很多人还在讨论 prompt engineering，但我觉得这已经不是关键问题了。
AI 真正改变组织能力的地方，是把研究、判断、执行变成一套闭环系统：
Decompose → Continue → Verify → Accumulate。
过去一年半，我们内部持续把 AI 融入 research workflow，最大的体感是：
个人能力会被放大，但前提是团队要有好的 harness，把模型能力转化成可验证、可复用、可积累的工作资产。
AI 浪潮中，每个人都需要不断迭代，不给自己设限；团队更需要不断问自己：
我们是否真的在扩展能力边界？
我们是否给研究员、IC系统、builder 配备了足够好的武器？
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Stop blaming the prompt. Your AI workflow has no closed loop.
The real AI upgrade for research institutions isn't prompt engineering. It's harness design.
Decompose → Continue → Verify → Accumulate.
Same model, better harness: ~5x throughput, cleaner signals, reusable research assets.
Let's break it down with quantitative factor research 👇
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