技術成長
AI時代必學:Harness Engineering用引導馴服大模型
大多數人把 AI 用得不好,不是因為模型不夠強,而是因為沒有掌握「Harness Engineering(馭引工程)」的思維。本文拆解 LLM 輸出不穩定的根本原因,介紹三層提示架構(角色定義、上下文框架、輸出規格),並提供 5 個讓提示品質翻倍的核心技法,以及如何建立個人 Prompt Library,讓 AI 工作流真正系統化、可重現。
找到 3 篇文章
大多數人把 AI 用得不好,不是因為模型不夠強,而是因為沒有掌握「Harness Engineering(馭引工程)」的思維。本文拆解 LLM 輸出不穩定的根本原因,介紹三層提示架構(角色定義、上下文框架、輸出規格),並提供 5 個讓提示品質翻倍的核心技法,以及如何建立個人 Prompt Library,讓 AI 工作流真正系統化、可重現。
2026年6月16日,SpaceX IPO後四天即宣布以600億美元全股票收購AI編程工具Cursor母公司Anysphere。從4月的選擇權協議到正式執行,本文解析這筆史上最大AI新創收購的三層戰略意圖:Colossus算力補缺口、搶佔開發者IDE分發入口、斷供Anthropic與OpenAI的流量來源——以及對企業用戶和整個AI編程市場的深遠影響。
AI來了,律師實習生兩小時被AI幹掉一周的活,旅行社、客服、程式員首當其衝。靠薪水過活的人還有多少時間?本文拆解為何勞動收入的『地板正在被抽掉』、資本收入將成為主角、ETF分散的正確姿勢,以及2026年三個不可忽視的變量。