成本優化

大道至簡：堅守第一性原理

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

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第一性原理：本質只有一件事
一切 Harness 手段，歸根到底都是為了構造更優質的上下文，讓模型更準確理解你的意圖。
一切 Harness 的終點，都指向同一件事：
AI Harness
= 用盡一切辦法
做好上下文管理
📐
上下文管理的三個維度
質素（精準信息）· 結構（放對位置）· 成本（最小 Token 最大密度）
質
質素
注入精準、高密度的信息（RAG、語義壓縮、Few-Shot 動態檢索）
構
結構
關鍵信息放首尾，核心約束寫在 System Prompt，位置決定注意力
本
成本
用最少的 Token 傳遞最多有效信息（輸出控制、KV Cache、格式選擇）
⚖️
Harness：做定唔做？
拼成本、拼效率、拼效果，Harness 是護城河。但極耗資源、大模型升級後直接被替代的手段，可以放棄。
值得做的 Harness
和友商拼成本、效率、效果
大模型升級後效果更好（互補）
形成產品護城河
收益明確，成本可控
⚠️ 隨着大模型升級，許多 Harness 手段會被淘汰。要時刻問自己：呢件事模型版本升級之後仲需唔需要？
🎯
回到原點，問自己這個問題
能回答好這個問題，你就掌握了 AI Harness 的本質。大道至簡，上下文為王。
當你唔知點算嘅時候，返去原點：
「我而家畀模型嘅上下文，
係咪佢做好呢件事所需要嘅全部？」
能回答好這個問題，你就掌握了 AI Harness 的本質。
大道至簡，上下文為王。