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。
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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。