AI 七层关系：让 Token 到 Skills 替你打工
为什么你写了一堆提示词，AI 还是像个听不懂人话的实习生？
因为你把它当成了对话框，而不是一条流水线。真正的差距不在提示词文笔，而在于你有没有让 AI 跑通这七层。
📍 核心思路：从 "对话" 到 "交付" 的七层流水线
逻辑：搭 7 层结构，从字符碎片一直到技能包，让 AI 从 "会聊天" 进化成 "会干活"。
价值：让你从写 Prompt、设上下文、搭 Agent、接工具、划边界这七个维度，360 度看穿 AI 到底是怎么替你把活干完的。
📍 七层从下往上搭：
1️⃣ Token：AI 眼里没有 "客户复盘" 四个字，只有一串字符碎片
2️⃣ Prompt：告诉它做什么 ——"帮我做本周客户复盘，整理数据 + 写总结"
3️⃣ Context：把之前客户信息喂给它，AI 才不会每次都从头问
4️⃣ Agent：自动拆任务 —— 查数据→整理→写总结→排版
5️⃣ Harness：安全阀 —— 禁止它做什么、错了怎么回退（最容易被忽略）
6️⃣ MCP：按协议接 Excel、CRM、网页搜索，AI 从 "动嘴" 变 "动手"
7️⃣ Skills：最终吐出一份完整规范、能直接发客户的复盘报告
📍 为什么这套拆解有用？
🧠 对症下药：卡在第 3 层上下文，再堆 100 版 Prompt 也没用
🧠 边界感：没 Harness 的 Agent 就是没刹车的跑车
🧠 工业感：MCP 一通，AI 才从 "玩具" 变成 "员工"
📌 记死这句话：
提示词只是第 2 层，真正让 AI 替你打工的是上面 5 层。
✅ 搞懂了分层，AI 就不再是聊天机器人，而是你的一人公司。
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