各式工程與框架

這裡收錄了從底層應用原理、系統設計架構，到各種主流與前衛的 AI 實踐模式的深度筆記。不只討論工具，更探討「如何用工具搭出體系」。

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提示詞工程

Prompt Engineering

最基礎的對話本領。側重於「如何精準提問」，透過角色扮演、思維鏈 (Chain of Thought)、少樣本提示等技巧，引導 AI 產出符合預期的結果。這是所有 AI 應用的起手式。

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Context Engineering

解決「AI 無法通靈」的問題。側重於「如何餵養背景知識」，包含 RAG (檢索增強生成)、向量資料庫切割、以及建立動態 System Prompt。藉由塞入精準局部上下文，讓 AI 不再靠幻覺瞎猜。

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Harness / Scaffolding

最高階的架構控制。將龐大的任務拆解為多個邏輯步驟，開發一個「韁繩 (Harness)」或稱「鷹架」，將大模型、記憶體、外部 API 與迴圈邏輯強制綁定在一起，讓原本單純的問答機轉變為真正自主運作的代理人 (Agent)。

Anthropic 旗下的 Claude Code 專案近期發生原始碼外洩。外界藉此罕見機會，從「駕馭工程 (Scaffolding / Harness)」的底層視角深度窺探頂級 Agent 架構。

即點即看，收錄最醇正的原廠官方文件、開源專案庫與實用站點。