Harness Engineering：模型不是不夠聰明，只是缺乏人類的引導
AI Agent 表現不好，未必是模型笨。從一個 Gemma 4 2B 修 bug 的小實驗出發，說明什麼是 Harness、Harness Engineering 與 Prompt / Context Engineering 的差異，以及 agents.md 這類自然語言規則的效果。
Series · 3 篇
Harness Engineering
Harness Engineering 系列文章
- 01
- 02
Harness Engineering（二）：OpenAI 百萬行實驗與五個工程答案
OpenAI 三名工程師用 Codex 五個月產出百萬行程式碼、零手寫——這場實驗真正的價值不在數字，而在它證明了『Harness 設計』是可以工程化的。拆解五個具體實踐：讓 App 對 Agent 可見、倉庫即事實來源、架構約束機械化、合併哲學重寫、後台熵管理。
- 03
Harness Engineering（三）：業界共識、四大支柱與落地三階段
把 Harness Engineering 從概念和標竿案例，收斂成你今天就能開始執行的東西：Agent 的四種固定翻車姿勢、上下文的 40% 甜蜜區間、業界收斂出的四大支柱框架，以及從『下午就能做』到『兩週後全自動化』的三階段路線圖——最後點出六大業界共識和三個至今無解的難題。