作者复盘发现，过早将 LLM 的代码能力固化为 Python 脚本，导致处理边界条件时频繁出错，建议在 token 足够便宜时，尽量让新系统跑在 LLM 能力之上。
📝 详细摘要
这是一篇来自《增长黑客》作者 XDash 的深度复盘推文。他反思了自己在 AI 使用中的一个常见错误：为了省钱和可控，过早地将 LLM 的代码能力固化为 Python 脚本。然而，这些脚本在处理未预判到的边界条件时（如日志分析、文件整理、RSS 解析）频繁出错。作者认为，当前 token 成本足够低，且其「Harness Engineering」框架足够健壮，因此应该让更多新系统直接运行在 LLM 能力之上，通过不断撞击边界和自我修复，最终凝结成稳定、强大的能力模块，而不是让人忙于修补脚本。
📊 文章信息
AI 初评：86
来源：XDash(@XDash)
作者：XDash
分类：个人成长
语言：中文
阅读时间：2 分钟
字数：479
标签： AI 使用, LLM, 脚本, Harness Engineering, 技术复盘