從 Prompt Engineering 到 Harness Engineering：給 LLM 一具身體

摘要

探討從 Prompt Engineering 升級到 Harness Engineering 的必要性，指出單靠最佳化提示詞無法解決跨會話失憶與工具呼叫問題。文章提出 Context Management、Tool Use 與 Evaluation Loop 三大支柱，並透過實戰案例示範如何將 LLM 打造為能獨立執行任務的工程系統。

This article explains the shift from prompt engineering to harness engineering, proposing three pillars to build autonomous AI systems capable of long-term task execution and self-evaluation.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• Prompt Engineering 解決單次對話品質，Harness Engineering 解決系統級任務執行。
• 透過 Context Management 給 AI 記憶、Tool Use 給 AI 手腳、Evaluation Loop 給 AI 自我評估。
• 建立客觀驗證機製取代主觀感覺，避免技術債累積與跨會話失憶問題。

提到的工具與公司

• Cursor
• Claude Code
• Codex
• Copilot
• MongoDB MCP
• GitHub MCP
• Cypress

適合誰看

正在使用 AI 輔助程式開發、希望提升 AI 系統整合能力的軟體工程師。

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