读到一篇讲 Harness 工作流降本的文章，记一下要点。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2074164605908153019
【Token 降本 50%：Harness 工作流的成本优化实践 - 腾讯技术工程的文章】
他们的做法围绕三个原则：让 AI 只看到当前需要的上下文，减少无关的上下文，减少重复的上下文。照着这三条，他们改了 10 个方向——架构拆分、稳定前缀、渐进式披露、代码图谱、用 CLI 替代 MCP、长期记忆按需索引、工具调用并行化等等。整体算下来，全流程预估能降本 50%~65%。
里面有一句我很认同：MCP 工具给了 Agent 强大的能力，但每次 MCP 工具调用，实际上都是一次完整的 LLM 推理轮次。
最近学到的几个想法，记一下。
一个是关于试错的。假如一件事让你钱也花了、时间也搭进去了，先别急着懊恼，问自己一句：这段时间不花在这里，有没有更高价值的事可以做？
有，就别纠结了，直接去做那件。没有，那就说明这次试错本身有价值，时间不算白费。
弱者才渴望确定性，强者在羞耻中开天辟地…
DeepSeek 最近开源了一个挺有意思的项目：dsh-superagent-prototype
https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype
核心思路很简单，监听 GitHub 上的 issue，Main Age…
继续阅读 — 15. When Code Gets Cheap, Where Does a Developer's Value Go
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2094373708773311272
【Claude 负责人这篇万字长文，彻底颠覆了我的 AI 用法，附提示词！ - Ai 学习的老章的文章】
这篇把我用 AI 的方式颠覆了一遍。有个点我记得很牢：野心决定了你的 Age…
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