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AI世界变幻之快，没几天就有新概念了，最近热讨论的是Harness Engineering（驾驭工程）这个词。OpenAI、Anthropic、Martin Fowler……一线的公司和技术大佬都在讨论它。很多科普文章会告诉你：Harness 就是给 AI 设边界、分步骤、做检查,你平时用 Claude Code 时已经在做了用最简洁的话说：Harness 是包裹在大模型外面的"执行与治理系统"。公式就是 Agent = Model + Harness。那么我们给最近爆火的 Harness Engineering 一个清晰直白的比喻：想象你面前有一匹又快又壮的马。你想让它帮...

就不投

海投二百多份全石沉大海了，求大佬们给个建议

一、基础打底（所有人必学） 1. 编程基础（核心：Python） Python语法、函数、类、文件IO、异常处理 常用库：requests、json、pydantic、asyncio 数据结构：列表、字典、队列、栈、图（基础） Git基础：代码管理、分支、提交 2. AI与大模型基础 LLM原理：Transformer、上下文、token、幻觉、温度 主流模型：GPT4o、Claude 3、Qwen、Llama 3、DeepSeek 模型调用：API密钥、请求格式、流式输出、错误处理 基础NLP：意图识别、实体抽取、文本分类、摘要 3. 提示工程（Agent灵魂） 基础：角色设定、清晰指令、格...