Andy寻宝日志

CUBE: Architecting Intelligence into Impact

我首次提出的 The CUBE Principle：把 AI 从“工具”变成“系统”的方法论

过去几年，很多人都在谈 Prompt、谈模型、谈效率。

但我发现一个更本质、更残酷的现实：

同样的 AI，同样的工具，有人越用越强，有人越用越乱。

差距不在模型，不在插件，也不在“会不会写提示词”。

差距在一个更底层的东西——

你有没有一套可以复用、可迭代、能长期变强的使用方法论和系统。

所以我把我自己这些年学习使用AI，尤其是LLM如CHATGPT, GEMINI 3, GROK, CLAUDE和PERPLEXSITY的长期实践，提炼成一个简单、可传播、可模型化的框架，并把它命名为：

CUBE（Command · Use · Build · Evaluate）

这不是“又一个提示词技巧”，而是一套让 AI 真正进入你的工作与生活系统的结构化方法。

今天，我正式把它作为我的核心理论体系 – The CUBE Principle，对外发布。

一、为什么我要提出 CUBE：因为“会用AI”不等于有能力

大多数人对 AI 的使用停留在一个阶段：

需要什么 → 问一下

得到结果 → 复制粘贴

不满意 → 再问一下

这看起来叫“会用 AI”，但本质上只是即时消费。

真正的能力是什么？

把 AI 变成你的生产力系统，让它可控、可复用、可增长。

你会发现：

一次输出的好坏，不构成实力；可复用的系统，才构成实力。

CUBE 解决的正是这个问题：

从“问答工具”走向“系统杠杆”。

二、CUBE 是什么：

CUBE (C-U-B-E) 理论从底层的“交互”上升到了顶层的“系统”，非常符合硅谷目前从 GenAI (生成式AI) 向 Agentic Workflow (智能体工作流) 转型的趋势。基于硅谷 2026 年最前沿的 “Reasoning-Centric” (以推理为中心) 的视角来说明：

1、 理论深度优化：从“动作”进化为“战略”

在 CES 和 VC 大会上，投资人看重的是护城河 (Moat)。四个词语境化，使其更具“极客感”和“商业厚度”：

C – Command (意图工程)

• 视角：硅谷现在不谈 Prompt，谈 Intent (意图)。
• 心法： Intent is the new Code. (意图即代码)
• 强调 AI 的执行力取决于使用者对复杂逻辑的解构能力。Command 不仅仅是下令，是逻辑建模。

Command — 你不是在“提问”，你是在“下命令”

很多人把 Prompt 当技巧，其实 Prompt 的本质是：

你给 AI 的不是问题，是命令；不是聊天，是工程说明书。他不是工具，而是你的合伙伙伴。

当你输入“帮我写一篇文章”，你得到的往往是泛泛而谈。

当你输入一个结构化命令，你得到的才是可用结果。

我将 Command 拆成一个最小可复用结构（你可以直接套用）：

角色（Role）+ 目标（Goal）+ 约束（Constraints）+ 标准（Criteria）

– 你是谁（AI 扮演谁）

– 你要达到什么（输出用于什么场景）

– 不能做什么（边界、风格、长度、受众）

– 什么算好（评价标准、格式、例子数量）

Command 决定结果上限。

你不给结构，AI 就只能给“看起来像答案”的东西。这个上限不是AI，而是使用者自己。

U – Use (共生协作)

• 视角： 避免把 AI 只当作“工具”，它是 Co-pilot 或 Digital Twin。
• 心法： Augmentation over Automation. (增强胜于自动化)
• 硅谷精英推崇“人机协同”。AI 弥补人类的速度，人类提供 AI 缺失的审美品味 (Taste)。

Use — 真正的高手，是会“协作”的人

很多人以为 Use 就是“多问多用”。

但我理解的 Use 是：

让 AI 成为协作对象，它是 Co-pilot 或 Digital Twin：你负责判断和增强审美，它负责执行和赋能效能。

Use 的关键不在“一次问到完美”，而在节奏：

– 先粗后细

– 先框架后填充

– 先选择后优化

– 先产出多个方案再做判断

人类负责：方向、判断、取舍、审美、价值观

AI 负责：生成、归纳、扩写、对比、格式化、提升生产效能

你越清楚边界，AI 越能成为放大器。

你越把判断权交给 AI，你越会被“看起来正确”的文字拖走。

B – Build (资产化)

• 视角： 单次对话没有价值，Workflows (工作流) 才是资产。
• 心法： Systems are the Moat. (系统即护城河)
• 强调使用者在构建一个“自动化引擎”，而非只是使用一个网页插件。这关乎可扩展性 (Scalability)。

Build — 你要的不是答案，是“可复用系统”

CUBE 的分水岭在 Build。

绝大多数人停在 Use，所以他们每天都在重复：

– 今天问一次

– 明天再问一次

– 后天换个说法问一次

这不是能力，这是消耗。

Build 的定义是：

把一次成功，固化成下一次的起点。

Build 的落地路径非常清晰：

好结果 → Prompt 模板 → SOP 流程 → 系统化资产

例如你写过一次“对外发布级文章”，不要停在“写完”。

你应该沉淀出：

– 文章结构模板

– 标题库

– 开头钩子

– 论证逻辑

– 结尾 CTA

– 你的语气与风格词库

当你开始 Build，你会进入一种状态：

你不是在用 AI 写内容，你是在用 AI 复制你的能力。

这就是复利资产。

E – Evaluate (治理与闭环)

• 视角： 2026 年最火的词是 RLHF (人类反馈强化学习) 和 LLM-as-a-Judge。
• 心法： No Evaluation, No Evolution. (无评估，无进化)
• 只有通过评估，才能建立数据闭环。这是区分“业余玩家”和“企业级应用”的关键。

Evaluate — 没有评估，就没有掌控；没有掌控，就没有进化

很多人对 AI 的评价标准只有一个：

“我喜不喜欢”。

但在系统里，“喜欢”不是标准，“有效”才是标准。

Evaluate 要解决的是两个问题：

1. 这次输出到底有没有达成目标？

2. 如果没有，问题出在 Command / Use / Build 的哪一步？

我推荐一个简单但强大的评估方式：

用 4 个维度打分（0-10）

–  准确性（Facts）

–  可用性（Actionability）

–  清晰度（Clarity）

–  符合目标（Fit）

评分完之后，你必须做一件事：

把评估结论反馈回 Command，改写命令结构。

这就是闭环。

Evaluate 决定你会不会越来越强。

三、The CUBE Principle 宣言

CUBE: Architecting Intelligence into Impact.

CUBE：将智能架构化，转化为影响力。

四、 CUBE 的意义：它不是“教你怎么问AI”，而是让 AI 成为你的系统

CUBE 不是为了让你写出更漂亮的 Prompt。

CUBE 是为了让你获得一种新能力：

把 AI 从“即时回答”变成“长期复利资产”。

当你真正掌握 CUBE，你会发生明显变化：

你不再追求一次完美，而是追求闭环迭代

你不再沉迷工具，而是经营系统资产

你不再被 AI 输出牵着走，而是能指挥它为你服务

这也是我提出 CUBE 的初心：

不是让你更会用 AI，而是让你用 AI 建立更强的自己。

五、我将如何持续发布 CUBE：把它变成你的可用体系

从今天开始，我会围绕 CUBE 持续输出四个系列（每个字母一条主线）：

C 系列：命令结构与高质量 Prompt 工程

U 系列：人机协作节奏与工作流拆解

B 系列：模板化、SOP 化、系统资产化

E 系列：评估体系、指标、反馈回路与进化策略

如果你愿意跟我一起，把 AI 变成系统，而不是工具。

你可以从今天起，用一句话开始练 CUBE：

先写 Command，再开始 Use；

产出后立刻 Build；

最后用 Evaluate 让下次更强。

写在最后：

未来真正的分水岭，不是“谁会用 AI”，而是：

谁能用 AI 构建系统，并持续评估进化。

我把这套体系命名为 THE CUBE PRINCIPLE，并将持续完善它、扩展它、公开它。

如果你也在寻找一套可复制、可落地、能长期变强的 AI 方法论。

欢迎关注我，接下来我们用 CUBE 一起做出真正的复利。

THE CUBE PRINCIPLE:

CUBE: Architecting Intelligence into Impact.

CUBE：将智能架构化，转化为影响力。