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人人都是产品经理

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Harness Engineer其实是一件很可怕的事情 – 人人都是产品经理,
冲量AI · 2026-05-18 · via 人人都是产品经理

AI为何能轻松掌握编程却难模仿人类日常行为?答案藏在Harness Engineer的深层逻辑中。从Prompt到Context再到Harness,AI正通过结构化革命逐步吞噬人类的决策疆域——当你的思维模式变成可复制的数据代码时,替代的倒计时就已启动。本文揭露Anthropic如何用产品设计完成这场静默的数据殖民,以及为什么这才是AI时代真正的竞争壁垒。

一个很有意思的东西,编程是人类大多数人认为很难的事情,但是AI却能第一个学会,那些扫地,走路,决策逻辑这些简单的事情,对于AI来说却很难实现。

不是因为编程多难,而是因为编程牛逼的标准是一致的,这个标准从来没有第二个选项。

Harness Engineer很多人不理解到底是什么东西?

可能是因为当局者迷,你没有一套理解事物的大局观。

我认为理解一个事情最简单的方式就是先宏观再微观。我们都知道在Harness Engineer概念出现之前,是Prompt Engineer和Context Engineer。这两者到底在干嘛?

Prompt Engineer是让你的表达结构化

Context Engineer是让你的数据源结构化

按这个导向推理,Harness Engineer包含工具使用,记忆管理,任务处理逻辑,任务拆分逻辑等等;这些东西是让你的决策、感觉这些人类最独特的东西结构化。

其实Harness Engineer不是一蹴而就,而是随着Prompt Engineer和Context Engineer,在慢慢改变你的习惯,最终让你把整个人都进行结构化。

那么问题来了,为什么要结构化?

很多人都知道AI时代最重要的是数据,而结构化的数据能够让AI快速学习,是对AI友好的数据。

换句话说,一旦整个人变成了结构化的数据,AI就能把人现有的模式取代。

你以为拿一些大量人类平时的语料,拿大量人类平时都在做什么这些数据就能说自己有数据吗,这不是AI时代有效的数据。如果你觉得这些数据有用的话,那么抖音,b站,小红书这些平台,后台数据直接就能让他们炼出极好的模型,直接起飞。抖音、B站的数据,用户点赞、停留时长、完播率——这些是行为信号,不是认知结构。你无法从一个人刷了 3 小时短视频里,提炼出他的决策逻辑。

我们再来想一个问题,openAI火了这么久之前Anthropic其实一直不在我们视野里,但是为什么Anthropic反而被认为是最注重数据的公司?

因为Anthropic看清楚了需要什么数据,什么数据才是有用的数据,他通过一套一套的规范,潜移默化的改变了用户使用AI的习惯,而自己却沉淀出了结构化的数据,从而快速打造了有用的数据壁垒。而别的公司只是效仿了Anthropic的规范,却从未思考过底层的逻辑和AI时代数据的逻辑。

Anthropic是如何注重数据的?

Anthropic 的高明之处在于:它把 Claude 的产品设计本身,变成了一个结构化数据采集器。用户以为在使用工具,Anthropic 却在用产品规范,悄悄把用户的思维过程格式化、可学习化。这才是真正的数据壁垒——别人能复制界面,复制不了这套数据生成的底层机制。

举个例子:

例如:同样是”写代码”,数据质量天壤之别

假设三个平台都积累了海量的”用户写代码”数据:

  • GitHub有数十亿行代码
  • Stack Overflow有数千万条问答
  • Anthropic有数百万次对话。

表面上看,GitHub 和 Stack Overflow 的数据量远超 Anthropic。但问题在于——这些数据在训练“如何思考和决策”这件事上,结构完全不同。

GitHub 上的代码是结果,你看不到程序员为什么这样写、中间推翻了几个方案、哪个逻辑节点是关键决策点。Stack Overflow 的问答是碎片,问题和答案之间缺乏完整的推理链条。

但 Anthropic 通过Constitutional AI、RLHF 规范、以及对用户交互方式的引导,让用户在和 Claude 对话时,天然地把思考过程外化——”帮我分析这段代码为什么报错”、”我有两个方案,帮我权衡”、”这个逻辑有没有漏洞”。

这些对话沉淀下来的,不是代码本身,而是人类的决策路径、推理结构、纠错逻辑(把人的决策/感觉结构化)。

简单收个尾吧

所以,回到最开始的问题——为什么编程是AI最先攻克的领域?

不是因为编程简单,而是因为编程的世界里,对错只有一个标准。正是这种唯一性,让编程数据天然结构化,让AI得以快速学习并超越人类。

这件事背后藏着一个让人细思极恐的逻辑:AI能取代什么,取决于那件事是否已经被结构化。

Prompt Engineer、Context Engineer、Harness Engineer,表面上是三个技能概念的演进,本质上是同一套机制在推进——把你的表达、你的数据、你的决策,一层一层地结构化。

可怕的地方就在这里。

你以为自己在学一套新技能,在提升效率,在拥抱AI时代。但Anthropic比所有人都更早看清楚这件事的终点:当一个人被完全结构化之后,他现有的模式,就可以被AI复刻和替代。

它用产品设计推动你主动完成这个过程,而你全程感觉良好。

这不是阴谋论,这是AI时代数据竞争最冷静、也最冷酷的底层逻辑。

本文由 @冲少说AI 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议