据X账号God of Prompt所述，通过一段结构化Claude提示词，可一次性生成3个可检验、可证伪的A/B测试假设，明确变更点、目标指标、预期提升幅度、行为学动因、度量方案与证伪标准。该帖子称，这一模板要求设定主指标与2–3个护栏指标，并给出能推翻假设的具体结果，从而避免“提升参与度”之类的空泛目标，帮助产品团队用Claude规范化实验设计、加速迭代，并将分析与决策阈值对齐，进而提升业务转化与学习效率。 (来源)

据 Twitter 账号 God of Prompt 发布的贴文称，将注册漏斗的步骤、各步流失率与平均耗时输入 Claude，可自动生成上线流程审计，定位超过20%流失步骤的心理阻力、提出A/B测试方案并给出预期影响，同时按“流失率×流量”排序并建议可删除的步骤（来源：该贴文，2026年2月14日）。据该贴文所述，审计重点覆盖努力成本、价值不清与信任缺口等因素，并建议如精简文案、分步采集信息、强化社证与替代登录方式等实验。对企业而言，这提供了 Claude 在转化率优化中的可复用模板：粘贴漏斗数据即可获得量化优先级与实验清单，帮助更快降低注册流失并提升激活率（来源同上）。 (来源)

据 X 账号 @godofprompt 的推文所述，这一 Claude 提示词将各类利益相关者按 KPI 与政治动机进行角色扮演，系统产出“反对点、意外问题、通过条件、单句反转”，据原帖报道，可用于产品评审、销售提案与董事会沟通，显著降低会议风险并提升成交率与一致性。根据该推文提供的结构化模板，用户可在会前由 Claude 生成严苛质询与可执行应对话术，形成可复用的异议处理清单，并能嵌入预读材料与 QBR 准备流程以加速内部买入。 (来源)

据 Twitter 用户 God of Prompt 表示，使用“技术可行性评估”结构化提示，可在工程评审前快速验证 AI 功能想法，要求给出可行性结论、最速 MVP 路线（明确库与服务）、潜在风险以及复杂度等级。据该推文所述，这种方式将抽象需求转化为可实施方案，促使团队在选择 LLM 推理服务（如 OpenAI 或 Anthropic）、向量数据库（如 Pinecone 或 pgvector）与编排库（如 LangChain 或 LlamaIndex）时更高效落地，从而缩短从创意到 MVP 的周期。根据该来源，这一方法通过要求具体实现细节，减少含糊讨论，帮助在工程同步会上快速达成一致并做出更清晰的立项决策。 (来源)

据推特用户 @godofprompt 表示，其发布的 Claude 提示词可将247条工单与邮件聚类为主题，统计每个主题提及量、提炼待完成的工作（JTBD），并梳理用户当前权宜之计，从而识别被忽视的未满足需求（来源：该用户于2026年2月14日发布的推文）。据该推文报道，流程为：1）按客户原话命名主题并聚类；2）为每个主题计算提及人数、对应JTBD与现行替代方案；3）输出“数据在尖叫”的关键洞察，且忽略功能请求、专注问题本身。该方法据推文所述有助于产品与客户成功团队加速定性分析、以问题为单位排序优先级，并发掘可转化为留存和路线图投入的系统性摩擦点。 (来源)

据 Twitter 账号 God of Prompt 表示，此提示通过要求 Claude 基于公开来源（G2、Reddit、Twitter）提供可引用证据，将“功能清单式”竞品分析转为以客户要完成的工作、脆弱点与6个月内可落地的2–3项功能方案为核心的策略分析。根据该推文，这一方法禁止空泛的“体验好”表述，强调可验证链接与可执行建议，帮助产品团队以用户之声驱动差异化定位、赢单策略和短期产品优先级。 (来源)

据X平台用户@godofprompt披露，通过一个标准化提示词即可让Claude在数分钟内把杂乱的客户访谈转化为完整PRD，取代以往约6小时的人工整理。根据该贴内容，提示词要求Claude（Anthropic）输出四部分：含客户原话的问题陈述、3–5条用户故事（“作为[用户]，我想要[目标]，以便[收益]”格式）、与续费或升级挂钩的成功指标、以及对话中隐含的边界情形，从而形成可复用、可审计的PRD模板。正如该贴所述，这使产品团队将AI嵌入需求发现流程，缩短迭代周期，提升与工程的交付对齐；对企业而言，可明显降低PM时间成本、提高文档一致性，并在结合长上下文能力的Claude版本时，更快将通话数据转化为决策与路线图输入。 (来源)

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。 (来源)

据X平台用户@godofprompt发布的帖子所述，该Claude提示词将RICE指标结构化为：季度触达人数、影响力评分（0.25–3）、置信度百分比与人月投入，并按公式（触达×影响×置信度÷投入）排名。同时，据该推文说明，提示词要求对每项评分给出理由并识别可疑的低估投入，从而降低交付风险、改善与干系人的对齐，并为AI与软件团队提供数据驱动的待办优先级决策。 (来源)

据PixVerse在X平台发布的信息，平台上线“Relax模式”365天无限图像生成，涵盖Qwen-image、Nano Banana Pro、Nano Banana、Seedream 4.5与Seedream 4.0；同时提供视频模型四折优惠接入，包括Grok Imagine、Veo 3.1标准版、Veo 3.1极速版、Sora 2 Pro与Sora 2（来源：PixVerse）。据PixVerse称，此举通过取消单图限制并下调视频模型成本，有助于市场营销团队、游戏工作室与独立创作者提升迭代效率、降低打样费用。另据PixVerse信息，单一订阅整合多款图像与视频模型，便于跨模型对比风格、提示词结构与运动保真度，实现更快A/B测试与分层制作流程，从概念帧到成片更高效。 (来源)

据PixVerse在X平台（@PixVerse_）发布的信息，Ultra计划回归并对所列图像与视频生成模型开放100%免费、无限使用，同时在48小时内通过转发与回复可获300积分。这一举措据该来源显示，将显著降低生成式媒体生产门槛，利好电商素材、短视频广告与创意打样等高频场景，并通过积分激励引导用户体验更高算力的视频管线。根据同一来源，将全部模型纳入免费无限层级或将加剧市场价格竞争，为品牌与代理商在短期内批量生成内容、验证多模型工作流、扩展内容日历提供零边际成本的窗口期。 (来源)

据PixVerse在X平台发布的信息，其引导用户前往 app.pixverse.ai/subscribe 订阅AI视频生成服务。根据PixVerse官方帖文，此举意味着平台正转向付费分层模式，预计将带来更高分辨率、加速渲染、优先队列与商业授权等创作与营销常用能力。依据PixVerse公开信息，订阅化有助于为GPU算力与模型训练提供资金支持，推动文本生成视频规模化。对企业用户而言，这将带来更清晰的价格结构与可预期的产能规划，并可能配套团队空间与用量分析等企业功能；需注意，PixVerse在该帖文中未披露具体订阅档位与功能细节。 (来源)

据 Mootion 官方账号 @Mootion_AI 在 X 平台发布的信息，Mootion 在情人节发起活动，用户可用文本提示将最浪漫回忆生成短视频；据该公告，平台将简单描述转化为风格化视频，体现 AI 文生视频在个人叙事与UGC中的渗透。根据 Mootion 的帖子，此举为低门槛内容生产提供范式，婚礼服务、电商商家与创作者可批量制作情感广告与短片。该来源还显示，季节性模板和提示驱动工作流正在成为常态，可在社媒投放中降低制作成本并提升互动率。同时，帖文的行动号召指向轻量化上手流程（提交回忆即生成视频），为免费试用与订阅转化提供增长漏斗。 (来源)

据Fox News AI在推特发布并援引福克斯新闻网报道称，Anthropic的Claude据称被用于支援一项与抓捕委内瑞拉领导人尼古拉斯·马杜罗相关的美军突袭行动，用于情报整合与快速任务筹划，但报道未提供五角大楼或Anthropic的官方确认，也缺乏技术细节（据福克斯新闻网）。从产业角度看，如若属实，这显示大型语言模型在国防场景的时效性分析、红队评估与决策支持中的渗透加速，但报道信息有限也凸显国防AI在采购透明度、可审计性与模型治理方面的痛点（据福克斯新闻网）。相关企业的商业机会包括合规数据管道、适配涉密流程的模型评测与人机协同监督工具，但需以经验证的用例与政策指引为前提（据福克斯新闻网）。 (来源)

据推特用户@emollick 表示，Claude Code“在努力，但还不是合适的工具形态”，指出其当前工作流与界面并不贴合开发者需求（来源：Ethan Mollick，Twitter，2026年2月14日）。依照该反馈与Anthropic对Claude Code的官方定位对比，当前痛点可能在于代码生成的外部“束具”（如上下文管理、项目脚手架、运行与测试闭环）不够顺畅。根据GitHub与JetBrains公开的年度开发者趋势报告，能减少上下文切换、提升编辑器内体验与延迟表现的工具更易被采用；由此判断，Claude Code的优化机会在于更紧密的IDE集成、更快的大仓库检索，以及面向重构与测试覆盖的可操作代理流程。对企业而言，建议以小范围试点（缺陷定位、单测生成）量化延迟、修复率与PR通过率，再决定规模化采购（来源：GitHub与JetBrains年度报告摘要）。 (来源)

根据OpenClaw官方X账号@openclaw的公告，OpenClaw 2026.2.13版本新增Hugging Face集成、写前日志消息队列、Discord语音消息与自定义状态、稳定可用的线程化、以及大规模安全加固，并支持gpt‑5.3‑codex‑spark，共计337次提交。根据该来源，Hugging Face集成便于在多模型流水线中统一部署与推理路由；写前队列显著降低生产对话与代理工作流中的消息丢失风险；Discord语音能力拓展了客服与社区机器人实时语音交互场景；线程化改进提升长对话与长期任务的上下文连续性。依据该公告，安全加固聚焦插件与API边界，利好企业级合规与隔离；对gpt‑5.3‑codex‑spark的支持将推动代码生成助手与RAG开发工具的可用性，为SaaS构建者提供更高可靠性与可观测性的AI协作产品机会。 (来源)

据Ethan Mollick在X发文称，判定“弱通用人工智能”的Metacalculus赌约已有三项代理指标达成：GPT‑4.5达到类似Loebner奖的弱图灵测试、GPT‑3通过Winograd任务、GPT‑4在SAT达到75%，仅剩经典Atari游戏尚未完成。依据Mollick的说法，这反映出在语言理解与标准化测评上的快速进展，但各项代理指标的独立、可复现评测程度不一，需对照原始评估进一步核验。公开基准显示，Winograd类任务成绩已显著提升，OpenAI技术材料曾披露GPT‑4在SAT等测评中接近或超过所述阈值，而Atari仍是强化学习与交互式能力的重要尺度，代表工具使用、规划与自主性的未解差距。对企业而言，可优先落地高风险推理场景（备考辅导、合规与政策问答、企业知识助手），并持续跟踪第三方复现实验与Atari等交互基准，以指导对自主代理与流程自动化的投资节奏。 (来源)

据@emollick在X平台所述，SSRN工作论文（编号6097646）提供了“耳语耳环”效应的实验证据：用户在可穿戴设备上接收实时AI提示时更易过度信任系统，属于自动化偏见的新表现。根据该SSRN论文，实验显示实时AI建议提升了任务速度，却降低了独立错误识别与任务后回忆，导致从判断转向依从。在商业层面，据SSRN作者报告，这对销售话术、客服应答、合规清单等场景可带来短期效率提升，但在高风险流程中存在错误放大与情境感知下降的风险。论文还指出，置信度校准显示、周期性断开AI提示及决策清单等干预能在保留效率的同时减轻偏见，这为面向一线与呼叫中心的可穿戴AI助手提供了可产品化的防偏见方案与落地机会。 (来源)

据 Mootion 在 X 的账号 (@Mootion_AI) 发布的视频帖显示，他们使用 MootionAI 的生成式工具制作了“嘉年华2026”主题内容，展示了从文本到视频的端到端流程，包括节拍、画面和花车灯效的同步生成。根据该帖与所附视频，示例突出了从提示词到分镜、再到成片的快速迭代，意味着市场营销与娱乐品牌可缩短制作周期并降低素材与授权成本。依据原帖展示的能力，代理商可利用提示词库、风格预设与运动控制批量生产节庆营销内容与社媒短视频，并快速生成本地化多语言版本。据 Mootion 在 X 的公开材料，相关场景蕴含文旅推广、节庆活动和赞助商内容的商业机会，重点在更快的创意交付与投放转化。 (来源)

据@DeepLearningAI称，多数AI团队变慢并非模型差，而是对“成功”缺乏一致标准；同时优化准确率、召回率、时延与边界案例会导致停滞，高绩效团队会选择单一北极星指标并围绕其组织数据、评测与上线流程（来源：DeepLearning.AI 2026年2月14日推文）。据DeepLearning.AI报道，这种聚焦可缩短迭代周期、明确取舍并减少范围蔓延，从而提升MLOps的交付速度与商业回报。根据DeepLearning.AI，落地路径包括：将指标直接绑定业务目标（如客服助手的任务成功率）、在CI中设置发布阈值、将探索性评测与生产KPI分离，以提升部署效率与可靠性。 (来源)