其实 Google 开源的 Harness²，让 AI 改了提示词、Skill 这些配置，GLM-5 就在一套测试里反超了没改配置的 Gemini 3.5 Flash！🤯
这些配置分 3 类：
1️⃣ 常驻 => 提示词、记忆，每轮都占上下文
2️⃣ 按需 => Skill、脚本、子 Agent
3️⃣ 钩子 => 卡在工具调用前后，模型跳不过
关键是把改好的配置拆开重测，去掉 Skill 平均掉 5.3 分，提示词那几块只掉 1.5 分！
不少人还以为，Agent 不好用就得换更强的模型。
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其实 Google 开源的 Harness²，让 AI 改了提示词、Skill 这些配置，GLM-5 就在一套测试里反超了没改配置的 Gemini 3.5 Flash！🤯
这些配置分 3 类：
1️⃣ 常驻 => 提示词、记忆，每轮都占上下文
2️⃣ 按需 => Skill、脚本、子 Agent
3️⃣ 钩子 => 卡在工具调用前后，模型跳不过
关键是把改好的配置拆开重测，去掉 Skill 平均掉 5.3 分，提示词那几块只掉 1.5 分！
其实 Google 开源的 Harness²，让 AI 改了提示词、Skill 这些配置，GLM-5 就在一套测试里反超了没改配置的 Gemini 3.5 Flash！🤯
这些配置分 3 类：
1️⃣ 常驻 => 提示词、记忆，每轮都占上下文
2️⃣ 按需 => Skill、脚本、子 Agent
3️⃣ 钩子 => 卡在工具调用前后，模型跳不过
关键是把改好的配置拆开重测，去掉 Skill 平均掉 5.3 分，提示词那几块只掉 1.5 分！