学习 Harness Engineering

这是一个基于项目的课程，旨在构建环境、状态管理、验证和控制机制，使 AI 编码 Agent 能够可靠地工作。

Globe icon 本课程提供 13 种语言版本：English, 简体中文, 繁體中文, 日本語, 한국어, Español, Français, Русский, Deutsch, العربية, Tiếng Việt, Oʻzbekcha, Türkçe。请通过上方的徽章选择您的语言。

“学习 Harness Engineering”是一门专注于 AI 编码 Agent 工程化的课程。我们深入研究并总结了业内最先进的 Harness Engineering 理论与实践。我们的核心参考资料包括：

想快速开始？ skills/harness-creator/ 技能可以帮助你在几分钟内为自己的项目搭建起生产级的 Harness（包含 AGENTS.md、功能列表、init.sh、验证工作流等）。

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全面的课程大纲和核心理念介绍，为您提供清晰的入门路径。

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📖 沉浸式讲座

深入剖析现实世界中的痛点，并结合实战项目（如项目 01）提供沉浸式学习体验。

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🗂️ 开箱即用的资源库

模板和参考配置，旨在解决多轮 AI Agent 开发中常见的陷阱，如上下文丢失和任务过早完成等问题。

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本仓库现已包含课程内容的 PDF 构建流水线。

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模型很聪明，Harness 让它更可靠

大多数人都会经历一个惨痛的教训：如果你不在 AI 周围构建一个合适的“运行环境”（Harness），即使是世界上最强的模型，在处理真正的工程任务时也会失败。

你可能已经深有体会。当你给 Claude 或 GPT 一个代码库中的任务，起初它看起来表现不错——阅读文件、编写代码、看起来很有产出。但接着出问题了：它跳过了一个步骤、破坏了测试、声称“已完成”但实际上什么都跑不通。你花在清理烂摊子上的时间，比自己写代码还要多。

这不是模型的问题，这是 Harness 的缺失。

证据确凿。Anthropic 曾进行了一项对照实验：使用同一个模型（Opus 4.5），执行相同的提示词（“构建一个 2D 复古游戏编辑器”）。在没有 Harness 的情况下，它花费了 20 分钟、消耗 9 美元，产生了一个无法运行的作品；而在拥有完整 Harness（规划器 + 生成器 + 评估器）的情况下，它花费了 6 小时、消耗 200 美元，构建了一个真正可玩的游戏。模型本身没有变，变的是 Harness。

OpenAI 在 Codex 上也报告了类似的情况：在具备良好 Harness 的代码库中，同一个模型从“不可靠”变为“可靠”。这不是边际提升，而是质的飞跃。

本课程将教你如何构建这样的运行环境。

                    THE HARNESS PATTERN
                    ====================

    You --> give task --> Agent reads harness files --> Agent executes
                                                        |
                                              harness governs every step:
                                              |
                                              +--> Instructions: what to do, in what order
                                              +--> Scope:        one feature at a time, no overreach
                                              +--> State:        progress log, feature list, git history
                                              +--> Verification: tests, lint, type-check, smoke runs

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