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AI Agent 的三个核心概念：Skill、Harness、Workflow

当你在用 Cursor、Claude Code 或任何 AI 编程助手时，有没有想过：为什么装了几个 skill，agent 就突然"会"了新东西？Harness 又是什么？这些概念之间到底是什么关系？

系列第 1 篇 · 阶段：入门 · 预计阅读 20 分钟你有没有过这样的体验：让 AI 帮忙改一个 bug，它很快给出了一段看起来没问题的代码，你复制、粘贴、跑测试，测试挂了；你把报错贴回去，它再改一版，又挂了。来回四五轮，最后是你自己打开终端，一行一行调出来的。

很多人做 Agent，还停留在一个很浅的理解里：给大模型写一段提示词，让它回答问题、生成内容、调用工具。但只要你真的做过 Agent 落地，就会发现，“大模型+提示词”只是开始。因为模型再聪明，也很难稳定把事情做成。

兄弟们，今天聊个得罪人的真相。现在圈子里有一种极端的狂热：天天盯着大模型跑分，今天GPT-5，明天Claude，后天DeepSeek。好像只要接入了最强的模型，你的AI应用就能降维打击、颠覆行业。醒醒吧！

编译｜宇琪策划 | Tina “Harness 就是包装纸，就是脚手架，就是提示工程”。这种论调在 Reddit 上每隔几天就会冒出来一次，甚至有人说“上下文工程根本不算研究问题”。

第 27 天，Tibo 偷家买下 poteto com 做了个戳土豆跳 ChatGPT 的整活页，拿下 300 多万浏览。

上周我在读 Hugging Face 的一篇新文章时，被一个问题噎住了。文章标题叫 Harness, Scaffold, and the AI Agent Terms Worth Getting Right。作者说了一个我深有同感的大实话。

当年我们从死磕汇编指令集抬到了 C 语言，从争论「用 Tab 还是空格」抬到了 Prettier 自动格式化，从纠结写什么前端框架抬到了让 AI 生成组件;