Harness Engineering

AI 开发的真正门槛早就不是会不会写提示词，而是能不能搭出一套稳定、可控、可校验的系统。这期视频把 Harness Engineering 拆成四块拼图，并用实际项目案例演示怎么把 AI 管成一支能持续产出正确结果的研发团队。

AI 把语法实现的成本拉到趋近于零，真正稀缺的变成了理解力——能看懂、能评估、能判断。这篇把两个犀利观点合起来讲清楚：新范式下程序员的核心竞争力到底是什么。

2026 年 AI Coding 的瓶颈不是模型不够聪明，而是你还在用 2023 年的方式使唤它。从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，再到 Harness Engineering——讲清楚拉开差距的 5 个支柱。

AI 时代的驾驭工程到底是什么？剥开高大上的术语，用大白话聊聊怎么给 AI 套上缰绳，让它从「高效率制造垃圾」变成「自我纠错的好员工」。

Anthropic 工程团队分享了如何让 AI Agent 在多个上下文窗口中保持持续且一致的进展：通过初始化 Agent 设置环境与功能列表，编码 Agent 增量开发并保持干净状态，结合端到端测试与进度文件，解决 Agent 贪多嚼不烂、过早宣布完工等核心失败模式。