阶段	你现在的状态	下一步该学什么	该重点读哪章
入门者	会跟 AI 聊天	Prompt 工程四大技巧	第 1 章
入门者进阶	Prompt 写得还行	了解 Context 是什么	第 2 章
进阶者	懂 Context	学会管理 Context(CLAUDE.md、MCP)	第 2 章 + 第 5 章
进阶者进阶	Context 管得不错	了解 Harness,开始用 Agent	第 3 章
高阶者	在用 Agent	学会搭 Harness、设计 Loop	第 3 章 + 第 4 章
高阶者进阶	在玩 Loop	优化 Loop 设计、降低风险	第 4 章

6.3 入门者:先把 Prompt 练好

如果你是入门者,不要焦虑那些新概念。

Prompt 工程是地基。地基不打牢,上面的 Context、Harness、Loop 全是空中楼阁。

具体怎么练

第一步:每次跟 AI 对话前,先想三件事。

我想让 AI 扮演什么角色?
我想要的结果长什么样?
有没有例子可以给它参考?

这三件事想清楚了,你的 Prompt 质量就超过 80% 的人了。

第二步:养成"分步骤"的习惯。

不要一口气把所有需求都丢给 AI。先让它做第一步,确认没问题,再让它做第二步。

第三步:建立自己的 Prompt 库。

遇到好用的 Prompt,存下来。下次遇到类似场景直接复用。

6.4 进阶者:学会管理 Context

如果你已经过了入门阶段,最有性价比的下一步就是 Context 工程。

为什么?因为你已经会写 Prompt 了,但 AI 还是经常"不够聪明"。原因通常不是 Prompt 的问题,而是你没给它足够的 Context。

具体怎么做

第一步:写好 CLAUDE.md。

如果你在用 Claude Code,这是最重要的一步。把项目概况、代码风格、常用命令、注意事项都写进去。让 AI 每次都"带着背景知识"跟你对话。

第二步:学会"先给资料,再提要求"。

不要直接说"帮我写一份报告"。先把相关文档、历史报告、参考链接都给 AI,然后再说"参考这些资料,帮我写一份"。

第三步:了解 MCP,开始连接外部工具。

MCP 可以让 AI 自动查数据库、抓网页、调 API。这些"工具输出"会自动成为 Context 的一部分。你给 AI 的工具越多,它能自己获取的 Context 就越多。

// 一个简单的 MCP 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/mcp-fetch"]
      // 这个 MCP 让 AI 能抓取网页内容
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/mcp-filesystem", "/Users/you/documents"]
      // 这个 MCP 让 AI 能读你指定目录的文件
    }
  }
}

6.5 高阶者:尝试 Harness 和 Loop

到了这个阶段,你已经不满足于"跟 AI 对话"了。你想让 AI 自己干活。

具体怎么做

第一步:深入理解 Harness。

用好 Claude Code 的权限系统。把危险的命令拉进黑名单。让 AI 先在分支上干活,别在主分支上瞎折腾。

第二步:开始用 Hooks 和 Skills 做自动化。

Claude Code 的 Hooks 可以让你在特定时机自动触发操作。比如"每次 AI 写完代码,自动跑一遍测试"——这就是 Loop 的雏形。

第三步:尝试设计你的第一个 Loop。

从一个简单的 Loop 开始。比如:

目标:让代码仓库的所有测试通过
评估机制:跑测试,看通过率
人类检查点:每跑 3 轮暂停,等你确认
停止规则:最多跑 10 轮,或全部测试通过

不要一上来就搞全自动部署、全自动重构这种高风险操作。先从低风险、可逆的任务开始。

一个最小可行 Loop 的设计清单

[ ] 我有没有写清楚"什么算成功"?(目标)
[ ] 我有没有一个客观的评估方式?(评估)
[ ] 我有没有设人类检查点?(安全阀)
[ ] 我有没有设最大轮数?(熔断)
[ ] 我有没有在安全环境里先试过?(测试)

五个都打勾了,再让 Loop 跑起来。

6.6 从新手到高手的完整路径

用一张思维导图把整个学习路径画出来:

6.7 几个常见问题

Q:我不是程序员,这些跟我有关系吗?

有。

你想想,2023 年"Prompt"也只是程序员的词。现在呢?你妈都在刷"教你写 Prompt"的短视频。

AI 工程的演进,最终一定会变成普通人的日常工具。今天你理解了 Context、Agent、Loop,明天这些概念就会出现在你用的各种 App 里。

早点理解,你就能早点理解那些产品在干什么。

Q:我该学哪个 AI 工具?

如果你是入门者:先用 ChatGPT 或 Claude 的网页版,把 Prompt 练好。

如果你是进阶者:试试 Claude Code 或 Cursor,开始让 AI 在你的项目里干活。

如果你是高阶者:深入 Claude Code 的 Hooks、Skills、MCP,开始搭你自己的工作流。

工具不重要,理解底层逻辑才重要。工具会变,逻辑不会。

Q:Loop 工程会不会让 AI 失控?

短期内不会。当前的 Loop 都需要人类检查点,AI 还做不到完全自主。

但长期看,这是所有人都在认真对待的风险。这也是为什么我在第 4 章反复强调——永远保留人类检查点。

Q:这些概念会不会很快就过时?

会。

AI 领域三个月一个新概念,半年一个大变化。Loop 工程这个概念才出生 15 天,谁知道三个月后会不会又冒出一个新东西?

但演进的逻辑不会过时:从 Prompt 到 Context 到 Harness 到 Loop,从"人说话"到"人备料"到"人搭环境"到"人设循环"——人的角色越来越轻,AI 的角色越来越重。这个趋势,十年内不会变。

6.8 最后想说的话

这门课到这里就结束了。

回顾一下,我们聊了:

Prompt 工程——怎么跟 AI 说话
Context 工程——怎么给 AI 备好资料
Harness 工程——怎么给 AI 搭好环境
Loop 工程——怎么让 AI 自己跑起来
四个必知概念——Vibe Coding、Agent、MCP、Coding Agent
落地指南——你在哪个阶段、该学什么

我不想给你一个"AI 会改变世界"之类的空话。我想说的是:

AI 工程正在从"怎么用 AI"变成"怎么让 AI 自己干活"。这个转变已经发生了,不是未来式,是现在进行时。

你不需要成为 AI 专家。但你需要理解这个转变。因为接下来的每一个产品、每一个工具、每一个工作流,都会建立在这个转变之上。

理解了这个转变的人,不会比不理解的人更聪明。但一定比他们更早一步。

课程到此结束

章节	链接
第 0 章写在前面	查看
第 1 章 Prompt 工程回顾	查看
第 2 章 Context 工程	查看
第 3 章 Harness 工程	查看
第 4 章 Loop 工程	查看
第 5 章必知新概念	查看
第 6 章怎么用起来	查看

想系统学习怎么真正用起来?推荐继续看:

Claude Code 小白课程 —— 手把手教你用 AI 辅助编程
Obsidian 笔记课程 —— 教你用 AI 管理知识

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感谢你看到这里。我们下一个课程见。

第6章 怎么用起来

第6章怎么用起来