Brad Menezes, CEO da Enterprise Vibe Coding Startup Superblocks, acredita que a próxima colheita de idéias iniciais para bilhões de dólares está escondida em visibilidade quase comum: o sistema solicita as startups de AI da Unicorn existente.
Os avisos do sistema são as longas instruções de 5.000 a 6.000 palavras-ação-startups para instruir os modelos fundamentais de empresas como o OpenAI ou antropic sobre a geração de produtos de IA no nível do aplicativo. Eles são, em Menezes, como uma masterclass em engenharia rápida.
“Toda empresa possui um sistema de sistema completamente diferente para o mesmo modelo (fundamental)”, disse ele TechCrunch. “Eles tentam deixar o modelo fazer exatamente o que é necessário para um domínio específico, tarefas específicas”.
Os avisos do sistema não estão exatamente ocultos. Os clientes podem pedir muitas ferramentas de IA para compartilhar as deles. Mas eles nem sempre estão disponíveis ao público.
Assim, como parte do novo anúncio do produto de sua própria startup de um agente de IA de codificação corporativo chamado Clark, o Superblocks se ofereceu para compartilhar um arquivo de 19 avisos de sistema de alguns dos produtos de codificação de IA mais populares, como Windsurf, Manus, Cursor, Lovable e Bolt.
O tweet de Menezes se tornou viral, visto por quase 2 milhões, incluindo grandes nomes no vale, como Sam Blond, anteriormente do Founders Fund e Brex, e Aaron Levie, um investidor de superblocos. A Superblocks anunciou na semana passada que coletou uma série A de US $ 23 milhões, o que elevou o total para US $ 60 milhões por suas ferramentas atmosféricas de codificador destinadas a não desenvolvedores nas empresas.
Por isso, pedimos que Menezes passasse por como podemos estudar o sistema de outras pessoas para fornecer informações.
“Eu diria que o maior aprendizado para construirmos Clark e ler o sistema solicita é que o sistema em si seja talvez 20% do molho secreto”, explicou Menezes. Isso prontamente fornece ao LLM a linha básica do que fazer.
Os outros 80% são “enriquecimento rápido”, disse ele, o que a infraestrutura está construindo uma startup em torno das chamadas para o LLM. Essa peça contém instruções de que foi adicionada ao prompt de um usuário e ações tomadas ao retornar a resposta, como a precisão da verificação.
Rolos, contexto e ferramentas
Ele disse que existem três partes do sistema para estudar: rolamento, instruções contextuais e uso de ferramentas.
O primeiro a ser observado é que, embora os avisos do sistema sejam escritos em linguagem natural, eles são excepcionalmente específicos. “Você realmente tem que falar como se quisesse um colega humano”, disse Menezes. “E as instruções devem ser perfeitas.”
O papel de função ajuda o LLM do LLM, o que fornece objetivos e personalidade. Devin começa com, por exemplo,: “Você é Devin, um engenheiro de software que usa um sistema de controle de computador real. Você é um Wiz de código real: poucos programadores são tão talentosos quanto você entende as bases de código, escrevendo código funcional e limpo e iterizando suas alterações até que estejam corretas”.
O contextual fornece prontamente aos modelos o contexto a considerar antes de agir. Ele deve oferecer guardrails que possam, por exemplo, reduzir custos e garantir a clareza das tarefas.
O cursor indica: “Somente chama as ferramentas quando necessário e nunca menciona os nomes das ferramentas para o usuário – apenas descreva o que você faz … … não exiba código, a menos que solicitado … Leia o conteúdo do arquivo relevante antes de editar e reparar erros claros, mas não recomendo mais de três vezes”.
O uso da ferramenta torna possível as tarefas agênticas porque instrui os modelos a ir além do que apenas gerar texto. Por exemplo, as réplicas são longas e descrevem a edição e a pesquisa de código, instalando linguagens, definindo e solicitando bancos de dados PostgreSQL, executando atribuições de shell e muito mais.
Estudar os avisos do sistema de outras pessoas ajudaram Menezes a ver quais outros códigos atmosféricos enfatizaram. Ferramentas como Lovelable, V0 e Bolt ‘Concentre-se na iteração rápida “, disse ele, enquanto” Manus, Devin, Openai Codex e Replit “Ajuda os usuários a fazer aplicativos de pilha completa, mas” a saída ainda não tem código não processado. ”
Menezes teve uma oportunidade de fazer com que não programadores escrevessem aplicativos se sua startup pudesse lidar com mais, como segurança e acesso a dados da empresa, como o Salesforce.
Embora ele ainda não tenha a startup multibilionária de seus sonhos, o Superblock recebeu várias empresas notáveis como clientes, incluindo Instacart e PayPaya Global.
Menezes também é interno de cachorro. Seus engenheiros de software não podem escrever ferramentas internas; Eles só podem construir o produto. Portanto, os empresários construíram agentes para todas as suas necessidades, como alguém que usa dados de CRM para identificar leads, um que mantém apoio, outro que equilibra as tarefas de vendedores humanos.
“Esta é realmente uma maneira de construir as ferramentas e não comprar as ferramentas”, SAIS.
