大道至简：坚守第一性原理
AI Harness 的本质 / 做 vs 不做的取舍 / 会被时代淘汰的 Harness / 终极问题
本页解决的问题
先给结论「大道至简：坚守第一性原理」要解决的关键问题是什么？
AI Harness 的本质 / 做 vs 不做的取舍 / 会被时代淘汰的 Harness / 终极问题
让这个结论先证明自己值得留下。 把这一页当成决策工具，而不是需要背下来的定义。把概念连到一个真实任务、一个可观察结果，以及一个能改变你判断的失败上。
写下一个问题：试完这个方法后，你能用什么证据回答它？
结论听起来很完整，却没有检查最关键的假设。
= 用尽一切办法
做好上下文管理
是它做好这件事所需要的全部吗？」
「大道至简：坚守第一性原理」为什么能找到相关内容
「AI Harness 的本质 / 做 vs 不做的取舍 / 会被时代淘汰的 Harness / 终极问题」把检索问题从“把资料存起来”推进到“怎样找到真正相关的资料”。这一步决定了 RAG、推荐和以图搜图最后交给模型的输入质量。
相似度不是答案，召回之后还要核对
在「AI Harness 的本质 / 做 vs 不做的取舍 / 会被时代淘汰的 Harness / 终极问题」对应的流程里，Embedding 负责把对象放到可比较的语义空间，近邻索引负责减少搜索范围，最终的回答仍然依赖召回片段是否覆盖问题、距离指标是否合适，以及内容有没有过期。
先区分找得到和找得准
把「AI Harness 的本质 / 做 vs 不做的取舍 / 会被时代淘汰的 Harness / 终极问题」落成一次小测试：准备几条有明确答案的查询，记录召回的相关性、遗漏和无关结果，再决定是否需要换切分方式、索引或重排。
从这个例子继续往下看
页面先提出「AI Harness 的本质 / 做 vs 不做的取舍 / 会被时代淘汰的 Harness / 终极问题」。接下来不要只记住这句话，可以把它变成一个小练习：写下输入、预期结果，以及什么现象会让你重新检查这个判断。
把这条判断带到下一个场景
检索系统也可以这样看：先确定什么算相关，再观察召回是否覆盖问题，最后检查排序、切分和时效性有没有把真正有用的内容挤出去。
- 「大道至简：坚守第一性原理」：AI Harness 的本质 / 做 vs 不做的取舍 / 会被时代淘汰的 Harness / 终极问题
最后做一次小而可逆的练习：把页面里的判断放进一个真实输入，写下预期结果和会让你停下来复核的信号。
我把这篇文章里的一个判断改写成了今天可以验证的小实验。比记住结论更有用的是，知道下一步要观察什么。
读完以后我先回头找它成立的条件，而不是直接把方法搬进项目。这个顺序让后面的取舍清楚很多。
如果把这个判断放到真实工作里，最先需要补的约束是什么？我想知道从阅读到第一次实践之间，哪一步最值得先做。
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