周末和claude学了一波历史😏

关于模型会吃掉harness:

单任务可以靠模型，复杂业务则根本不现实。面对长流程、多智能体、随时要看状态的真实业务时，纯靠大模型的脑子去记，必会出现遗漏、搞错、甚至打架的情况。这不是模型聪不聪明的问题，而是系统工程问题本就不该让单个模型去硬扛。

“模型越强，Harness 越薄”这个观点看似正确，因为现在底层提示词确实在变少，很多以前复杂的工具封装也没必要做了。
这个观点「情有可原，但缺乏想象力」。它的问题在于，只看到了底层 Harness 的减法，没看到上层 Harness 的加法。

不可否认，随着模型基础能力提升，大量「补丁式 Harness」会逐步退场，比如为了防止模型格式输出报错做的强制约束，为了教模型用工具写的长篇大论的 Prompt，还有各种死板的报错重试机制。这些为了弥补模型缺陷而存在的底层设计，确实会越来越薄，甚至完全消失。
但这不是 Harness 的消亡，是复杂度的向上迁移。
当模型不需要人类程序员辅佐时，它需要的，是要求你为它建立一套新的法则。

更强的模型会解锁更复杂的任务场景，进而催生出新的 Harness 需求：怎么让好几个 Agent 互相打配合？跨会话的状态怎么同步？怎么做主动的记忆管理？动态权限和不同系统的对接标准怎么定？
这些需求在弱模型时代根本不会出现，自然也不会被纳入大家对 Harness 的认知里。

关于模型会吃掉harness:

单任务可以靠模型，复杂业务则根本不现实。面对长流程、多智能体、随时要看状态的真实业务时，纯靠大模型的脑子去记，必会出现遗漏、搞错、甚至打架的情况。这不是模型聪不聪明的问题，而是系统工程问题本就不该让单个模型去硬扛。

战争最大的代价不是死人，是把一个你熟悉的世界变成了你认不出的世界。

--- 电影《奥德赛》

思想的爆发，需要的不是繁荣，是权力的分散。

而权力的分散，往往正是上一个秩序崩掉之后留下的空档。

没有哪个文明是连续的。 它们都是在自己前一次的废墟上重新开始，而且大多数时候，新的那一层并不知道下面埋着什么。

智能水平越高，与现实的摩擦力就越大，如同人类大脑越发达，越需要语言、法律、互联网等复杂交互系统。就像harness和模型的关系：
Harness 不会消失，只会随智能升级持续向外延伸。

我们领先的地方，不是技术，而是工作方式的演化。而这，是每一家公司都可以学的。

体力劳动被工业化替代，认知劳动被AI替代

华盛顿纪念碑的塔尖曾用当时最珍贵的金属——铝来封顶。
电解法发明后，铝被用来包装三明治，用完就扔。

铝，隐喻着人类的智能；而电解法，正是人工智能。

红杉MAD:

M - Moats（护城河）
从"客户倒推"而非"技术出发"。
技术能力演进极快，但客户需求变化慢得多——与客户深度绑定的程度，才是真正的壁垒。

A - Affordance（示能）
为用户创造"阻力最小的路径"。
Claude Code 功能强大，但普通人打不开终端——为特定客户、特定场景提供"闭眼可用"的体验。

D - Diffusion（扩散鸿沟）
技术能力远超企业采用速度。
每一天，基础模型演进速度超过企业采用速度，这就是你的机会。

注释一下：
Affordance（示能），设计学/心理学概念（吉布森提出，诺曼在《设计心理学》里发扬）。指一个物品"提示"你怎么用它——门上有横把手，就"示能"你拉；按钮凸出来，就"示能"你按。
Diffusion（扩散鸿沟，"扩散"来自罗杰斯的"创新扩散理论"，指一项新技术被社会采纳、传播开来的过程。）