第一个，提示词工程、上下文工程和Harness工程

提示词这个东西，从GPT3.5出来到现在一直有用，没什么好纠结的，你得掌握。
但说到什么程度算掌握，这事没法量化。你多用自然就知道了。我自己的判断标准就一条：你能不能在一个长任务下控制住模型的幻觉。

说到长任务，顺带聊个实用技巧。平时用Claude或者CodeX这类Agent编码工具的时候，你会发现一个现象：上下文快爆的时候，AI就开始乱说话了，有时候切成日语，有时候切成韩语，反正就不说中文了。
我是习惯在80%上下文的时候就compact一下。Claude的话，你可以打开Statusline功能，编辑器底部会显示上下文使用百分比，看着数字往上飙你就知道该清一波了。

回到Harness工程。这块我的建议是去看大厂的技术公众号。 vivo、快手、美团，他们都有讲Harness的实践文章。好马配好鞍，模型再好，Harness没跟上也是白搭。
核心逻辑其实很简单：你上下文越长，幻觉就指数级增加，这事没人能完全解决。但你把出错的概率压得越小，工作效率就越高。

第二个，编程语言

先澄清一点，现在语言本身不是最重要的。更重要的是你遇到问题能不能解决，多快能解决。

不过初学者入门的话，我推荐Python。国外大部分初学者都从Python开始，不限于CS专业的，学金融的、学其他专业的想摸编程也都是Python。简单，语法门槛低，生态好，画图表的、做数分的工具都给你封装好了。

国内大学喜欢从C开始教，我个人觉得对初学者不太友好。你先把Python的逻辑跑通了，编程思维有了，后面换什么语言都快。

关键是别把学语言当目标。语言只是工具，工程师真正培养的是解决问题的能力。

第三个，大模型微调

直说了，微调跟大部分写代码的人没什么关系。
如果你做算法方向，或者公司要求你拿开源模型加业务数据做定向微调，那你学吧。但投入产出比坦白讲不好说。

微调成本很高，内存、显卡、显存要求都摆在那。你花大量资源去做微调，效果可能还不如你用好的Harness工程加上一个好模型跑一套工作流来得实在。

这个方向以前火过一阵，未来会不会再热起来不好说。现阶段我的看法是：知道有这么回事就行，不用深钻。

第四个，前端基础

H5、CSS3、JS、Vue这些，肯定得会。
不是说AI帮你写前端了你就不用管了。AI写出来的前端代码一样会出bug，分辨率对不上、元素没对齐、按钮的监听事件状态不对，这些情况你一定遇到过。

出了问题你得知道怎么调。浏览器里打开console看报错、打断点、看网络请求，这些调试技能一个都不能丢。而且AI用什么框架写前端你总得知吧，Vue还是React，你连这个都不知道，AI写错了你都看不出来。

前端本身不难，写几个项目自然就会了。关键是别把AI当前端的挡箭牌，以为会写prompt就是会前端了。

第五个，ReAct

ReAct指的是思考-行动-观察这套模式，是现在Agent开发最主流的思想。
如果你想做Agent开发，这个概念必须完全掌握。现在市面上的Agent框架，包括之前聊过的Graf那一套，说到底都是在ReAct基础上做变种开发。

ReAct的核心就一件事：让AI Agent自己判断下一步做什么。不再是写死的工作流，而是Agent自己决策执行路径。这个思路理解了，后面Agent开发的大门就打开了。

五个技术聊完了。说句实在的，学什么技术不重要，但学会判断什么技术值得你花时间去深钻，什么技术看看就好，这才是真本事。AI方向变化太快，追着热点跑早晚累死，想清楚自己的定位再下手，效率高得多。

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