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AI & Enterprise

Anthropic旗下Claude Code首轮请求最高达7.5万至8.5万Token，未提问先占用大量上下文

AI咨询公司Systima对Claude Code与开源工具OpenCode进行对比测试后发现，Claude Code在用户发出指令前就会先向模型发送大量Token。最简场景下，首轮请求约为32800 Token；在真实开发环境中，则可能升至7.5万至8.5万Token。造成差异的主要因素包括工具说明、系统提示词、指示文件以及MCP服务器配置，这不仅会增加调用成本，也会提前占用上下文窗口容量。

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AI编程工具普及催热Harness Engineering：让LLM更可控地执行任务

随着AI编程工具加速普及，Harness Engineering正成为开发者社区的热门方法论。其核心是通过上下文窗口、系统提示词、检索增强生成（RAG）、工具调用及多代理（Multi-agent）协作等设计，让LLM按预设方式完成任务，并将相关经验沉淀为可复用的Skill。与此同时，业内也出现了从Skill转向模型组合与多代理协作的趋势。