初次見面。我是 PRUM 株式會社的工程師，すもも🍑
平常會整理並分享在學習程式設計與實務工作中，容易卡關的重點與思考方式。
如果你對 PRUM 有興趣，也歡迎順道看看我們的企業網站。
▶企業網站
關於如何與 AI 相處，我又看到了一個新名詞：「脈絡工程（Context Engineering）」、「迴圈工程（Loop Engineering）」……。雖然我對目前使用 AI 的方式並沒有特別不滿，但如果有更有效的用法，我也想了解，所以就下定決心花點時間好好查了一下。
查過之後發現，這半年來，大家對 AI 用法的思考已經進化了好幾個階段，所以我也想把自己的想法整理分享出來。
本來這半年到底怎麼變化的？
查了一下之後，AI 的使用方式大致是照著這樣的順序演進的。
- 提示工程（Prompt Engineering，～2024 年左右）：想辦法更聰明地向 AI 提要求
- 脈絡工程（Context Engineering，2025 年 6 月左右～）：在請 AI 動手之前，先把必要資訊與背景交代清楚
- 馬具／系統護欄工程（Harness Engineering，2025 年後半～2026 年初）：把讓 AI 容易運作的環境本身先整備好
- 迴圈工程（Loop Engineering，2026 年 6 月左右～）：建立一套讓 AI 能持續自己「執行→確認→前進」的機制
「馬具」是什麼？意外很適合的名字
我個人覺得最有意思的是「harness」這個詞。它原本就是馬具的意思。
再優秀的馬（AI 模型），如果沒有韁繩或馬鞍（harness），也不會照著你想要的方向跑。AI 也是一樣，即使模型本身再聰明，如果周邊的環境（可用工具、紀錄方式、確認機制等）沒有整備好，就無法好好發揮力量，這就是這個想法。 順帶一提，OpenAI 在 2026 年 2 月曾發表，當 AI 代理（AI agent）在沒有任何人工撰寫的情況下產生 100 萬行程式碼時，關鍵就在於把這個「harness」整備好。
4 種做法共通的是「人類角色」的變化
這 4 個詞雖然看起來各自不同，但排在一起看，就能很明顯感受到 AI 的進化。
一開始，人類的角色是「當下直接對 AI 下指令的人」；慢慢地，則轉變成「為 AI 設計判斷基準與運作機制的人」。 提示工程時期，人類還是主角；但到了迴圈工程，人類已經站到迴圈外，轉而成為打造機制本身的人。
AI 能做完的只有「7、8 成」左右
基於上面的脈絡，我也把它和自己在實務上的感受對照著想了一下。
我感覺現在的 AI 很擅長把品質從 0 提升到 7、8 成。但接下來從 7、8 成到 10 成的收尾，仍然需要人的介入。 像是修正用字遣詞上微妙的不自然感，或把細節的講究再往前推進等等。
如果這是真的，那麼在 AI 成為理所當然的未來，所有人的輸出基礎（0→7、8 成的部分）應該都會平均被拉高。如此一來，真正拉開差距的點，可能就會移到能不能把後面的「7、8 成到 10 成」做到多講究。
但是這個前提在迴圈工程之後也許會被打翻
這裡有一件事我想老實說明一下。
迴圈工程，嚴格來說是指「讓 AI 自己確認結果、邊修正邊完成」的機制，和 AI 模型本身透過新學習而變得更聰明，並不是完全一回事。不過，如果這種「自己確認並修正」的迴圈精度持續提升，未來也不是完全沒有可能讓 AI 自己做到從 7、8 成收尾到 10 成。
如果真變成那樣，那麼我剛剛提到的「人類最後的講究會成為差異化」這個想法，可能也會不成立。老實說，這之後會怎麼演變，我現在也還看不清楚。
但是就算以後能把收尾也交給 AI，又如何？
有一件事我很確定。就算未來 AI 真的能從 0 到 10 全部完成，如果裡面沒有自己的意見與感受，我老實說還是會覺得很無聊。極端一點說，如果一篇文章完全沒有自己的想法，或許也就失去了特地發聲、分享資訊的意義。
所以我希望在追求品質的同時，也能把自己的實際經驗與思考好好放進去，保留「人味」。 不管最後多大程度能把收尾交給 AI，究竟要不要把自己的視角與想法放進去，終究只有自己能決定。
與其把一切都丟給 AI 然後滿足於此，我更想一邊和 AI 一起創作，一邊享受這個過程。這次研究了很多之後，最強烈留下來的就是這份心情。
所以不要滿足於目前的用法，繼續跟進吧
正因為還有不懂的地方，我才更想不要停在現在的用法，而是趁早多試幾種做法、反覆摸索。
- 先試著優化和 AI 溝通的方式（提示）
- 接著思考，在請它動手前先提供哪些資訊，能提升準確度
- 如果有反覆發生的工作，就試著把它模板化或工具化，做成機制
- 想一想自己「從 7、8 成到 10 成」最在意的點到底是什麼
老實說，嘗試新的使用方式真的滿麻煩的。因為需要時間適應，而且在真正得到高精度結果之前，往往還得反覆親自跟 AI 溝通調整。如果目前的方法已經勉強運作得不錯，要再多花力氣往下一步走，確實會提不起勁。
但如果安於熟悉的用法，感覺自己也會更晚察覺未來的變化，所以我想不要滿足於現況，慢慢嘗試下一個階段。
總結
與 AI 的相處方式，已經從提示→脈絡→馬具／系統護欄→迴圈持續演進，而人類的角色也正從「直接下指令的人」轉向「打造機制的人」。
即使未來 AI 能產出高品質內容，如果背後的人沒有自己的想法，最終還是會變成無聊的內容。
我希望能配合 AI 的發展，一邊更新用法、一邊追求品質，同時也把只有人類才能提供的第一手資訊（意見、經驗）融入進去，做出有人味的內容。
正因為這是沒有標準答案的變化，所以我想不要停下來，持續動手實作。AI 終究只是工具，我更想著重的是：在使用工具的同時，該怎麼把「工具背後的人」表現出來。 ---
PRUM 的工程師多半是從無經驗開始錄用的。
如果有興趣，也歡迎到企業網站逛逛。
▶ PRUM 招募頁面
我們也在經營一個整理工程師有幫助文章的網站。如果你有興趣，也歡迎看看。
▶ 對工程師有幫助的文章網站
1) --- 會變成分隔線（上一行必須是空白）
2) # 會變成一級標題
3) ## 會變成二級標題
4) ### 會變成三級標題
5) **粗體文字**會顯示粗體文字
6) ```當第一行與最後一行會顯示程式碼
7) 請搜尋 Markdown 語法，了解各種格式
