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摘要： AI 领域正形成新共识：当 AI 从“回答问题”转向“做事”时，决定产出的核心不再是模型本身，而是其运行的控制系统——Harness Engineering（管理运行时环境与治理架构）和 Loop Engineering（优化迭代反馈）。 Harness Engineering 如同“操作系统”，包含工具集成、状态管理、上下文工程等六层组件，确保模型行为受控。例如，OpenAI 通过调整 Harness 配置，使 Agent 生成百万行代码，而非直接修改模型。 Loop Engineering 聚焦

文章摘要 《Spec-Driven Development：让 AI 写代码，先写一份好「剧本」》介绍了SDD（规范驱动开发）这一新兴的AI编码方法论。SDD强调在开发前先创建结构化的、可验证的规格说明书，作为AI编码的唯一依据。文章指出，随着AI编码从辅助走向自主，SDD能有效解决AI生成代码的质量和安全问题，并将软件开发的核心从"修改代码"转变为"演进规范"。 SDD工作流包含四个阶段：意图定义（spec.md）、技术规划（plan.md）、任务分解（tasks.md）和自动化实现。文章还提出了SDD的

dify本地化部署及问题解决

本文介绍了如何使用Python调用阿里云DashScope平台的"qwen-plus"大模型实现AI对话功能。