📌 📄 内容摘要:
Khalil Gao 在 正本清源（二）：从 prompt engineering 到 harness，AI 使用者真正在解决的是什么问题 中发帖
好久不见，正本清源系列恢复更新，让咱们直接进入正题
一个普遍的感受是：AI 工具越来越多，混乱到让人焦虑。昨天学的 prompt 技巧今天已经过时，RAG 还没搞清楚 agent 又冒出来，agent 还没用熟练 MCP 又成了标配，MCP 没摸透 harness 又被推上舞台。每一波浪潮都宣称自己是"真正的答案"，而上一波的东西顺理成章被贬为"过时的玩法"。
但如果你把时间拉长来看这条路径，会发现它不是随机堆积的。它有一个清晰的内在逻辑。每一层新范式都在解决上一层自己制造出来的瓶颈。看懂这个演化路径，比学会任何一个具体工具都重要——因为它决定了你该站在哪一层用力。
这篇文章想做的，是沿着时间线把每一波浪潮拆开：当时人们在和什么问题搏斗？这个问题的根源是什么？解决它的过程又制造了什么新问题？然后回到一个更根本的问题——作为一个 AI 使用者，你该如何学习、该如何优化、该如何在这片工具...
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