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为什么只会写 Prompt 已经不够了 过去几年，大家最熟悉的词是 prompt engineering。 这很好理解。大模型刚流行的时候，很多任务都还是“一问一答”式的：你写一句提示词，模型回你一段结果。于是大家自然会把注意力放在一个问题上：这句话到底该怎么写，模型才更听话？ 但一旦 AI 从聊天玩具变成真正干活的系统，事情就开始变了。 比如你不再只是让它“解释一个概念”，而是让它： 读代码库 查文档 调工具 记住前面做过什么 连续工作几十分钟甚至几小时 这时候，如果效果不好，问题往往已经不只是“提示词写得不够好”。更常见的情况是：给错了信息，或者系统壳子搭得不对。 这正是 prompt engineering、context engineering、harness engineering 这三个概念出现的背景。 如果只用一句话概括它们的区别，可以这样记： Prompt engineering：研究“你怎么对模型说话” Context engineering：研究“模型在这一轮到底看到了什么” Harness engineering：研究“模型外面的运行系统怎样驱动它持续完成任务” 很多人第一次看到这三个词，会觉得它们像是换汤不换药的同义词。其实不是。它们对应的是三层完全不同的工程问题。 01. 先把 AI 想成一个超级聪明但会失忆的实习生 理解这三个概念，最简单的方法，是先把大模型想成一个能力极强、但工作方式很特别的实习生。 他有几个鲜明特点。 第一，他很聪明，读过海量资料，推理和表达能力都不错。 第二，他没有真正稳定的长期记忆。你不给他信息，他就不知道；你这轮给了，下轮不一定还能完整保留。 第三，他能不能干成事，不只取决于你说得清不清楚，还取决于三件事： 你到底给他下了什么任务 你把哪些资料和现场信息摆在了他面前 你有没有给他工具、流程、检查点和工作台 这三件事，分别就对应今天要讲的三个层次。 02. Prompt Engineering：你怎么给他下指令 Prompt engineering 是最早被广泛讨论的概念。Anthropic 在官方文档里把它描述为：为了获得更好的结果，去设计和组织给模型的指令。 说白了，它解决的是：一句话怎么写，一段提示怎么组织，模型才更容易给出你要的输出。 这一层最常见的工作包括： 设定角色，比如“你是一位资深律师”或“你是一位代码审查专家” 明确任务，比如“总结”“比较”“修复”“改写” 指定输出格式，比如表格、JSON、Markdown、固定字段 加约束条件，比如长度限制、语气限制、禁止编造 提供 few-shot 示例，让模型照着范例做 如果把模型当作一个实习生，prompt engineering 做的事就是：把任务交代清楚。 比如同样是让 AI 写文章，下面这两种写法的效果往往完全不同。 差的写法： 帮我写一篇文章。 更好的写法： 请写一篇面向完全小白的科普文章，主题是“为什么只会写 Prompt 已经不够了”。 文章需要解释 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 的区别。 风格要通俗、自然，避免空泛术语，并给出一个 AI 编码助手的具体例子。 你会发现，第二种写法并没有使用什么神秘技巧，它只是更清楚。 ...

你每天都在和格式打交道 手机拍了一张照片，后缀是 .heic。想发到网站上，得转成 .jpg。下载了一部电影，文件名是 .mkv，播放器却打不开。网易云音乐缓存了一首歌，格式是 .ncm，别的软件根本认不了。 这些后缀名——也就是格式——看起来像一堆随机字母，但它们各自代表着完全不同的存储策略。理解它们，不是什么高深的计算机知识，而是一种实用技能：知道什么时候该用什么格式，能帮你省空间、提速度、保质量。 这篇文章会从最基本的概念出发，把图片、视频、音频的常见格式一次性讲清楚。 先搞懂一个核心问题：压缩 所有格式的本质区别，其实就一句话：怎么把数据变小。 一张未经压缩的照片，一个像素要占 3 个字节（红绿蓝各一个字节）。你手机拍的 1200 万像素照片，原始大小大约是 36 MB。但实际存储在手机里只有 3-5 MB。这就是压缩的功劳。 压缩分两种： 无损压缩——像把衣服整齐叠好塞进箱子，打开箱子后衣服还是原来的样子。PNG、FLAC、ALAC 就是这种方式。文件比原始数据小，但解压后和原始数据一模一样。 有损压缩——像搬家时扔掉一些你不太用的东西。JPEG、MP3、H.264 都是这种方式。它们会丢弃人眼/人耳不太敏感的信息，换来更小的体积。丢掉的东西再也找不回来了，但如果你"扔"得恰到好处，人几乎感觉不到。 理解了"压缩"这个核心，后面所有的格式就都好懂了。 第一部分：图像格式 JPEG——照片的万能选手 全称：Joint Photographic Experts Group（联合图像专家小组） 压缩方式：有损 JPEG 是世界上最常用的图像格式，没有之一。你在网上看到的绝大多数照片都是 JPEG。它的核心算法叫离散余弦变换（DCT），原理是把图像分成 8×8 的小方块，然后用数学方法丢弃人眼不太敏感的高频细节。 优点很明显：兼容性 100%，任何设备都能打开；压缩率高，一张照片通常只需原始大小的 1/10 到 1/20。缺点也很明显：不支持透明度；反复编辑保存会越来越糊（就像复印件的复印件）；文字和锐利边缘附近会出现明显的"方块感"。 什么时候用：照片、色彩丰富的图片。不用透明度的场景。 什么时候别用：Logo、文字截图、需要透明背景的图片。 PNG——无损透明的王者 全称：Portable Network Graphics（便携式网络图形） 压缩方式：无损 PNG 的诞生有一个故事：GIF 格式使用的 LZW 压缩算法有专利限制，开发者需要交授权费。于是社区在 1995 年创造了 PNG，使用无专利的 DEFLATE 算法，完全免费开放。 PNG 最大的两个优势：无损和透明。它不会丢失任何像素细节，还支持 Alpha 透明通道——可以做出半透明的效果，而不像 GIF 那样只有"透明"或"不透明"。 不过 PNG 存照片非常浪费空间。一张手机照片存成 PNG 可能 10-20 MB，存成 JPEG 只要 3-5 MB，但你根本看不出区别。 ...

你有没有过这样的时刻——别人问你"你电脑什么配置"，你愣了一下，然后默默打开系统设置翻了半天？ 或者你想装个软件，它写着"至少需要 8GB 内存"，你不确定自己够不够？ 又或者你刚买了一台云服务器，想搞清楚商家到底给你分配了什么硬件？ 在 Windows 上，你可以用"设备管理器"或"任务管理器"点几下鼠标搞定。但在 Linux 上，没有那些花花绿绿的窗口，你得靠命令。 别怕。这些命令不需要你懂编程，每个都是一行文字，敲进去、回车，结果就出来了。 下面这 9 个命令，涵盖了系统、CPU、内存、硬盘、显卡、网络、实时监控——基本上你关心的硬件信息，它们全包了。 先从全局开始：我的电脑到底是什么？ uname -a —— 系统的身份证 这是最基础也最快速的一个命令。它会告诉你：内核名称、主机名、内核版本、系统架构、操作系统。 uname -a 输出大概是这个样子： Linux myserver 5.15.0-91-generic #101-Ubuntu SMP x86_64 GNU/Linux 这些信息乍一看像天书，但其实拆开来很简单： Linux —— 内核名称，说明你跑的是 Linux 系统 myserver —— 这台机器的主机名 5.15.0-91-generic —— 内核版本号，就像软件的版本号一样 x86_64 —— 系统架构，说明你的是 64 位系统 GNU/Linux —— 完整的操作系统描述 什么时候用？ 当你需要确认"这台机器跑的是什么系统、什么版本"的时候，比如安装驱动、排查兼容性问题，别人第一句话通常就是"先跑个 uname -a 看看"。 hostnamectl —— 系统的户口本 如果你觉得 uname -a 的输出太技术化了，hostnamectl 会让你舒服很多。它的输出更像是一份"人类可读"的系统档案： hostnamectl Static hostname: myserver Icon name: computer-vm Chassis: vm Machine ID: abc123... Boot ID: def456... Virtualization: kvm Operating System: Ubuntu 22.04.3 LTS Kernel: Linux 5.15.0-91-generic Architecture: x86_64 这里你能一眼看出几件重要的事： ...