据 X 平台用户 @godofprompt 所述，其贴文总结了谷歌、Meta 与 Anthropic 的资深 PM 如何用 Claude 通过10个可复用提示词范式加速关键工作流，包括 PRD 起草、用户研究摘要、竞品拆解、路线图优先级、实验设计、跨部门沟通与高管简报。根据该贴文，这些方法依靠角色设定、结构化输出模板与工具调用来降低返工并提升可追溯性，带来更快的产品探索周期与更高质量决策。对企业而言，据该贴文指出，机会在于将 Claude 标准化进 PM 工具链，形成提示词库与流程守则，以规模化支持精益团队并提升交付速度。

据Twitter上的God of Prompt称，谷歌、Meta与Anthropic的顶级产品经理通过10个高效提示词让Claude覆盖PRD撰写、用户故事生成、竞品拆解、优先级矩阵、路线图情景规划、实验设计、对齐沟通、风险台账、访谈总结与发布清单等关键流程。根据其原帖披露，这些结构化提示将非结构化输入快速转化为可执行产物，大幅缩短调研与文档周期。该作者指出，这带来的商业价值是更快的迭代、更清晰的干系人对齐与更高的测试速度，为企业以Claude构建标准化提示库、质量门控与规模化PM赋能创造机会。

据Jeff Dean在X平台（@JeffDean）发文，他做客Latent Space播客（@latentspacepod，主持人为@swyx与@FanaHOVA），并附上节目摘要网站与视频链接。根据Latent Space节目页，讨论聚焦Google DeepMind的Gemini进展、模型评测与安全对齐、以及扩展策略，强调多模态与长上下文助手在企业落地中的实际价值。另据Latent Space报道，Dean介绍了基础模型如何转化为Google Search、Workspace与Android等产品功能，并解读TPU优化与推理服务效率对成本的影响，为大规模部署带来更低的单位推理成本。同一来源还提到，节目探讨开源模型生态、研究到产品迁移及基准测试，为AI团队在模型选择、性价比权衡、以及检索、评测和安全护栏等工具链机会提供实操指引。

据Google Gemini官方X账号称，Gemini 3 Deep Think已向Google AI Ultra用户开放，可通过网页链接或在Gemini应用的工具菜单中选择Deep Think启用（来源：@GeminiApp，2026年2月13日）。据该账号介绍，该功能定位为强化推理模式，面向多步问题求解，可用于代码辅助、数据分析与研究流程，体现谷歌在长链推理与规划能力上的发力。根据同一来源，先向付费Ultra用户开放，显示其通过高阶推理功能拉动订阅转化与留存的策略；并且在应用内作为可复用工具集成，便于企业将其嵌入标准化工作流，如分析报告、产品路线图与技术文档编制。

据Demis Hassabis在X平台介绍，Gemini 3 Deep Think以专家级学科知识与工程实用性为核心，为数学、物理、化学等领域研究者提供辅助（来源：Demis Hassabis，X，2026年2月12日）。据其分享的视频与帖子，Lisa Carbone教授展示了在复杂研究中的实际用法，包括分步推理、符号运算与代码生成，用于验证推导与快速测试假设（来源：Demis Hassabis，X）。据该内容所述，该模型有望缩短证明与仿真的迭代周期，提升学术与企业R&D团队的研究效率（来源：Demis Hassabis，X）。从商业机会看，潜在方向包括：面向科研软件的专业Copilot、与数值仿真与符号计算工具的集成、以及面向合规研发场景的可追溯与可复现解决方案（来源：Demis Hassabis，X）。

据@demishassabis表示，Google AI Ultra订阅用户现已可在Gemini应用中启用Gemini 3 Deep Think模式，详见Google官方博客。根据Google博客，Deep Think面向多步推理与长时思考，支持复杂规划、代码生成与数据分析等需要更长上下文与内部推理的任务。依据Google博客报道，此次先行开放于AI Ultra高级订阅，体现将高阶推理功能作为增值能力的商业路径，并在企业级推理基准上与OpenAI o3、Anthropic Claude Opus形成直接对标。根据Google博客，典型场景包括多来源调研综述、财务建模、长文结构化与编辑，SaaS厂商可通过Google生态集成以提升RFP撰写、合规审阅等高准确度流程。另据Google博客披露，功能强调可靠性与使用指引，长时推理带来更高单次调用成本，但有望提升知识工作与开发效率的任务完成率。

据@demishassabis表示，Google AI Ultra订阅用户现已可在Gemini应用中体验Gemini 3 Deep Think模式，详细信息见Google官方博客。根据Google博客，Deep Think面向多步推理、长上下文规划与工具增强的问题求解，适用于复杂编程辅助、多文档综述与研究计划制定等场景。依据Google博客披露，Deep Think作为Ultra级别的高级能力先行开放，可提升订阅价值并在企业与专业用户市场形成差异化。根据Google博客，Deep Think强化类链式推理的规划输出并配套安全控制，有望提升在RFP撰写、数据管道调试、PRD要点归纳等工作流中的可靠性。依@demishassabis所述，本次为即时上线，为开发者验证长上下文智能体、企业试点结构化推理助手、内容创作者加速从检索到成稿的端到端流程带来短期落地机会。

据Anthropic在Twitter发布的信息显示，其年化营收运行率已达140亿美元，且过去三年每年均实现超10倍增长，主要受企业与开发者对其智能平台采用推动（来源：Anthropic，2026年2月12日）。据Anthropic链接公告，该增长反映Claude系列在生产环境、API调用与企业安全工具中的渗透加速，带来LLM集成、推理成本优化与安全合规部署等商业机会。根据Anthropic披露，其作为“首选智能层”的定位将推动伙伴生态、合规方案与大型企业席位合同扩张，并在企业助手、RAG检索增强与代理自动化等领域与OpenAI和谷歌竞争加剧。

据Sundar Pichai在X平台表示，谷歌已在Gemini应用向Ultra订阅用户开放新版Gemini 3 Deep Think模式，并首次通过Gemini API向部分研究机构与企业提供早期访问。据谷歌官方博客称，Deep Think面向多步推理与长周期任务，适用于复杂招标文档解析、财务模型推演、科研文献综述归纳、多文档计划编排等企业级场景。根据谷歌博客介绍，早期访问计划面向经过审核的合作方，体现其以高价值推理工作负载切入合规与研究密集型行业的商业化路径。另据谷歌博客披露，经由API集中承载“链式规划”与工作流编排，有望降低多代理与多步骤管线的开发与运维成本；而面向Ultra消费者的开放将形成真实使用反馈闭环，加速模型在企业级推理基准上的迭代优化。

据Sundar Pichai在X平台表示，谷歌的Gemini 3 Deep Think完成重要升级，与科学家和研究人员深度合作以解决复杂的真实世界问题，并在高难度推理基准上取得前所未有的84.6%成绩（来源：Sundar Pichai，2026年2月12日）。据其披露，此次优化聚焦于严苛推理任务，强化分步求解与长上下文规划，预计将拓展在科研研发、金融建模、供应链与运营优化等企业场景的落地（来源：Sundar Pichai）。根据原帖，此升级面向最具挑战性的评测，意味着面向工程、数据分析及高合规行业的专业助手与工具链将迎来商业化机会，尤其是可验证推理与稳健工具调用能力的解决方案（来源：Sundar Pichai）。

据OriolVinyalsML在X平台发布的帖子显示，DeepThink已用于帮助研究人员在高等数学论文中发现推理错误，展示了在证明校验与审稿流程中的实际影响。根据该帖附带的视频内容，系统可标记论证不一致之处，为数学家在同行评审与预印本自检中提供辅助层。依据该来源，这为学术出版社、arXiv作者与研究团队部署自动化定理校验与形式化推理管线创造机会，有望缩短修订周期并提升可复现性。

据 OriolVinyalsML 披露，谷歌发布更快的 Gemini 3 Deep Think 模式，在严苛 STEM 任务上达到博士级推理，并取得物理与化学奥林匹克竞赛金牌水准表现。根据 Oriol Vinyals 在 X 的信息，此次升级聚焦长链推理与符号计算，显著提升数理化题目的逐步推导能力。依据其公告页所述，性能加速降低了多轮与工具增强推理的时延，提升企业场景可靠性，如技术检索、科学语料 RAG 与自动化作业评测。来源还指出，更强的逻辑一致性与结构化输出可减少生产环境中的后处理成本。对企业而言，据该公告，直接机会包括：STEM 智能家教、实验室反应规划助手、以及面向工程与金融公式模型的分析 Copilot，从而以更高质量答案降低人工审核时间。

据X平台用户@godofprompt 发布的帖子称，其在采访了来自OpenAI、Anthropic与谷歌的12位研究员后发现，他们普遍依赖同样的10个高效提示，用于推动产品落地、论文发表与基准突破（来源：God of Prompt，2026年2月12日）。该帖子指出，这些提示区别于社媒常见清单，更贴近一线实践，包括用于模型评测、数据合成、错误分析、检索增强与系统提示迭代的工作流模板（来源：God of Prompt）。对企业而言，据该帖子分析，可将这些专家提示沉淀为标准化库，构建可复用的评测与RAG提示模板，并在生产链路中部署，以提升一致性、缩短上市周期并降低成本（来源：God of Prompt）。

据Twitter用户@godofprompt披露，其于2026年2月12日发布的原帖称，他采访了来自OpenAI、Anthropic与谷歌的12位研究人员，发现他们普遍依赖同一组10个可落地的提示词，用于推动产品上线、论文发表与刷新基准分数。据该来源，这些提示涵盖角色定义、迭代优化、错误校验、数据与来源引用、评测框架设定、约束清单、测试用例生成、失效模式分析、推理链规划与上线就绪核对单。依据原帖信息，这种提示工程方法在业务上带来更快的功能交付、可复现实验流程与更稳健的基准提升，并能通过显式约束与评测闭环降低幻觉率与输出偏差。

根据Jeff Dean在X平台的发文，其称相关演示“极其惊艳”，但推文未披露模型名称、公司主体或技术细节。按照该推文来源，目前缺乏可核验的性能指标、场景边界与部署条件，尚无法评估具体商业影响与应用可行性。依据审慎评估原则，在原始演示来源与权威基准测试披露前，企业应暂缓基于该演示做出产品或采购决策，并优先关注后续官方技术报告与独立评测。

据推特用户Sawyer Merritt发布的嵌入推文，仅包含图片链接且无可核实的文本或来源信息，无法确认任何与AI相关的发布、模型更新或公司动态。根据该推文嵌入内容，缺少配套文章、元数据或权威出处，因此无法就AI趋势、产品应用或商业影响进行有效引用。依据信息核验规范，需提供原始来源（如媒体报道、新闻稿或官方公告），而当前内容未包含此类材料。

据 @demishassabis 分享的 Fortune 封面采访（作者 @agarfinks）报道，Demis Hassabis 概述了 DeepMind 在前沿多模态模型、科学AI与医疗健康的路线图。根据 Fortune，Google DeepMind 正在扩展多模态基础模型，并与 Alphabet 的搜索、云与安卓生态整合以推动商业化。Fortune 指出，DeepMind 旗下 Isomorphic Labs 以蛋白结构预测与生成式设计相结合，推进“AI优先”的药物发现，目标是缩短临床前周期并提升命中率，与多家制药企业建立合作。根据 Fortune，该策略强调安全研究、评测基准与可控发布，并通过 Google Cloud 面向企业客户交付。Fortune 还称，关键商业机会包括知识工作协作助手、面向制药研发的生物信息服务，以及合规行业的定制模型托管，聚焦可靠性与成本效率。

据Google Gemini（@GeminiApp）官方推特消息，用户可通过Nano Banana Pro工具为比赛日定制专属宾果卡，提升比赛日的趣味性与参与度。Google Gemini表示，这一功能充分展示了生成式AI在娱乐和互动领域的实际应用，为个性化体验和增强用户参与提供了新方向。据Google Gemini报道，该举措推动了AI定制化娱乐产品的发展，为互动式AI解决方案带来更多商业机遇。

根据Google Gemini（@GeminiApp）在推特上发布的信息，用户可以通过将零食的照片上传至Gemini平台，并应用指定提示公式，为大型活动提升菜单水准。这一做法利用了Gemini的AI图像识别能力，助力餐饮和活动策划公司在菜单设计和客户互动方面实现创新应用，为业务创造更多个性化和增值机会。

根据Twitter用户@godofprompt介绍，谷歌Gemini模型采用三示例多次校准方法进行少样本学习。内部测试发现，使用两个边缘案例和一个完美执行案例，能够显著提升模型对复杂输入的处理能力。该策略为自然语言处理和AI自动化领域的商业应用带来更高可靠性，凸显示例选择在AI训练中的关键作用。