到底什麼是 Harness？我老婆說，她每次聽我們錄《還沒被取代》、看我發那些文，都不知道我們在公三小 🫠
harness、skill、context window，一堆英文夾在一起，聽起來就是很「工程師高大上」、「晶晶體」（拍謝，沒救了）。
所以這篇我想嘗試講點人話，前面盡量好懂，越後面才越技術。覺得太硬的，看完前半段還是得不到任何東西的話，那我再找老師上溝通、表達課程 😕
先講什麼是 harness
其實 harness 這個詞會出現，是因為我們為了讓 AI 把事情做得更好，在旁邊做了一大堆雜事，但一直沒有一個好的詞可以形容它，後來大家乾脆統一叫它 harness。
工程圈現在很愛一個公式：Agent = Model + Harness。
白話講就是，一個能幫我們做事的 AI，扣掉那顆「大腦」（model）以外的全部，都叫 harness。它的記憶、它的手腳、它會用的工具、它做事的順序、甚至檢查它有沒有亂做的機制，通通是。
model 是大腦，harness 是讓這顆大腦從「會講話」變成「能做事、而且做出我要的樣子」的那一整個有的沒的。
其實我們可早就在做了，只是不知道它有名字
先講結論 — 就算完全沒聽過 harness 這個詞，但很可能每天都在做了。
我挑四個最好上手、完全不用寫 code 的講：
- 第一個，請 AI 記下來。 跟 ChatGPT 聊天的時候，可以直接說「請記住我不吃牛」「請記住我家裡有三個小孩」。它會記，而且我們還能去設定裡面看它到底記了什麼，不爽還可以刪掉。這一步，工程圈叫它 context engineering，講白話就是「管理 AI 該知道我的哪些事」
- 第二個，卡住就叫它去找新訊號。 這是我自己很愛的一個概念 — 新訊號。我們人類做事卡住的時候，不會一直坐在電腦前乾瞪眼，會起來走一走、問隔壁同事、上課聽不懂就舉手問老師。AI 也一樣，只是它不會「主動」去找，要我們開口。跟它聊到一半卡住了，可以直接說「你上網幫我查一下」，它是真的會去查的喔（很多人不知道，一個聊天視窗其實是能上網搜尋的）
- 第三個，把做事的步驟一筆一筆寫下來。 這個最有價值，但老實說也最難。我用我媽當例子（她應該不會看到這篇）：我跟她說，妳賣汽車材料、要整理庫存，手機打開、用講的跟 ChatGPT 講一講，叫它幫妳整理成清單就好。她的反應是：這不可能吧。對她來說，光是裝 app 就很痛苦、用講的把庫存講清楚很痛苦、要它整理成她要的樣子也很痛苦。所以「把自己怎麼做事講清楚」這件事，本身就是一種能力 — 我們越了解自己怎麼做事，AI 才越能復刻我們
- 第四個，開通其他 App 服務的串接。 這個實用度也超級高的！你可以讓你的 ChatGPT、Claude 去串接 Google Calendar、Google Gmail，或者是 Canva（用來做投影片或海報）。也可以透過 Notion 來操作筆記，只要開通了之後，等於你的 AI 就可以控制你其他買過的產品了
到這邊，白話版的 harness 大概就講完了，剩下的是我自己在玩比較深的部分，看心情就好。
以下開始比較技術，沒興趣可以直接跳到最後
Context window 是什麼 — AI 的腦容量
很多人會說「我的 AI 怎麼聊一聊就開始忘東忘西」，這通常跟 context window 不夠有關係。
context window 可以想成 AI 當下的腦容量。我自己的比喻是坐火車看窗外，風景一直變、一直往後退，看過的就看不到了，它能用的就是當下窗戶裡那一塊。
AI 跟人有點像，最容易記得「最前面」跟「最後面」，中間的反而容易糊掉。所以資料很多的時候，不能一股腦全部塞給它，塞了腦容量就爆了，反而開始亂算。比較好的做法是只餵「對的、精簡的」那幾塊給它 — 這就是 context engineering 在做的事。
驗證 — 找一個「失憶的新同事」幫你看
harness 裡面超級重要、但最常被忽略的一塊：驗證。
AI 嘩啦嘩啦幫我們做完一堆事，我們怎麼知道它做對了？難道每次都肉眼從頭看？我的做法是 — 找第二個 AI 來看。
我目前的體感是，不同家的 AI 個性差很多。我自己會用 Claude Code 來寫、發想、做規劃，它比較適合互動跟想點子；寫完之後我會叫 Codex 來 review，它給我的感覺比較嚴謹，很多細節 Claude Code 懶得想它會想到。
有趣的是，常常被 Claude 言之鑿鑿推薦一個東西，然後我說「你呼叫 Codex 救援一下」，三分鐘後它會回我「對不起我剛剛講錯了，Codex 說的比較有道理」🤣
為什麼這招有效？因為開一個全新的 AI 視窗，它等於是「失憶」的，根本不知道前面在吵什麼，會用全新的角度重看一次 — 跟我們找一個沒參與過的朋友幫忙看，是一樣的道理。
我自己怎麼用 — 用看股票當例子
我把證券商的 API 串進我的 agent。設定每 30 分鐘自動幫我看幾檔股票，到點就推到我手機，我不用一直開看盤軟體一檔一檔點。它還會去抓當天的新聞當新訊號，而不是只跑一個寫死的流程。
而「我怎麼判斷」這件事 — 我習慣看市場、價位、交易量 — 這套 know-how 我把它寫進 skill，它才算真的是「幫我」看股票。
最好玩的是，我老婆跟我用一樣的訊號，買的股票卻完全不一樣 😂 所以每個人想餵給 AI 的 harness、記憶，其實都差一點點，因為那是各自的判斷、各自的個性。
（但有些東西我還是自己來，像架構層級的決策，因為它影響後面太多，我目前還不敢全交給 model）
最後，講一點不技術的
那天我去菜市場買菜，看著一堆人在那邊流動、討價還價，覺得超療癒。因為他們完全不需要這些工具，照樣把日子過得好好的。
所有工具，到頭來都只是「人」的延伸。
model 加 harness 再強，本體都還是那個人，AI 只是多長出來的手腳。所以就算不懂 harness，真的不會怎樣，想學就學，不想學就放生它，不會少一塊肉。
如果今天只帶走兩件事，我希望是這兩個：
- harness 就是「我們怎麼引導 AI 把事情做完、做對、做出我要的樣子」，model 以外的全部都是它
- 最好上手的四招 — 請它記下來、卡住叫它去找新訊號、把做事的步驟一筆一筆寫下來、串其他 app
工具負責放大我們的優勢，意義還是我們賦予的。
不用擔心，AI 不會取代我們。