大家使用 AI 时，遇到了哪些觉得「只有模型/Agent 从业者才说得清」的问题？

最近想做一个小收集：日常在使用 Claude Code、Codex 等 AI 工具的朋友们，有没有遇到过一些真实的使用问题，是你觉得如果能了解背后的一些模型训练原理/产品设计机制，会有帮助的？

比如我的:

• 同一个 skill、同个模型在不同 harness 上表现存在明显差异，应该怎样更好地约束？

• 为什么 agent 改 skill 时，常常把某个 badcase 补成一条很具体的新规则，最后规则越堆越乱？更好的对齐方案是什么？

有这个想法，是因为我之前看了一篇 Claude Code 产品负责人 Cat Wu 的访谈，她分享了一些自己在不同场景下使用 Claude Code / CoWork 的方法。这让我觉得，真正做模型、Agent 或 AI 产品的人，其实有很多隐性的使用经验。而如果我们也能有一些这样的认知，就能够更好地使用工具。

所以想先做一期问题收集。大家可以直接在评论区回复~ 我设想的是，有一部分问题可能通过大家互相分享经验就能得到直接的解决，剩下的问题我会再整理和找合适的人解答！

内容可以包括：

1. 你在用什么工具 / agent？想让它完成什么任务？

2. 它出现了什么让你困惑的行为？

3. 你已经尝试过什么改法？