概述与学习目标#
背景#
AI 圈造新词的速度，已经超过学习速度。Prompt Engineering 刚整明白，Context Engineering 火了一年；2026 年开春 Harness Engineering 被推上风口；六月又冒出 Loop Engineering。三天一概念，五天一炸裂。
本 Wiki 基于 AllenTang 所著《AI 工程的四个路标（沿"瓶颈外移"主线）》一文，将四个看似独立的工程概念沿同一条主线串联起来，构建可迁移的认知框架。
核心主题#
四个概念不是四个互相换皮的赛道，而是同一条线上的四个路标。
主线规律：每当模型变强一截，整个系统的瓶颈就被迫往外移一层——从你说的那句话，到你喂的那堆料，到它干活的环境，最后移到了你本人身上。
模型变强 → 原瓶颈突破 → 新瓶颈在外层暴露 → 工程重心外移
四站递进：
站点 |
工程 |
瓶颈位置 |
|---|---|---|
第一站 |
Prompt Engineering |
怎么说 |
第二站 |
Context Engineering |
给什么 |
第三站 |
Harness Engineering |
干活的环境 |
第四站 |
Loop Engineering |
你自己 |
学习目标#
完成本 Wiki 后，你将能够：
理解"瓶颈外移"作为 AI 工程演进主线规律的本质
区分 Prompt、Context、Harness、Loop 四个工程阶段的核心问题与解决对象
掌握"Agent = 模型 + Harness"公式及其工程含义
应用"复利式环境建设"方法论到自身 AI 工程实践中
识别"回合制→循环制"范式迁移对个人工作流的实际影响
前置知识#
对大语言模型（LLM）的基本工作原理有概念性了解
使用过 ChatGPT/Claude 等对话式 AI 工具
了解"Agent"一词在 AI 语境下的大致含义
有过编写提示词的实践经历（非必需，但有助理解）
文档导航#
章节 |
主题 |
链接 |
|---|---|---|
01 |
瓶颈外移主线 |
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02 |
Prompt Engineering |
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03 |
Context Engineering |
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04 |
Harness Engineering |
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05 |
Loop Engineering |
|
06 |
深度洞察与可复用方法论 |
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07 |
总结、FAQ与资源 |
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