Harness 工作流由 Prompt、规则、技能和模型共同决定,行为天然不稳定,不能只靠体感判断好坏。通过题库、考官、裁判、执行引擎和结果归因,可以建立一套可重复、可回归、可驱动改进的评测闭环。
Agent Loop 的重点不是写一段更长的 Prompt,而是设计目标、上下文、工具、记忆、反馈和停止条件组成的执行循环。这里系统讲清 Agent Loop 的核心结构、多 Agent 编排方式、治理层设计,以及实际落地时最容易踩的坑。
鲁班 Skill 是一个用于升级 Claude Skill 的元工作流:它不只润色 SKILL.md,而是从定位、竞品分析、评分、候选改写、验证闭环几个阶段,把一个能自用的 Skill 打磨成别人能理解、愿意安装、可以复现结果的公开工具。
达尔文 Skill 2.0 通过 9 维评分、多评委独立审查、验证闸门、自动回滚和人工卡口,把 Agent Skill 的迭代变成可重复的工程流程。它适合没有明确 benchmark、但需要长期维护提示词和 workflow 文档的个人开发者场景。
Skill 是给 AI Agent 使用的结构化指令包,用来沉淀可复用的工作流。内容覆盖 Skill 的加载机制、SKILL.md 写法、安装发布流程、跨平台兼容、版本治理、调试评测,以及如何用一个开发助手 Skill 管理完整开发闭环。
围绕淘宝闪购 AI 工程岗终面常见问题,系统拆解 RAG、Embedding、相似度计算、Prompt 注入防护、Agent 演进、文件上传、权限过滤和 AI Coding 等核心知识点,帮助把 AI 项目讲得完整、可信、可落地。
Qoder Skills 可以把重复的提示词、执行步骤、规范和脚本封装成可复用工作流。掌握它之后,可以让 AI 在 API 开发、设计生成、文档产出、MCP 工具协同等场景中按固定标准执行。
Harness Engineering 的核心不是把 Prompt 写得更长,而是为 AI Agent 搭建可执行、可验证、可回退的工程环境。内容覆盖多 Agent 协作、Rules/Skills/Scripts 分层、事后验证、测试基线和人类在 AI 编程流程中的职责变化。
LLM 工作流 Skill 通过 SKILL.md 把流程、约束、示例和参考资料注入到模型上下文中。内容系统讲解 Skill 的加载机制、frontmatter 写法、6 种常见设计模式,以及可直接改造的模板。
Harness Engineering 关注如何把非确定性的大模型纳入确定性的工程交付流程。它通过真相源、执行边界、能力路由、沙盒验证和状态交接,让 AI Agent 从演示工具变成可观测、可验收、可接手的工程协作者。