你的 AI 助手為什麼總是健忘?從 Prompt 到 Harness 的三代演進
AI 的健忘通常不是模型太笨,而是多數系統沒有替它準備穩定的記憶層、工作規則與可追溯的工作環境。理解 Prompt、Context、Harness 三代演進,才能把 AI 用成真正的助手。
AI 的健忘通常不是模型太笨,而是多數系統沒有替它準備穩定的記憶層、工作規則與可追溯的工作環境。理解 Prompt、Context、Harness 三代演進,才能把 AI 用成真正的助手。
同一個 AI 模型換一套執行環境,benchmark 成功率可以從 52.8% 拉到 66.5%。長任務、多工具協作下,真正決定 Agent 穩定性的不是模型本身,而是工作現場的 harness 設計。
> 導讀:AI 研究界最具代表性的工程師之一,在 2024 年底做了一件讓所有人震驚的事——他停止手寫程式碼了。這不是倦怠,這是宣言。封面:不再寫程式碼的工程師——從鍵盤手變指揮家TL;DR:Andrej Karpathy 自 2024 年 12 月起不再親手寫程式碼,改為指揮多個 AI Agent
> 導讀:同樣一套 Claude Code,有人用來自動化整個開發流程,有人只會請它「幫我解釋這段程式碼」——差別不在智力,而在設定。封面:同一工具,設定不同,產出天壤之別- `.claude/` 資料夾分專案層(團隊共用)與全域層(個人偏好),搞清楚放哪裡是第一步。- CLAUDE.md 的遵從率只有 *
> 導讀:你的團隊 AI 採用率可能是 100%,但交付速度改善是 0%。這不是諷刺,這是系統性盲點。封面:你的跑車引擎升級了,但路還是塞的- AI 工具只加速了「寫程式碼」這個內循環,但程式碼審查、測試、CI/CD 部署等外循環速度沒變- 瓶頸不在寫得快不快,在等得久不久- AI 採用率與交付速度改善,是
# GlazePKG:一個 TUI 統治 35 個套件管理器 > **導讀**:你的電腦裡裝了多少東西,你自己清楚嗎?brew、pip、cargo、npm、go——每個套件管理器各據一方,你卻像個疲於奔命的領主,挨個巡視自己的領地。GlazePKG 說:不用了,一個儀表板搞定。 --- ## TL;DR - G