/作者：無為师兄

上个月我算了一笔账。

Claude Code 帮我处理的内容创作任务，整理剪藏、归类素材、筛选选题、起草文章、审稿自查、追加索引——全部加起来，大概 120 个。

你知道我自己打开对话框，坐下来认真打字去聊的，有几个吗。

不到 15 个。

剩下 105 个，我不用盯着。

AI 自己读文件夹，自己匹配规则，自己调 Skill，自己检查输出，自己补索引。我早上打开电脑，活已经干完了。

不是 AI 偷偷进化了。

是我终于搭完了一套让它自己跑起来的系统。

今天这篇文章，不讲框架，不讲方法论。就跟你聊聊我是怎么从一个每天打开对话框、反复解释"我是谁我在做什么"的人，变成现在这样的。

事情得从今年年初说起。

那会儿我用 AI 的方式，跟现在大多数人应该差不多。打开 ChatGPT 或者 Claude，打字提问，等它回答。偶尔碰到特别聪明的回答，截图发群里感叹一句"卧槽"。然后关掉。

第二天打开，从头再来。

当时也没觉得这有什么问题。毕竟周围的人都是这么用的。

但有一个瞬间我印象特别深。

那天我要写一篇关于 Skill 的文章。打开 Claude，开始交代背景——我是什么平台，我的读者是谁，我的写作风格是什么，这篇文章想讲什么。AI 给了一版初稿，还行，但不够好。我修修改改，加了几段，删了几段，折腾了一个多小时。

第二天又来了一个新选题。

打开对话框。又要交代一遍我是谁。

我当时盯着那个空白的输入框，心里冒出来一句话。

我昨天不是刚跟你说过吗。

就那一瞬间，我意识到一件事。不是 AI 记不住，是我从来没给过它一个能记住的地方。

我一直在最浅的那一层用 AI……

聊天。

聊天这个行为天然有个特征——它是无状态的。每一次对话都是一次新的开始。你可以聊得很开心，但关掉窗口之后，什么都没留下。

这放在随便问问的场景里，完全没问题。但当你真的想把 AI 接进日常工作里——每天都要稳定产出，每次都要靠谱，每个环节都要可追溯——聊天就不够了。

你需要的是另一层东西。

这个东西，后来我才知道有人给它取了个名字，叫 Harness。

但当时我完全不知道这个词。也没看过什么方法论文章。我就是被那口气堵住了，决定自己试着改一改。

我的想法特别朴素。

既然每次都要重复说一遍我是谁、我的风格是什么、我的规则是什么——那我能不能把这些东西写下来，放在一个它每次都能读到的地方？

于是有了第一版 CLAUDE.md。

写得特别粗糙。大概就几百字。写了我的名字，我的写作方向，我的文件夹结构，几条基本规则。没什么体系，就是想到什么写什么。

神奇的事情发生了。

下一次打开 Claude Code，它不需要我再交代一遍了。它自己读了这个文件。知道我是谁，知道文件夹在哪，知道文章该放在哪个目录，知道写完要补索引。

就这点变化，省掉了我每次创作之前至少二十分钟的"自我介绍"时间。

尝到甜头之后，我开始往里加东西。

把写作风格写进去。把审稿标准写进去。把选题规则写进去。把素材库的索引规则写进去。

每加一点，它就更懂我一点。

到后来，它已经不是被动等指令了。它能自己判断这个选题是不是重复了，这篇素材用不用得上，这个开头风格最近有没有用过。

那种感觉特别奇妙。

不是 AI 变聪明了。是你终于给了它一张地图。

但真正让我震惊的，是接下来发生的事。

规则文件搭完之后，我开始琢磨另一件事。你看，AI 能读懂规则了，但它还是只能"说"。它能告诉我应该怎么做，但它不能真的去做。

搜素材，它说你应该去这里找。

整理剪藏，它说你该把这些移动到这个文件夹。

写文章，它写得很漂亮，但写完就完了。你还得自己保存、自己归类、自己追加索引。

然后有一天我突然想，能不能让它真的去做。

不是让它"建议"。是让它执行。

于是我开始给它接工具。让 Claude Code 能真正操作我的文件系统。能读。能写。能追加。能搜索。能移动。

第一次让它自己跑一整个任务的时候，我紧张得不行。

那个任务很简单——把 Clippings 文件夹里几篇新剪藏的文章，按规则整理到素材库里。读内容，判断归属，修正 frontmatter，重命名，移动。

我在旁边盯着屏幕看了十分钟。

它一个都没搞错。

说实话，我当时的感觉不是开心。是一种很奇怪的震撼。就像一个你认识很久的人突然露出了你没见过的一面。你一直以为他只会聊天，结果他挽起袖子就开始干活了。

从那天起，我开始把所有重复性的工作都交给它。

不是一次性交代。是写成规则，让它以后每次遇到同类任务都能自己处理。

到 5 月底的时候，这套东西已经成型了。

我给它搭了这么几样东西。

一个规则文件，告诉它我是谁、我在做什么、我有什么约束。

一个文件夹结构，让它知道每样东西该放哪。

一套 Skill，让它在不同任务里自动切换不同的工作模式。

一个素材库，让它写文章之前先自己查有没有相关素材。

一个文章索引，让它先判断选题有没有重复。

还有最重要的——检查点。

写完文章之后不要直接交，先跑一遍自检，禁用词有没有，开头有没有跟最近几篇撞，索引补了没，日志补了没。

这些都不需要我盯着。

它自己会做。

到这一步，我跟 AI 的关系已经完全变了。

以前是我问它答。像面试。

现在是我定规则，它执行。像管理。

这个变化大到什么程度呢。大到我现在写这篇文章的时候，90% 的工作已经是在我不在场的时候做完了。Claude Code 自己读了选题库，自己比对了文章索引确认没有重复，自己读了最近三篇文章的开头确认风格，自己调了 Skill，自己起草了初稿，自己跑完了审稿。

我做的事情就是现在这样——最后看一眼，调几处细节，确认语气。

剩下的时间，我可以去想选题、读文章、学新东西。

而不是每天重复交代同一件事。

这里有个挺反直觉的东西，我想说一下。

很多人觉得，搭这套系统一定需要很高的技术门槛。

写代码、配环境、折腾命令行。我不会这些，做不了吧。

我自己就是最好的反例。

我不懂代码，不知道什么是 Python 脚本，不知道什么是命令行参数，甚至我连 GitHub 上的项目一开始都不知道怎么下载。

但我做成了。

因为搭 Harness 需要的核心能力，根本不是技术。

是另一种东西。

是你愿不愿意把你脑子里的流程写下来。

是你愿不愿意花一个下午整理文件夹，然后永远不用再整理。

是你愿不愿意忍受一开始的"好麻烦"，换取以后的"不用管"。

说实话，这个能力跟写代码没有任何关系。

它更像是一种习惯。你习惯了每次重复交代的时候，不是忍着，而是把它写下来变成一个规则。你习惯了每做完一件事之后想一想，下次能不能让它自己跑。

不需要一次搭完。我是陆陆续续搭了两个月才到今天这个程度。

但你只要开始搭第一样东西，后面的事就会自己推着你走。

写到这里，我突然想起 Karpathy 提的 Vibe Coding。

不瞒你说，我特别喜欢这个词。它准确捕捉到了 AI 时代初期那种自由感——不用想太多，先做再说。那种感觉真的很爽。

但我越来越觉得，Vibe Coding 描述的是 AI 的第一个阶段。

在那个阶段，你被 AI 的能力震撼。你觉得它什么都能做。你像发现了一个新大陆的探险家，到处试试看看，每一天都有惊喜。

但过了那个阶段之后，你会开始面对一个很朴素的问题。

惊喜不能当饭吃。

你真正需要的不是"哇它居然能写这个"，而是"它明天还能不能写得一样好"。

你需要的不是一次性的惊艳。

是可持续、可复现、可信任的产出。

而这些东西，一个裸模型是给不了你的。

你得给它包上一层系统。

所以回到这篇文章开头那个数字。

120 件活。15 次深度聊天。

这个比例不是我设计出来的。是我搭完系统之后回头看，自己也被吓了一跳。

我并没有刻意不去跟 AI 聊天。聊天依然很好用。碰到一个新想法，打字说两句，看看它怎么说——这种轻量级的互动，永远不会消失。

但当你的系统搭起来之后，你会很自然地发现，大部分沟通不需要你亲自参与了。规则替你说了。结构替你说了。上下文替你说了。

你需要亲自开口的时刻，只剩下那 15 次——新想法、新方向、需要你真正做判断的关键节点。

剩下的 105 次，交给系统。

这就是 Harness。

它不需要你懂技术。

它只需要你愿意把"每次都要重复说的话"，写下来一次。

就一次。

然后整个世界都不一样了。

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