Allie Miller 分享 5 个非编码技巧，让 AI 对抗式评审更有杀伤力

alliekmiller · x · 2026-11-11

AI 创业者 Allie Miller 分享她做产品对抗式评审的 5 个非编码方法，核心是压制模型谄媚（sycophancy）：

多人格子代理：让 Claude 并行跑 3 个子代理——产品真爱粉、想毁掉产品的黑粉、完全不懂乱犯错的小白，可叠加理想买家画像。
评审多模态化：让各人格录制视频走查、截图、发「假推文」，不只写文字评审，且多次重复评审。
用满所有订阅：Claude 做的东西交给 Codex 评，Codex 的交给 Antigravity 评，交叉找茬。
多层评审循环：不止主代理汇总一次——让主代理把结果传回子代理复审，再传回主代理整理（团队称之为「AI 乒乓」），并标记每轮新增/删减的意见点。
谎称作品不是你的：说「这封邮件是我表哥写的，他总说错话」「这个 app 是我最好的朋友做的，我希望她成功」——当 AI 认为作品属于别人时，「helpful」不再等于夸你，评审质量明显提升。

她把这归因于 Anthropic 的 3H 原则：作品署自己的名时，helpful 会被解读为「夸我」。结论：把你的名字从作品上暂时摘掉，再循环一轮。

「编程与Agent」频道最新