成本优化

大道至简：坚守第一性原理

AI Harness · 收官思考。四步回到原点，看清一切 Harness 手段的本质。

⚗️
第一性原理：本质只有一件事
一切 Harness 手段，归根到底都是为了构造更优质的上下文，让模型更准确理解你的意图。
一切 Harness 的终点，都指向同一件事——
AI Harness
= 用尽一切办法
做好上下文管理
📐
上下文管理的三个维度
质量（精准信息）· 结构（放对位置）· 成本（最小 Token 最大密度）
质
质量
注入精准、高密度的信息（RAG、语义压缩、Few-Shot 动态检索）
构
结构
关键信息放首尾，核心约束写在 System Prompt，位置决定注意力
本
成本
用最少的 Token 传递最多有效信息（输出控制、KV Cache、格式选择）
⚖️
Harness：做还是不做？
拼成本、拼效率、拼效果，Harness 是护城河。但极耗资源、大模型升级后直接被替代的手段，可以放弃。
值得做的 Harness
和友商拼成本、效率、效果
大模型升级后效果更好（互补）
形成产品护城河
收益明确，成本可控
⚠️ 随着大模型升级，许多 Harness 手段会被淘汰。要时刻问自己：这件事模型版本升级后还需要吗？
🎯
回到原点，问自己这个问题
能回答好这个问题，你就掌握了 AI Harness 的本质。大道至简，上下文为王。
当你不知道该怎么做时，回到原点——
「我现在给模型的上下文，
是它做好这件事所需要的全部吗？」
能回答好这个问题，你就掌握了 AI Harness 的本质。
大道至简，上下文为王。