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海海不掉头发

【大模型Prompt-Tuning方法进阶+提示词】-基础学习篇提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了AI中的prompt提示词学习的基础内容。

从“抽卡”到“工业化”：多模态 Harness 如何重塑 AI 内容生产的反馈闭环在 AI 视频、图像和音乐生成的实操中，我们经常陷入一种“随机性陷阱”：大模型生成的提示词看似华丽，实则不可靠。我们无法预知输出的好坏，更无法通过有效的反馈循环来修正模型。这种“盲盒式”的生产流程，本质上是因为我们缺乏一套针对多模态输出的 Harness（测试驱动框架）。

人工智能培训

多模态AI模型融合难？核心问题与解决思路

使用人工智能的新方向：prompt -context- harness提示词，上下文，到驾驭（作为一个赶过牛和马的老把式、我觉得用驾驭比编排更好），工程！不论哪个阶段，加上“Engineering"，就是都以为自己抓到了本质的东西，掌握了系统的东西，结果到头来，计划赶不上变化，随着AI及其应用的迅猛发展，总是差口气，于是打补丁。

*Qwen3-V2**与 **Gemini 4o**区别在多模态（Multimodal）领域，Qwen3-V2（通义千问 3 系列视觉模型）与 Gemini 4o（Google DeepMind 的全能多模态模型）代表了两种截然不同的演进思路：一个是极致的视觉解构专家，一个是全能的跨模态实时枢纽。

万物得其道者成

Cursor 提效实战：我的前端 Prompt、审查 SKILL、MCP 接入完整方法很多人用 Cursor 或其他 AI 编程助手时，会遇到同一个问题：有时很聪明，有时很跑偏。根因通常不是模型本身，而是没有把 Prompt、SKILL、MCP 分层配置好。本文用一个简单比方讲清三者差异，并给出我自己的前端 Prompt 与 SKILL 实战片段，附 Cursor 最短配置步骤，帮助你把 AI 从“会聊天”升级为“可交付”。

Prompt、Context、Harness：AI Agent 工程的三层架构解析2023 年"Prompt Engineering"无处不在；到 2025 年中"Context Engineering"成为了主流；而 2026 年 4月反复提及的词是"Harness Engineering"。这三个术语描述的是同一问题在不同深度上的结构。搞清楚它们各自的边界，是眼下最有实用价值的认知框架。

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MCP 与 Prompt Engineering：协议出现后，Prompt 还重要吗？一、一个常见疑问：有了 MCP，还需要 Prompt 吗？（A Common Question: Do We Still Need Prompts After MCP?）

Prompt 缓存的四种策略：从精确匹配到语义检索自然语言理解、摘要生成、代码编写、逻辑推理，OpenAI 等厂商的模型把这些事情做得相当好。但是只有一个问题，那就是 “贵".尤其是在应用上了规模之后，API 调用费用的增长速度会让人心跳加速。

多机器人任务分配的事件触发自适应共识摘要在动态且通信受限的环境中协调机器人集群，仍然是集体智能领域的一项根本性挑战。本文提出了一种新颖的事件触发自组织框架，旨在异构机器人集群中实现高效且自适应的任务分配。我们的方法基于一种自适应共识机制，其中仅当发生重大事件时才启动用于任务协商的通信，从而消除了不必要的交互。

【AI原生开发实战】2.1 Prompt工程基础：编写高质量提示词在AI原生开发时代，Prompt（提示词）已成为我们与大型语言模型（LLM）交互的核心接口。如果说传统的编程是编写代码指令，那么AI原生开发就是编写自然语言指令。掌握Prompt工程，就相当于掌握了AI时代的新编程范式。

如何基于Harness Engineering设计一个Agent OSHarness Engineering 不是一个长期成熟的学术标准术语，而是 2026 年初在一线 agent 工程圈快速成形的实践概念。综合 OpenAI、Anthropic、Mitchell Hashimoto、LangChain 等一手材料，可以把它定义为：

Git Worktree + Claude Code同时开发多个功能Git worktree 让你在同一仓库创建多个工作目录，每个目录独立切换分支。结合 Claude Code，实现真正的并发开发——多个 AI 助手同时工作，互不干扰。

Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering：它们到底是什么关系呢过去两年，AI 圈出现了三个越来越常见的词：很多人第一次看到时会以为它们是同义词，只是换了个更“高级”的说法。但如果把它们混在一起，就很容易在实际项目里走偏。

大模型时代的“语言编程”：Prompt Engineering (提示词工程) 深度解析与实战指南在与大语言模型（LLM）交互时，我们常常会遇到这样一种情况：同一种模型，在不同人的手中仿佛是两个完全不同的物种。有人用它写出极其精准的代码和专业的报告，有人却只能得到空洞、刻板甚至胡言乱语的回复。产生这种巨大差异的核心鸿沟，正是 Prompt Engineering（提示词工程）。

系统提示词-System Prompt 动态组装深入解析 Claude Code 的 System Prompt 动态组装过程：缓存策略、分界标记、Section 注册表、CLAUDE.md 多级合并，以及如何将零散上下文拼装为 API 可消费的缓存友好结构。

AI 编程的 Prompt 工程：如何写出高质量指令AI 编程工具本质上是"对话式编程"。你说的每一句话，都是 AI 的输入信号。输入质量决定输出质量。常见的低质量 Prompt：

小林学编程

模型上下文协议(MCP)的理解刚接触MCP协议时，作者感觉听抽象的，难以理解，所以想着记录一篇MCP协议的简单理解版本，简单代码+文字的方式梳理一遍整个协议，希望给刚刚学习MCP协议的读者们一个快速并且易懂的MCP协议解析版本，快速入门，如果存在理解不对的地方，随时可以找作者讨论修改！

解密Prompt系列69. 从上下文管理到Runtime操作系统AM）”，将 Runtime 视为“状态（State）”，构建一套属于智能体的“操作系统”。最近，ByteDance 的 Context-Folding、MIT 的 RLM、以及热门项目 Ralph 的出现，共同指向了一个极其明确的趋势：未来的智能体不再是“文本生成器”，而是Stateful Runtime Operator。

北邮刘老师

暗数据：智能体探索世界的下一步一、暗物质与暗数据宇宙中的物质，在科学领域大致可以分为两类：我们能“看见”、能观测、能测量的普通物质；