从 Prompt Engineering 到 Harness Engineering：AI 系统竞争，正在从“会写提示词”转向“会搭执行框架”过去两年，很多团队把 AI 应用效果的提升寄托在 Prompt Engineering 上：修改 system prompt、叠加 few-shot、重写指令模板，期待模型“更聪明一点”。这在早期是有效的，因为单轮问答产品的核心变量确实集中在 prompt 本身。 但一旦进入工程化场景——例如 coding agents、DevOps copilot、内部自动化助手、带工具调用的 agent 平台——问题就迅速暴露：决定结果上限的，已经不只是 prompt，而是整套 harness。