最近，harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。
来自阿里高德的一篇最新 ICLR 2026 中稿论文《Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models》提出了面向文生图空间智能的系统性评估基准 SpatialGenEval，旨在通过长文本、高信息密度的 T2I prompt 设计，以及围绕空间感知
上篇文章别把整个 GitHub 装进 Skills，Skills 的正确用法发出去后，收到一些质疑：“说 skill 能做配图 prompt 不行。本来 skill 就是加载 md，没 skill 之前我们用 prompt 模板照样也是能做流程编排。” “现在大部分 skill 不就是长一点的提示词吗？为什么说'单纯靠提示词做不了'？”
就在最近，OpenAI 终于把"丹炉"和"配方"都端出来了。OpenAI Academy 悄悄上线了一个名为 Prompt Packs（提示词包） 的资源库。
比如说，最近有一个叫做 Unlucid.ai 的视频生成网站流量很好，排名窜的很快，在这个网站主页里，你能看到非常「像片儿」的 AI 生成视频：有人反复试错，研究哪些描述可以通过，哪些词语组合更容易出结果，怎样的写法既不触发拦截，又能让画面往“成人内容”的方向靠近。
最初只是我写了一个特别好玩的 prompt，那个 prompt 是一个代入修仙世界的文字游戏，没想到这个 prompt 会成为所有故事的起点。后来我们把 prompt 包了一下，上了个简单的网页，实际上开发1周，形态是chatbox，纯文本+流式输出，有选项、死亡状态，非常简单的一波流的小玩具，但是也收到了很多正向反馈。
2025 年，AI 视频又把桌子掀了。手切金属、小猫做饭，甚至是那个火遍全网的「奥特曼宇宙」，对 AI 来说不过是几句 Prompt 的功夫。
十月，《纽约时报》发表了题为《The A.I. Prompt That Could End the World》（《那个可能终结世界的 AI 提示词》）的文章。作者 Stephen Witt 采访了多位业内人士：有 AI 先驱，图灵奖获奖者 Yoshua Bengio；以越狱测试著称的 Leonard Tang；以及专门研究模型欺骗的 Marius Hobbhahn。
近日刚好得了空闲，在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文，主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来，原名为「Prompt Engineering」的提示词工程，在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中，
在技术飞速更新迭代的今天，每隔一段时间就会出现「XX 已死」的论调。「搜索已死」、「Prompt 已死」的余音未散，如今矛头又直指 RAG。
