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方案设计的思路：
1、知道别人要什么。
2、知道自己能给什么。
3、基于当下以及未来一段时间的趋势判断，结合1-2两点各方核心诉求与可谈判的空间，拿出一套具有想象力且有一定落地可能性的方案设计。
而不是只懂得拿出自己手里有的，再去碰别人对这些东西是否感兴趣。
1、知道别人要什么。
2、知道自己能给什么。
3、基于当下以及未来一段时间的趋势判断，结合1-2两点各方核心诉求与可谈判的空间，拿出一套具有想象力且有一定落地可能性的方案设计。
而不是只懂得拿出自己手里有的，再去碰别人对这些东西是否感兴趣。
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Prompt关注单一指令的正确性，Context关注对历史与上下语境的理解，而Harness则是通过构建一套可自我迭代的制度规则，从而实现可持续创新环境与系统架构设计。
这套逻辑用在人的管理上：Prompt适用于纯执行类员工，Context对应拟合历史经验沉淀出的情境智慧——既是韧性根基，也易异化为趋利避害、揣摩谄媚，而Harness适用于在制度（或价值观）约束之下，形成有真实反馈数据、可自我迭代的自驱型组织。
这三层的认知是起点——理解其递进关系，才知道往哪个方向走；但认知不等于做到，从「知道Harness层」到「建出Harness层」，中间是执行的鸿沟。大多数组织以为自己有Harness，其实只有被异化的Context。
始于认知，终于执行。
知而不行，只是未知。
这套逻辑用在人的管理上：Prompt适用于纯执行类员工，Context对应拟合历史经验沉淀出的情境智慧——既是韧性根基，也易异化为趋利避害、揣摩谄媚，而Harness适用于在制度（或价值观）约束之下，形成有真实反馈数据、可自我迭代的自驱型组织。
这三层的认知是起点——理解其递进关系，才知道往哪个方向走；但认知不等于做到，从「知道Harness层」到「建出Harness层」，中间是执行的鸿沟。大多数组织以为自己有Harness，其实只有被异化的Context。
始于认知，终于执行。
知而不行，只是未知。
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补充一点（仅供参考）：这种「有限逻辑」可能是结合新形势下依靠直觉所产生的「核心逻辑」。基于核心逻辑，看到了一个相对模糊但可以想象的、具有未来可能性的图像。然后基于「核心逻辑+模糊图像」再去提炼具体的观点或设想解决方案。
SiliconLuo: 有时候看着大家总喜欢用逻辑讨论一些未来的发展趋势，但很多时候这种逻辑可能是错的。 因为当我们用逻辑去思考问题时，前提是我们会用特定的概念作为逻辑的基石。但很多时候，概念的前提是它处于一个本身比较清晰、可预测的范式下，我们才可以用传统的概念去讨论。 当我们讨论一个新的事物时，可能第一步要做的是去思考它的“图像”是什么。在图像没有被清晰地阐释清楚之前： 1. 对应的概念很难产生 2. 你更无法确保这些概念是可以被使用的 3. 很容易得到一些似是而非、但不可落地的预测 所以实际情况是，在面对未知的未来时，第一步应该是先去阐明某种直觉或图像是什么，然后再基于这个图像去做对应的概念定义、推测和预测。 很多时候这是一种“有限逻辑”，而不是过去的“硬搬逻辑”。很多时候，逻辑背后其实藏着对上个时代成功和复现的渴望，这往往是不太对的。我们应该追求所谓的 Native（原生）——不要生搬硬套，而是结合图像去理解，然后从中“涌现”出对应的观点。 概念逻辑的前提，其实是提炼图像。
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AI有个问题是，一旦超出模型本身的能力，它就开始不动声色地给你编，需要通过前置的prompt+后续人工验证来确保输出的内容是准确的。
所以，在使用过程中需要明确：
1、模型的能力边界（不超出其能力边界安排任务的前提是对模型有足够的了解，也就是先摸底）。
2、提前设计自我验证逻辑（让模型遵循一定规则先行交叉验证）。
3、具备必要的知识储备与逻辑推理能力（可选择的方法是让它输出它的推导过程，类似Cot）。
4、清楚知晓基于当前模型与prompt所输出的内容局限性、应用场景，以及如需进一步使用前的必要动作。
5、分配适合其能力的任务（例如分清楚只是做执行，还是需要其具备一定程度的思考能力，自主学习并解决问题后交付对应的结果）。
6、深知一分价钱一分货的道理（不抱有不切实际的幻想）。
人也一样。
所以，在使用过程中需要明确：
1、模型的能力边界（不超出其能力边界安排任务的前提是对模型有足够的了解，也就是先摸底）。
2、提前设计自我验证逻辑（让模型遵循一定规则先行交叉验证）。
3、具备必要的知识储备与逻辑推理能力（可选择的方法是让它输出它的推导过程，类似Cot）。
4、清楚知晓基于当前模型与prompt所输出的内容局限性、应用场景，以及如需进一步使用前的必要动作。
5、分配适合其能力的任务（例如分清楚只是做执行，还是需要其具备一定程度的思考能力，自主学习并解决问题后交付对应的结果）。
6、深知一分价钱一分货的道理（不抱有不切实际的幻想）。
人也一样。
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