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当协作对象从「人 + 机器」变成「Agent + 机器」，代码注释的定位必须重新评估，它的职能应该从「代码内的静态说明」，转移到 Harness 的动态信息注入层里去。

一个架构实践里，最怕的不是“还没做完”，而是“系统边界已经糊了”。只要边界清楚，下一步该补什么、该在哪层补，都是清晰的。

Harness 不是一个新技术发明。它更像是 Agent 工程里那部分一直存在、但过去没有被完整命名的“软件工程现实”。

我经常使用这个文生图的提示词来让 AI 生成一些技术文档或者博客的配图，感觉效果还不错，就分享出来。

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

现阶段最危险的，不是 AI 不够强，而是很多人太着急把“信任”交给 AI。人与人之间都很难建立绝对信任，更别说人与 AI。

节日期间，尤其是最近掘金首页有点没法看🤷‍♂️。 点开全是 OpenClaw 怎么提效、怎么用 AI Prompt 写个 TodoList、怎么十分钟上线一个营销页。同质化严重到让人怀疑大家是不是共用

这篇文章源自前两天我做的一次 Agent 开发实战公开课。面向零基础讲清楚"Agent 是什么"比写代码本身难得多——你不能一上来就甩论文，也不能全程只讲故事。

公司从今年陆陆续续接了一些3D的项目，掏钱报销我学3d，说有心培养我成为这方面的人才...且听我细细道来