我們發起「」時，想支持的，是在 AI 時代涌現出的新一代創業者和創造者。

歸藏就是這群人的一個縮影。

他原本是一位 UI/UX 設計師，從 ChatGPT 問世起就不斷寫出神級提示詞，有人說他幾乎「養活了半個 AI 自媒體圈」。最近幾個月，他開始嘗試 vibe coding，做出了 CodePilot。這個項目最初只是「給 Claude 命令行做一個 UI」的想法，最終卻演變成一片關于 Harness、上下文和 AI Native 產品形態的實驗田。

真正驅動這一切的，不是傳統意義上的編程能力，而是對問題的理解、對產品的判斷，以及持續調動 AI 完成復雜任務的能力。他把 10 年經驗都寫進了 skill。

Token Grant 想支持的正是這些站在變化之處的人。

我們希望它成為你起跑時的推力： 如果你已經在用 AI 構建新的工具、產品或組織，不必等到萬事俱備。

先做出來，先發布，先讓用戶找到你，先讓世界給你反饋。

然后，讓未來自己長出來。

真格投資合伙人 Koji

從 Prompt 到 Harness

Q：請介紹一下你自己以及現在做的事。

歸藏：我之前是一位 UI/UX 設計師，最近幾個月開始 vibe coding，做了一個產品叫 CodePilot。

Q：Harness Engineering 帶來最大的變化是什么？作為一個很會寫 prompt 的人，你覺得現在還有優勢嗎？

歸藏：Prompt 的核心不是提示詞，是其中蘊含的一整套解決問題的思路和思維模式。

如果你真的是會寫提示詞的人，Harness 反倒會把你的上限提高很多。以前你只能在一個非常有限的上下文和長度里規劃任務，但現在你有了一整套工具，包括 memory、skill、CLI、MCP。

你的代碼、圖像，甚至不同模態的提示詞，都可以被組合進一整套工作流里。你的提示詞會變得更長、更通用，上限也更高。

Q：在上限提高之后，你覺得最重要的能力會是什么？

歸藏：第一是主觀能動性，第二是學習能力，第三是品位。

這不一定是某一類的品位，而是你在當前行業里的獨特經驗，是你過去學習、工作、內容消費沉淀在身體里的那套審美和判斷。

每個人的上下文都不一樣。

Q：當時是什么契機讓你來申請 Token Grant？整個流程里，有沒有什么特別打動你的瞬間？

歸藏：海辛（實驗電影人、AIGC 藝術家）轉給我一個表單，我點進去一看就覺得：「呀，這個東西好?！?/p>

我很好奇真格資助 agent 的理念是什么，于是就填了申請。

最打動我的是整個流程特別精簡。我覺得這代表了一種信任和尊重。我最怕復雜流程和各種約束，但這次體驗下來完全沒有，所以我最近一直在瘋狂跟開發者朋友們安利 Token Grant。

Token 是虛擬世界的原料

Q：拿到 Token Grant 之后，你做第一件事是什么？

歸藏：充 Token，再買兩個號。

Q：對于你來說，Token 像是什么東西？

歸藏：Token 就是虛擬世界里 3D 打印機的原料。3D 打印最常用的就是 PLA。它是通用的，但最后打印出來的東西都不一樣。

Q：你今天花了多少 Token？

歸藏：我今天早上起來一直在忙物理世界的事情。我最多的一個月花了 7600 萬 Token。很多人都在說「1 億 Token 俱樂部」，但我發現我的產出很高，Token 消耗量卻不算多。很多人消耗大，是因為會并發使用 Token，開好幾個 worktree 或 agent teams，但我把握不住，我審核不過來。

Q：最近一次覺得「這個 TOKEN 花得特別值」是什么時候？

歸藏：我現在所有精力都在維護一個項目。

它整體 TOKEN 消耗沒有多夸張，但產出非常可怕。我拉了個數據，現在這個項目累計已經寫了超過 30 萬行代碼，來來回回刪減之后，項目里還保留著 11 萬行代碼。

還有一個是最近在玩 Claude Buddy。我給它寫了一個硬件固件，是一個墨水屏。我第一次發現，做 AI 硬件的成本已經低到了這種程度。

另外還有一個特別重要的是產品思考。

我把它通過 USB 插到 Mac 上，然后告訴 Claude Code：「這里有個官方項目，但我的設備跟它不一樣，我現在用的是這個設備，你幫我改一下?！菇Y果它一個小時就幫我做出了一個完整的固件。

它不是普通軟件，是一個完整系統。整個設備只為這一件事服務。

這件事對我影響特別大。以前我根本不想碰硬件，學校里也學過面包板、Arduino，過程特別痛苦，因為它的代碼邏輯跟普通開發完全不一樣?，F在不管了，直接懟上去就完事了。

搞完這個之后，我又買了一堆別的硬件，想繼續試試看。

Q：如果有一天有了無限 TOKEN，你會做什么？

歸藏：現在限制我的不是 Token 了，而是我自己。

對我來說，Token 其實已經接近無限了，因為我根本消費不完。在有限的 24 小時里，我還得吃飯、睡覺、維持正常生活。

但 Token 的質量可以提高。

我之前拉過一個統計，我到現在已經有幾百個 commit 了，其中 47% 都是 fix。

所以核心問題不是 Token 的量，是單位 Token 能解決多少問題。就像現在 47% 的 commit 都在修 bug，如果未來這個比例降到 20%，剩下 27% 就會變成功能增量，讓我構建更多東西。

Q：你現在一天的生活是什么狀態？

歸藏：我現在的生活大概分成幾個部分。

早上起來第一件事是開發，寫 CodePilot。每晚睡覺前，我都會給 Codex 和 Claude Code 布置定時任務，讓它們從凌晨 5 點開始工作。這樣我起床之后，就能直接拿到一個版本去測試和審核。

第二部分是內容和信息消費。我的 skills 會自動爬取我常看的一些 newsletter、網站和郵件，也會結合我的日程做提醒、生成報告。我自己也會刷 X。

再往后就是內容發布。短的內容，我一般直接語音輸入，因為它自帶潤色。長的內容，我會交給 AI。我有一整套內容生產流程會自動跑完，我只需要完成第一步：給上下文定調。

我一整天都在這個循環里。

很多人覺得做這些都不睡覺，但我睡覺很正常，一般 1 點就睡了，下午還會去健身。正常生活還是能保證的。AI 解放了很多時間，但同時你也會去做更多事情。

一個小時，產品的第一版

Q：當時是哪個具體瞬間讓你意識到要做 CodePilot？

歸藏：我跟很多人講過這個故事。

我現在這個項目最開始的文件夾名字叫「Opus 4.6 test」。

我一直覺得 Claude 命令行有一個很煩的問題，就是看不到聊天歷史記錄。但聊天歷史是很重要的資產。雖然能調出來，但過程特別復雜，看著也不爽。所以我當時就想：那我給它做個 UI 吧。

剛好那時候 Opus 4.6 發了，我就想試試看，給它一個特別大、特別難搞、但又要求很穩的任務。結果它一個小時就給我做出了第一版，且第一版已經非?？捎昧?。

后來我就把它發出來了。發出去之后，很多人說特別需要這個東西。我就把它簡單打了個包發給大家用。結果用著用著，大家成了你的用戶，你沒法不繼續做下去了。很多人會在 GitHub 提 issue、提 PR，然后你就會被用戶推著往前走。

卷著卷著，你自己也開始想做更多。

我自己的想法是把它當成一個 Harness 的實驗田。因為做 Harness 不只是把一些能力暴露出來而已。你研究越深，就越會發現：上下文控制才是最核心的東西。

Q：你現在怎么理解 Harness ？

歸藏：我覺得它就是整套 agent 本身。這個定義現在已經跟 AGI 一樣，被無限泛化了。

我們今天想到的所有東西，比如提示詞、skills、MCP、CRM，這些都是 Harness 的一部分。它們最后都會匯聚成 context，再傳給模型。

它本質上是一整套流程。如果從模型往外倒著看，第一層是 context，也就是上下文的組織和管理。再往外，就是各種組件：工具調用、function call、MCP、scale、CRM、memory……這些全部都屬于 Harness。

某種意義上，模型之外的一切都算 Harness。

對大多數人來說，只要你愿意花錢，一個月買 200 塊的 Max，Token 就已經接近無限了。

Q：你在迭代的過程有什么感受？

歸藏：我現在慢慢迭代出了一套自己的方法。

因為我之前沒用 Vibe coding 寫過這么大的項目，所以現在整個開發流程已經變成了文檔驅動。所有東西都是文檔，整個 Harness 也是靠文檔來完成的。

其中有三個最核心的文檔：Claude Code 文檔、目錄路由文檔，還有護欄文件。

Claude Code 文檔本質上就是 AI 的憲法：什么絕對不能做，什么絕對必須做。

目錄文檔包含整個項目里所有文檔的入口和結構。

護欄文件則要保護兩個東西：一個是上下文，另一個是接口。我是一個多服務商的平臺，會接各種 code plan。一旦這里壞掉，用戶整個軟件都沒法用，這屬于 P0 級問題。其它 bug 都不算 bug。

我現在基本不用 code 自帶的計劃模式，我覺得那個很弱。我大約 70% 的時間都花在調研上。我會不斷和 AI 討論技術方案、反復審核計劃文檔，再讓它按文檔執行。你計劃得越細，后面出問題的概率就越小。

這樣它才能長時間、連續地完成任務。

一個任務拆成 10 個 pass，它一晚上就能全部做完，還會自動調用 MCP、跑測試、做 smoke test。

另外還有一個特別重要的是產品思考。

因為你做的東西不是給機器用的，是給人用的。Vibe coding 最終是產品，不只是代碼。你要不斷思考：這個功能對用戶意味著什么？產品層面應該怎么設計？未來會怎么演化？

AI 不知道很多東西。

第一，它不了解用戶真實的運行環境。AI 默認世界上只有 macOS。如果你做多端產品，它最后一定會把 Windows 忘掉。

第二，它缺乏特定領域的知識。對于沒見過、已經過時的事實性信息，它非常容易出錯。就像它以為 Anthropic 只更新到了 Opus 4.0，實際上都 4.7 了。

最可怕的不是它不知道，是它以為自己知道，但知道的是過時信息。而過時的信息，本質上就是錯誤信息。

最后一個問題是決策。AI 不知道什么東西是好的，也不知道你真正想要什么。長期磨合之后，通過 memory 和文檔，它會慢慢對你的偏好產生感知。但遇到一些全新的、你從來沒做過決策的事情時，它還是不解。

Q：你怎么幫他判斷就是什么好，什么不好？

歸藏：我自己判斷。它只需要給我足夠的信息就行。

我自己其實不寫代碼，一行都沒寫，到現在整個軟件我一行代碼都沒碰過。我也不懂代碼，最多懂點 HTML、CSS，但現在這些也不用我碰。

遇到我不懂的，它會給我講。我懂，我就自己做判斷。

Q：不管是你之前寫提示詞，還是現在跟 AI 一起寫代碼，很重要的一環都是調研，把知識沉淀下來。

歸藏：我之前對外分享的時候，經常有人問我什么最重要。我說得最多的一句話是：上下文就是一切。

對于使用者來說，你要給 agent 準備足夠精準、足夠豐富的上下文；對于開發者來說，你 agent 里最核心的組件也是上下文。

上下文都是一切。

一個人能做的事沒有上限

Q：你理想中的 AI Native 產品應該是什么樣？

歸藏：我昨天參加了一個會，大家一直在聊產品。但我后來覺得，有一個東西比產品本身更重要：組織。

以前我沒有意識到這個事，因為我一直是單打獨斗。但后來我發現，當一個組織本身是 AI Native 的時候，它產出的東西天然就會是 AI Native 產品。

看組織有時候比看產品更精準。

因為「產品」這個詞現在已經被泛化了。比如你說 Notion，它最開始肯定不是按 AI Native 去設計的，但它現在幾乎所有地方都在加 AI。你寬泛一點說，它也算 AI Native，但嚴格一點又不算。

但如果一個公司本身就是 AI Native 的，即便它產出的產品跟 AI 一點關系都沒有，里面沒有任何 AI 功能，我覺得它依然算 AI Native。

Q：OPC 組織層面最大的挑戰會是什么？

歸藏：最大的挑戰還是跟物理世界接觸。

作為公司、主體、自然人，你始終要跟這個世界交互，要建立信任。公司的財稅、身份認證，這些其實才是最核心的挑戰，也是 AI 短期解決不了的部分。

但我覺得今天，一個人能做到的事情已經沒有上限了。

像我一個人 70 天寫了幾十萬行代碼，同時還作為自媒體一個人更新 9 個平臺，而且都在持續更新。這在以前是完全不可能做到的。

現在 TOKEN 對我們來說已經接近無限了。但當生產力上來后，真正重要的東西就變了。

Q：如果 CodePilot 只留下一種功能，會是什么？

歸藏：聊天輸入框，再加一個語音按鈕。

Q：為什么？

歸藏：因為 agent 產品最后都可以被砍成這樣。這是最自然的形態。我自己也是這么工作的。

所有東西都從上下文來，最后也要回到聊天框去。

AI 可以感知一切上下文，產品里的所有東西理論上它都能感知。只要它能感知，它就可以自己改、自己迭代、自升級。

壞了以后，它甚至還能自己修。

Q：有什么是你希望 AI 可以做，但現在還做不到的？

歸藏：是我們的互聯網基建限制了 AI。

即便像 Vercel 這種已經算最簡單的工具了，它里面依然有很多復雜部分，服務器配置還是繁瑣。且它本身也不是 AI Native。

我們真正需要的是 AI Native 的基礎設施。

我之前分享過一句話：AI 的能力等于你給它提供的工具。

Q：你預期一年之后自己會有什么變化？

歸藏：我希望 AI 能替我做更多事情，讓我有更多時間去線下做一些事。

我覺得 AI 這兩年一定會大規模轉向物理世界。

我過年的時候寫過一篇文章。當時很多人都覺得，AI 改變物理世界的形態會是機器人。但我一直覺得，最先真正落地 AI 的一定是汽車。

因為車本身就有電池、有輪子，移動速度比機器人更快，想去哪就去哪。

現在很多電車已經像 AI 的物理載體了。它是多卡并發網絡，跟一個超強 Wi-Fi 一樣穩定。它還有很大的電池、空間，車里的屏幕可以直接當副屏。

現在 OPC 越來越多，整個組織形態也在慢慢解體。如果再跟 AI、跟新的工作方式結合，我覺得這里面的未來想象空間特別大。

還有一個讓我很震撼的是硬件。

做了替代 Claude Buddy 的墨水屏設備后，我發現中國的硬件生態非常厲害。有個設備才 500 塊，還有更小的是 200 塊錢，里面帶麥克風、全鍵盤、藍牙、Wi-Fi、聲音、攝像頭，還能自己跑 Linux 系統。

你完全可以在里面裝一個 agent，掛在背包上，讓它實時跟你的手機交互。

這些東西現在人人都能做。200 塊錢，一根 USB 線插上就能開始。

大部分技術已經齊備了。很多事情發生會比大家想象得更快。

智能又往前邁了一步

Q：讓你印象最深的一次發布是什么？

歸藏：還是 ChatGPT。

如果你跟得足夠久，后面多少都是有預期的。但 GPT 當時是完全沒有預期，它帶來的震撼是最大的。

接下來一個是 Sora，再往后是 NanoBanana。所有讓我感覺到「智能」本身在提升的東西，都會讓我特別震撼。

我覺得它真正重要的不是美學，是智能本身。它又往前邁了一步。

Q：你還記得第一次跟 NanoBanana 交互的場景嗎？

歸藏：我第一次讓 NanoBanana 去處理一些需要推理的信息，看它把排版展示在圖片上的時候，非常驚喜。那個瞬間我就意識到，我們整個多模態的新時代要來了。

Q：CodePilot 讓你最意料之外的是什么？

歸藏：我健身教練給我印象很深。

我每次健身中間休息的時候都會跟他閑聊，也會聊 AI。他原來一直自稱「電腦白癡」，復制粘貼都不太會，甚至分不清 macOS 和 Windows。

但有一天我練完之后，順手給他裝了一個 CodePilot。

結果過了兩天，他特別興奮地跑來跟我說，他做出了一個自己一直想做的東西。

他干這行十年，從來沒請過假，但那段時間天天請年假。

僅僅一個月，他就從一個完全的小白，快速完成了很多原本像是計算機專業四年才會積累下來的基礎能力。后來我跟他說很多東西，他都能接得上。他自己做了很多 skills，甚至還開發了一個軟件。

Q：你覺得一個產品做到什么程度就可以發布了？

歸藏：現在 X 上有很多產品構建的方法分享。

在你開始做第一版，甚至還沒開始寫第一行代碼的時候，你就應該發布它。

當你起心動念的時候，就應該先發出來，然后不斷迭代、不斷獲取反饋。

不用擔心沒人看，你的用戶會自己找到你。等你第一個版本真正上線的時候，你可能已經積累了一批用戶了。

最重要的是避免陷入完美主義。

尤其是設計師，我們這個群體天然會特別在意品質、特別想精益求精。我不是說完美主義有問題，只是在 AI 時代做產品，快速迭代、快速曝光非常重要。

Q：給那些還在申請 Token Grant 的開發者一句話，你會說什么？

歸藏：上下文就是一切。