理層調整資源。這些是逐層擴大問題的示範，文章沒有聲稱某家公司實際因此改善了業績。

![假想 QBR 流程圖：整理季度簡報，追問三項急迫決策，再思考提早發現問題與調整資源。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-six-20261015/felix-ambition-tutorial/v1/inline-qbr-altitude.png)

> Acme QBR 為作者舉的假想案例；流程示意，非實測成效。

作者認為，這種追問較適合有明確最終成果的工作，例如團隊本來就要開會討論決策；用在創作工作則未必合適。他也指出，若想讓模型持續協助維持產品穩定，光把目標說得更大不夠，還得讓它取得事故報告、理解版本與程式提交的對應，並能在相關作業系統上重現與驗證問題。換句話說，擴大目標也可能需要改變工作流程和提供工具、資料存取。

## 深入工作：換方法、查原始資料、找外部檢驗

Depth 不是把同一份工作做得更大，而是要求模型用該領域專業人士會採用的方法。以客戶流失為例，作者建議不要滿足於表格或摘要；可以要求模型使用資料庫與統計模型，直接檢查原始資料中的假設，並尋找既有分析沒有發現的訊號。

他也建議提出看似不合理的目標，例如把網站載入時間從 10 秒改善到 200 毫秒。這是用來挑戰既有假設、探索可能性的方法，不是證明目標可行或已達成的結果。文章接著主張，模型應提出可檢驗的新發現，並交由模型之外的工具或判斷者驗證；不能只讓模型替自己的答案打分。

Rieseberg 提供一段可改寫任務的提示方向：先問領域專家會做什麼、他們會從哪些原始材料開始、會使用哪些方法與工具，以及什麼外部證據能說明結果可靠，再據此重寫需求。這個順序的用途，是把「像專家一樣」從角色扮演改成具體方法和檢查依據。

## 把工作換成動作，再找不同領域的方法

Range 指的是從多個領域看待同一項工作。作者建議先把名詞改寫成動作：季度檢討不只是「一份簡報」，也可以描述成「讓忙碌的人在 30 分鐘內理解因果、並在不確定中做決策」。寫出實際要完成的事，比指定一個職稱更容易看出哪些專業能提供幫助。

接著，依工作需要組合不同專長。對簡報製作，作者舉出分析師、記者、編輯，若要公開呈現也可能需要動態影像與音訊設計；需要找出脆弱處時，還可加入對抗性的檢查角度。他提醒，不要只叫模型「扮演某個人」，而要請它運用該領域的實際研究或檢查方法。文章也提到，這類跨領域嘗試可能需要多個模型工作階段或工具，但多代理系統只是可能的做法之一。

這些建議對工具環境有要求。作者指出，文中所談的工作通常需要模型能使用電腦、安裝軟體，並取得相關資料；資料可以透過 MCP 連接器或其他方式提供。因此，能否採用這些做法，取決於手上工具和資料權限，不是只改一段提示就能完成。

## 讓人願意試更大的目標

文章最後把「有野心」連到自我效能感：人容易受限於自己相信能做到的範圍。Rieseberg 以具體且困難的目標、看到他人先做到，以及允許自己失敗等例子，說明人如何重新評估可能性。這部分是他為實務建議補上的背景，不是本文對心理學研究的獨立檢驗。

對一般使用者而言，可以先從下一次工作開始：寫下最後希望改變什麼，再確認模型是否能取得足夠原始資料、使用適當方法，並讓結果接受外部檢查。Rieseberg 的核心建議，是把「更有野心」拆成可操作的問題；而成果仍須靠資料、工具和驗證來判斷。

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