如果你把 AI 当天降神兵，Harness Engineering 听起来像多此一举。但如果你真的拿 AI 下过几次生产现场，你就会明白：它不缺热情，不缺速度，甚至也不太缺想象力。它最缺的，是规矩。规矩。以前规矩写给人看。现在，规矩得先写给 agent 看。这大概就是 Harness Engineering 最朴素的本质：不是让 AI 更像人，而是别让它像脱缰的马。

在 AI 工具日益强大的当下，单纯追逐新工具已无法拉开差距，真正核心的技能在于“计算思维”。包含五大核心能力：抽象：忽略无关细节，提取关键结构，将模糊愿望转化为清晰任务。分层：将复杂问题划分为战略、设计、执行等不同层级，避免混淆。分解：将大任务切分为可执行、可验证、可交付的小粒度步骤）。递归和迭代：摒弃一次封神的幻想，采取“先搭最小正确版本，再逐轮细化改进”的方式。模式识别：利用通用解决方案（设计

—别再指望“更大模型”，先把系统搭对如果你用过 AI Agent 一段时间，大概率会经历三个阶段：1️⃣ 第一阶段：「卧槽，好强。2️⃣ 第二阶段：「怎么老跑偏？3️⃣ 第三阶段：「这玩意怎么越来越像个情绪化实习生？你开始加 Prompt、堆 Token、换模型、加插件……真正决定 Agent 上限的，从来不是参数量，而是你怎么“管它”。下面是我总结的三条第一性原理。

文章摘要：本文揭示了与AI高效协作的三种指令模式：1）"撒手掌柜"模式（目标驱动），适合头脑风暴但结果不稳定；2）"微操大师"模式（流程驱动），输出稳定但扼杀AI创造力；3）"高级管理者"模式（边界驱动），通过设定目标与限制条件，在控制与创新间取得最佳平衡。作者建议优先采用第三种边界驱动范式，既能保持AI的创造性，又能确保结果质量，是实现

—别再指望“更大模型”，先把系统搭对如果你用过 AI Agent 一段时间，大概率会经历三个阶段：1️⃣ 第一阶段：「卧槽，好强。2️⃣ 第二阶段：「怎么老跑偏？3️⃣ 第三阶段：「这玩意怎么越来越像个情绪化实习生？你开始加 Prompt、堆 Token、换模型、加插件……真正决定 Agent 上限的，从来不是参数量，而是你怎么“管它”。下面是我总结的三条第一性原理。

本文基于强化学习之父 Richard Sutton 的最新观点，探讨了大型语言模型（LLM）在通向 通用人工智能（AGI） 道路上的根本性局限。Sutton 指出，当前的 LLM 仍停留在“被动模仿”的范式中，依赖人类生成的数据和监督，缺乏主动探索、持续学习与内在动机。它们并非真正遵循 “Bitter Lesson” 所倡导的可扩展自动学习路线，而是人类经验的放大器。他认为，未来通向 AGI 的关

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