AI工作新视角:Anthropic的Harness工程理念
这两年，关于大型模型的讨论中，最热门的话题一直是提示词。如何编写提示词，设定角色，让模型更理解你，把一句话扩展成三段咒语，似乎只要方法对了，AI就会突然开窍，变成一个不眠不休、精准执行的超级助手。很多人都经历过那个阶段。深夜对着对话框，删一句，加一句，前面铺垫背景，后面补充要求，中间再来一句请一步步思考。屏幕里的模型也确实挺配合，态度认真，语气沉稳，常常让人产生一种错觉：这事差不多稳了。真把它应用到工作中，感觉就变了。AI能讲出一套修bug的思路，但真正动手时，日志没看，测试没跑，文件改了两处，最后还很平
解码AI新术语：从LLM到Harness Engineering的全面解析
术语浪潮不断，本文为您梳理AI领域热门概念，一文掌握核心脉络。从LLM（大型语言模型）到Token，再到Context与Prompt的奥秘，层层递进揭示AI技术栈。如Claude、GPT等，这些模型背后，是一场基于Transformer架构的文字预测游戏，它们学习如何接续文本，却因缺乏事实校验而常陷入‘幻觉’创作。Token，文本处理的基石，决定着AI交流的度量单位，而Context Window则限制着模型的记忆广度。Prompt设计的艺术，关乎与模型高效沟通的秘诀。工具（Tool）的接入，让模型从话语