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给你AI神灯,你却问法国首都是哪?有人用Claude找行星,引爆480万围观!
西班牙产品经理帕维尔（Pavel Rabtsevich）手里没有望远镜，也没上过一天天文系。
但就在这个月，他在距离地球 116 光年的地方，揪出了一颗人类此前从未记录过的候选新行星。
他是怎么做到的？他把 NASA 公开的 12.6 万颗恒星的测光数据，一股脑塞给了编程助手 Claude Code。
在天文学里，寻找系外行星有个经典办法叫“凌星法”。道理很简单：就像一只飞虫飞过灯泡前，灯光会极其微弱地暗一下；如果一颗行星定期从恒星表面掠过，恒星的亮度也会周期性下降。
AI 替他写了全套搜索与拟合代码，在浩如烟海的星光噪点里，死死咬住了编号为 TIC 4206066 的恒星，每隔 3.18 天，这颗星就会准时变暗 0.05%，持续整整两小时。折算下来，那是一颗体积约为地球 1.4 倍的星球。
为了防止 AI 胡说八道，帕维尔没有轻信第一个答案。他逼着 Claude 跑了 74 项证伪测试，甚至故意藏起最后一段观测数据，让模型盲猜下一次变暗是什么时候。结果，分秒不差目前，NASA 的 TESS 卫星团队已经决定在 10 月底对这片天区启动加密复核。
▲ 独立研究者利用 Claude Code 与 Opus 5.5 在 NASA 历史数据中锁定候选新行星
这原本只是一个极客传奇直到几天后，Anthropic 负责 Claude 桌面端与代理工程的掌门人费利克斯·里森伯格（Felix Rieseberg）在一段访谈中开了腔，直接撕开了整个 AI 行业最荒诞的割裂感：
“作为一个行业，我们把一只装着精灵的 AI 许愿瓶交到人们手里。只要念对咒语，它就能替你做成惊天动地的大事。但很大一部分人拧开瓶盖后，只是问了一句：法国的首都是哪？AI 回答：巴黎然后他们说：哦，好吧”
▲ 费利克斯在访谈中直言：人们握着“AI 许愿瓶”，却只拿它当高级搜索框
一边是用 AI 叩开宇宙边界，一边是拿顶级算力润色请假邮件。
为了治好人类的“许愿匮乏症”，费利克斯在个人网站甩出了一篇 8 分钟读完的硬核教程《如何更有野心》（How to be more ambitious），单条推文瞬间吸引 480 万次围观。
01骑车 48 小时，他在手机上指挥 60 个 AI 分身
费利克斯敢教别人“有野心”，因为他的日常操作比小说还魔幻。
作为跨平台框架 Electron 的联合维护者，他曾主导重构 Slack 和 Notion 的桌面端。但在今年 9 月底，为了测试内部早期的 Claude Opus 5.5，他决定重做自己的个人主页，并给自己立了个近乎疯狂的规矩：不打开本地代码编辑器，不手写一行代码，甚至不打开 GitHub。
那 48 小时里，他大部分时间在户外骑自行车。
他只是掏出手机，在云端同时拉起了大约 60 个独立的 Claude 会话。这就好比一个影视总监工，一边蹬着脚踏车，一边在微信群里指挥 60 个不知疲倦的顶级特效师。
大语言模型没有眼睛，凭空捏 3D 模型很容易翻车。但 Claude 极其聪明，它选择用数学和代码来代替“手捏”，直接在云端容器里调用 3D 软件 Blender 的接口，狂写 3000 行 Python 建模代码。
它不仅在网页里搭起了一间 1990 年代的复古房间，还把细节抠到了毫米级：桌上一盘磁带的外壳倒角、防写保护拨片，甚至连上面 5 颗沉头螺丝都严丝合缝；窗外一张摄于 2016 年的柏林普通照片，被 AI 调用深度估计模型剥离出远近层次，压成一张仅 50KB 的双通道纹理，只要晃动视角，窗外风景就会产生真实的视差与玻璃反光。
里头还藏着一个绝妙的彩蛋点击桌上的老式软盘，会弹出一段致敬名导赫尔佐格的 116 秒 CGI 动画短片，一只虚无主义企鹅独自走向南极内陆。从暴风雪粒子、余弦曲线控制的企鹅摇摆步态，到 8 个分镜、2787 帧画面的渲染，再到用纯数学振荡器从零合成的 34.6 赫兹《星际穿越》风低音配乐，全是 AI 在云端自己写脚本跑出来的。
为什么别人用 AI 生成的代码像一滩烂泥，而他的 60 个 AI 分身能交出艺术品？
秘诀在于两招极其冷酷的工程手段第一招叫“无上下文对抗审查”每当一个 AI 会话干完活，费利克斯就会新开一个完全不知情的空白 Claude 窗口，只下达一句冷血指令：“找出这段代码里所有糟糕的地方。” 这些充当“找茬机器”的会话累计吐出了 3000 行缺陷报告，把内存泄漏和移动端崩溃隐患杀得片甲不留。
第二招叫“品红色像素差分登山法”AI 会把当前渲染出的网页截图，与真实的历史参考图做逐像素比对，把所有对不齐的像素染成醒目的亮品红色，算出匹配率，然后自己改代码、再截图、再比对，死磕几十轮直到肉眼看不出破绽。
02别只拧“速度”那一个旋钮
正是这场上帝视角般的实验，催生了那篇刷屏全网的《如何更有野心》。
费利克斯一针见血地指出：用 AI 的野心，其实有四个旋钮，速度（Speed）、高度（Altitude）、深度（Depth）和广度（Range）。
文章发出后，一位开发者用这套标准让 Claude Code 审查了自己过去的 308 次历史对话。成绩单出来，全场沉默：速度拿了满分 5 分，而高度、深度、广度全部只有及格边缘的 3 分。
▲ 社区整理的“野心四旋钮”图解：绝大多数人只把“速度”旋钮拧到了底
这就是困住 99% 用户的思维陷阱：我们只把 AI 当成了“加速器”，让它用 10 秒钟干完原本 1 小时的杂活，却从来没想过升级任务本身。
怎么把另外三个旋钮拧开？费利克斯拆解得极其透彻：
- 拧高“高度”
：跳出眼前的单条任务，盯住“目标背后的目标”。比如做季度业务复盘，初级用法是“帮我把数据填进 PPT 模板”；高阶野心则是告诉 AI：“帮我设计一套能比季度汇报更早拉响警报的监测机制，并用公司过去三年的数据证明它能提前避坑。” - 拧深“深度”
：别让模型玩“角色扮演”。你让它“像顶级专家一样思考”，它往往只是换了一套黑话，底层还是在画粗糙的表格。要把深度拉满，就得逼它调用数据库、跑统计模型、做对抗检验，甚至“挑一个看似不合理的目标，然后理直气壮地告诉模型这非常合理”，比如网页加载从 10 秒优化到 5 秒时，直接要求它干到 200 毫秒。 - 拧宽“广度”
：把名词变成动词，组建跨界红队。别把一份汇报局限在“20 页幻灯片”的交付物上，它的终极目标应当是“在 30 分钟内让忙碌的高管相信一个因果故事并拍板”。你可以让 AI 同时拉起分析师、调查记者，再配一个华尔街做空机构研究员和法务会计，专门从自己的结论里挑刺。
为了帮普通人一键撕掉思维封条，费利克斯公开了一段他常挂在指令末尾的“四步倒逼咒语”。在让 Claude 干活前，先让它回答四个问题，再重写你的需求：
这个领域的顶尖高手会做哪些我没要求的事？ 他们会跳过嚼碎的二手总结，直接从哪份最原始的材料起步？ 他们会动用哪些具体的方法与专业工具？ 除了你和我之外，还有什么外部客观标准能证明结果是对的？
不过，中文技术圈在拆解这套心法时，也精准点破了一个隐含前提：这套打法绝非写几句漂亮话术就能生效。想跑通高度、深度和广度，模型必须能碰触原始数据、运行外部工具（如接入 MCP 或虚拟机）。 否则，再宏大的指令也只会变成一场自嗨的文字游戏。
▲ 中文技术博主指出：脱离了原始数据与外部工具接入，高阶野心只会退化为角色扮演
03凡士林镜头与“消失的玛雅古城”
最迷人的故事发生在教程发布仅一天后。
创业者内特·贝克（Nate Baker）在费利克斯的推文下淡淡地回了一句：“找到新的玛雅遗址算不算？”
▲ 创业者内特·贝克在评论区晒出自己用 Claude 搜寻失落遗迹的实战记录
贝克正是看了前面那篇“用 Claude 找行星”的帖子，脑子里突然炸开一个念头：宇宙里有沉睡的公开数据，地球上不也有吗？
他盯上了激光雷达（Lidar）数据简单来说，飞机从热带雨林上空掠过时发射激光，穿过树叶缝隙打在地面上；把植被信号在电脑里一键抹掉，就像给地球剃了个光头，森林底下几千年前的人工地基起伏就会暴露无遗。
贝克花了几个小时、烧掉几百美元的 Token，让 Claude 写出一套遗迹检测器，在 NASA 公开的墨西哥雨林激光条带和美国地质调查局的一米级地形图上疯狂扫描。每发现一个疑似遗址，他就派出另一个被设定为“极端怀疑论者”的独立 AI 去找旧地图和学术报告，试图把这个发现“杀死”。
几轮残酷厮杀后，一批从未出现在任何公开档案里的圆形土丘、抬升平台和石砌房间轮廓浮出水面。目前，这些精确坐标已被秘密移交给考古学者。
费利克斯看到后难掩兴奋地回复：“知道 Claude 帮得上忙我并不惊讶；最让我佩服的，是你一开始居然有创意把模型派去干这件事！”
▲ 费利克斯点破本质：算力早已不再稀缺，人类“派任务的想象力”才是瓶颈
为什么我们手里攥着能找行星、挖古城的超级工具，却只敢让它查“法国首都是哪”？
在文章结尾，费利克斯讲了两个横跨百年的故事。
第一个发生在 1939 年的伯克利大学。年轻的乔治·丹齐格上课迟到了，看到黑板上写着两道统计学题目，以为是课后作业就抄了回去。几天后他抱歉地交上解题过程，抱怨这次作业“比平时稍微难了一点”。教授当场看傻了，那是统计学界悬而未决数十年的两大世界级难题。只因为没人告诉他“这做不到”，他才做到了。
第二个故事发生在 1859 年的巴黎沙龙展。那一年，大诗人波德莱尔指着刚刚兴起的摄影术破口大骂，称其为“失败画家的庇护所”，认为只要按一下机械快门就能复制画面的技术，必将毁灭人类艺术的灵魂。
为了证明自己有灵魂，早期摄影师干了一件极其荒唐的事：他们故意在精密的相机镜头上涂抹凡士林，拿画笔去刮擦底片，只为了让照片看起来像模糊的油画。 直到几十年后，人们才猛然醒悟：相机完全没必要拙劣地模仿画笔，它的伟大之处，恰恰是去捕捉那些画笔永远无法触及的瞬间。
今天的我们，正站在和 1859 年一模一样的十字路口。
把 Claude 当成高级搜索框，或者让它批量生产千篇一律的公文模板，就像当年在镜头上涂抹凡士林一样，是在用旧时代的习惯羞辱新时代的机器。
算力的天花板每隔几周就会被掀翻一次。现在，轮到人类擦掉自己脑子里的那层凡士林了。下次打开那个闪烁的光标时，别再问它巴黎在哪，去给它派一个连你自己都觉得不可能完成的任务。
