Harness 核心 · AI Harness
24 頁正課 · 上下文工程 / Prompt / 安全防禦 / Agent / 成本優化 + 收官思考 + 篇章彙總
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Harness 核心篇
AI
Harness
從上下文管理到 Agent 落地,從成本控制到安全防禦,這是 AI 產品經理的 Harness 實戰手冊。
章節
1
上下文工程
2
Prompt Engineering
3
安全:Prompt 攻防
4
Agent 工程
5
成本優化
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上下文工程
16
上下文窗口:AI 的工作記憶
窗口構成可視化,拖動模擬溢出效果,主流模型容量對比
交互
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17
上下文溢出:三種處理策略
直接截斷 / 摘要壓縮 / 選擇性保留,可視化對比每種策略的利弊
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Prompt Engineering
18
為什麼大模型選擇 Markdown
純文本模型 + 排版需求 = MD 成為首選,逐步推演 HTML/Word/LaTeX 為何不行
動畫
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19
Markdown 語法與渲染 Pipeline
常用語法速查 + 即時編輯器 + marked.js / react-markdown / markdown-it 渲染方案
交互
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20
你説什麼,它就變什麼
五種角色即時切換,輸出格式控制,System Prompt 核心原理
交互
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21
Prompt 進階技巧
Few-Shot / CoT / 約束條件 / 任務拆解,好壞對比互動演示
交互
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22
輸出格式取捨
純文本 / JSON / Markdown / YAML / XML — 場景適配度對比,Token 消耗與解析難度權衡
交互
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23
流式返回與格式配合
JSON 等全文才能解析 / MD 逐字顯示 / XML 捕獲標籤即渲染 — 動態演示三者差異
交互
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安全防禦
24
Prompt Injection:為什麼會被攻擊
SQL 注入類比 → Message List 本質 → 缺乏參數化 → 5 大攻擊類型概覽
安全
步進
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25
Prompt Injection:12 個攻擊案例
越權指令 / 角色扮演 / Few-Shot / 結構注入 / 隱喻偽裝,每案例中招版 vs 防禦版
安全
交互
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26
Prompt 防禦:TiedStory 三層攔截實戰
輸入層正則 → 提示詞層約束 → 輸出層泄漏檢測 → 前端+二次審核,可模擬攻擊全鏈路
實戰
交互
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Agent 工程
27
Agent:能幹活的 AI
四大能力 Plan / Tool / Memory / Act,點擊查看真實案例
交互
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28
工具調用的秘密
模型輸出 JSON → 框架解析執行 → 結果注回,四步流程可視化
交互
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29
ReAct 實戰:Agent 反覆打轉的真實過程
Thought / Action / Observation 逐步演示,3 次失敗 + 1 次成功,完整 Agent 掙扎鏈路
動畫
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30
Skill:讓 Agent 少走彎路
Skill = 流程説明 + 工具調用指引,用「陽台收衣服」類比好循環 vs 差循環,含 SKILL.md 文件結構
交互
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31
腳手架工程:Agent 從試驗品到產品
模擬 Agent 查機票訂酒店,無腳手架 vs 有腳手架完整對比,5 大能力詳解
交互
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成本優化
32
多輪對話為什麼越來越貴?
Token 累積成本可視化,拖動輪次查看費用如何指數增長
交互
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33
KV Cache:用空間換時間(和錢)
類比理解 + 節省效果計算器,顯式緩存 Anthropic / Qwen 實戰對比
交互
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34
顯式緩存:Anthropic / Qwen 實戰對比
cache_control 寫法、緩存命中判斷、價格折扣對比,真實省錢效果演示
交互
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35
動態時間戳:最貴的 System Prompt 設計
錯誤設計 vs 正確設計,三種時間處理方案對比切換
反例
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36
綜合成本優化:從系統角度省錢
5 層優化策略,成本構成可視化,節省 70-90% 的系統設計
系統設計
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37
圖片 Token:像素也在燒錢
圖片計費公式、縮放機制、解像度陷阱、按任務分級策略
多模態
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38
按任務匹配解像度:圖片成本的精細化控制
高/中/低三檔解像度策略,不同場景的 Token 消耗對比與選型建議
多模態
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39
語法層優化:寫給機器的提示詞
YAML vs JSON、CSV vs 陣列、壓縮 JSON 輸出,格式性 Token 省 10-30%
提示詞工程
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40
語義層優化:不要把上下文當垃圾桶
動態 Few-Shot、LLMLingua-2 壓縮、拖放排序注意力,提升信息密度
語義
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41
輸出層 + KV Cache 進階
負向約束、Diff 潤色、停止序列;KV Cache 的工具陷阱與滑動窗口問題
架構
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42
模型選型:能力 vs 成本的權衡與決策框架
主流模型能力/成本矩陣、選型決策樹、不同場景的模型匹配策略
選型
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⚗
大道至簡:堅守第一性原理
AI Harness 的本質 / 做 vs 不做的取捨標準 / 會被時代淘汰的 Harness / 終極問題
收官思考
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★1
Harness 核心篇彙總(上)· Prompt 工程 + Agent 設計
上下文溢出策略 / Prompt 六要素 / 工具調用真相 / Skill + 腳手架
篇章彙總
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★2
Harness 核心篇彙總(下)· 成本優化 + AI PM 完整視角
五層成本體系 / KV Cache 原理 / 圖片 Token / 課程完整能力清單
篇章彙總
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