从濮院古镇到 Codex，我想通了工作流
五一假期去了一趟嘉兴濮院古镇。古镇本身不新鲜，但和父母边走边聊，反而让我把两个看似无关的东西连了起来：人的路径，以及 AI 的工作流。
古镇只是一个入口
濮院是一个商业化程度不低、但还算舒服的古镇。
它不是那种只有一条街，然后把所有「古镇元素」都硬塞进去的地方。地方足够大，人流被摊开，表演、店铺、水道、石桥都有，但没有过分拥挤。
上海开过去一百多公里，顺的时候一个半小时，假期回程堵一点，大概两个小时。作为和父母一起出门的小短途，它刚刚好。
这些年去过很多古镇。真要说建筑上的差异，我不一定看得出那么多。但我越来越觉得，很多地方真正留下来的，不是景点本身，而是你和谁一起去，路上聊了什么。
人生路径不是随机数
晚饭后，我妈去骑共享单车。我和我爸坐着聊天，聊到他年轻时的一些选择。
他最早在东北工作，后来想离福建近一点，于是一边上班一边考研。半年后考上重大，再后来毕业回到福建。
这听起来像一句轻描淡写的总结，但放在当时，其实不是一件容易的事。工作已经开始，还要重新进入学习状态，还要把自己从一条既定轨道里拔出来。
他还讲到一位朋友，三十多年前就选择去新西兰，通过技术移民拿到 PR（永久居留），后来又去了墨尔本。
在今天看，这像是一个很合理的海外路径。但放在当年信息并不流通的环境里，能想到这条路，敢走这条路，本身就说明一个人的信息源、性格和行动力都不一样。
所以很多选择回头看像偶然，其实背后都有线索。
信息、性格、时代和身边的人，会一起把一个人推向某条路。
Codex 也在等自己的路
这几天我接触 AI 的时间少了一点，但把一个旧工作流迁到了 Codex 上。
做法很简单：把原来在 Claude 里用的 Skills 文件（技能配置）整理出来，交给 Codex，让它按照同样的流程完成文章优化、公众号排版、X Article、小红书文本和配图。
结果比我预期好。昨天那篇文章的段落图、信息图、HTML 排版，基本都跑出来了。文字也比我之前预想的更顺。
问题当然还有。微信公众号编辑器不能直接把本地 HTML 里的文字和图片一次性完美粘进去，图片还要单独上传。手机端也不够顺，因为 Codex 目前更适合在电脑上用，本地 Skills 也不是云端自动同步。
但路径已经出现了。
如果用 Tailscale、Termius 之类的工具远程连回家里的电脑，再在 terminal（终端）里打开 Codex CLI（命令行工具），手机也能间接调动这套本地工作流。
它不一定优雅，但可行。
模型不是全部
我现在越来越觉得，AI 的重点不只是模型本身。
模型像大脑，但大脑需要身体。它需要工具、记忆、文件系统、评估系统、上下文压缩，也需要在关键节点把人叫回来确认。
这就是我最近理解的 harness engineering（给模型装上工具和工作流的工程）。
它关心的不是一句 prompt（提示词）怎么写得更漂亮，而是：
- 哪些决定可以交给 AI？
- 哪些地方必须让人把关？
- Skills 文件要写到什么颗粒度？
- 上下文什么时候压缩？
- 失败后怎么自我修复？
- 生成内容、生成图片、排版、发布，如何被串成一个闭环？
prompt engineering（提示词工程）像是在学怎么和模型说话。
harness engineering 更像是在给模型安排一个可以做事的世界。
最后
从濮院古镇走回来，我脑子里其实只剩下一个判断：
人不是孤立地做选择，AI 也不是孤立地变聪明。
人被信息、性格和时代塑造。
AI 被工具、记忆和工作流塑造。
下一步，不只是等模型更强，而是把这套能持续做事的工作流真正顺起来。
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