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阅读全文 →Pi 极简到近乎「空」，不是把整个 Harness 还给你，而是把「你自己配的那层」放到最大——真正接住模型的，是你写进 AGENTS.md 的老原则。
被中转站涨价、Kimi 周配额告急逼着，两天里把主力模型从 Opus 一路换到 DeepSeek V4 Flash。没翻车，反而更快更省——复盘发现，真正兜底的是一套早就悄悄长成的 Harness。
把『蒸馏』升维成一把剃刀：凡是能写成知识、接口、流程的显式制品，都会被更通用的能力吸收。真正要防的不是被蒸馏，而是被夺舍。
姊妹篇。上一篇《我是如何让 Skill 稳下来的》讲怎么让 Skill 少翻车；这篇接着往下问一句：万一它真翻了，能不能别把你也带下水。
模型正在变成水电（commodity），极低成本用一流模型只是表层红利；真正的护城河是模型 × 结构化上下文 × 编排（Harness）。以 Karpathy 的 Obsidian LLM Wiki 为入口，论证一人公司为何最终应把 Notion AI 立为 Agent 体系的核心知识底座，本地只留临时缓存。
系列开篇（复盘体）。核心判断：一个能长期稳住的 Skill，从来不只是一段 Prompt，而是 Prompt + 脚本——Prompt 负责'想'，脚本负责把不该靠想的步骤'做死'。用代码审查 Skill 换模型翻车和日报 Skill 老出错两个真实坑，引出'该交给谁'的判断表，再升维到 Harness 输入/执行/约束/验收四层框架，论证一人公司训不了模型、却能把'哪步交给 Prompt、哪步写成脚本'做到极致。
用大白话把 Harness 讲到你对象都能看懂：它不是什么高深技术，就是「别让 AI 瞎猜」——把干活的每一步尽量定死，减少模型的推测，就是减少变量，结果才稳。
用一件糗事开场：我让 AI 把几条零散进展扩写成周报，三天后连自己都信了它编出来的「下一步规划」。写的人尚且会被骗，天天看 AI 产出的人更不必说——生产端的成本塌了地板，消费端的判断力正在被一口口喂钝。全程第一人称，不替读者下结论。
手写 Prompt 的 Skill 一换模型就翻车，根因是我把措辞当源代码硬编码了。这篇复盘用 DSPy 重构的全过程：只声明契约和打分函数，措辞交给编译器自动生成；换模型重新 compile 一次，当初翻车的 case 全部跑通。
Anthropic 同时发布 Claude Opus 4.8 和 Dynamic Workflows，前者在编码基准测试上全面超越 GPT-5.5，后者让单个 Claude Code 会话能并行运行数百个子代理。这不仅是模型升级，更是 AI 工程范式的根本转变。