Harness工程学习--Learn Claude Code从0到1--(1)
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一、Agent = 模型 + Harness，那么Harness是什么？
Harness 是 agent 在特定领域工作所需要的一切：
| 1 | Tools工具 | 文件读写、Shell、网络、数据库、浏览器 |
| 2 | Knowledge知识 | 产品文档、领域资料、API规范、风格指南 |
| 3 | Observation观测 | git diff、错误日志、浏览器状态、传感器数据 |
| 4 | Action行动 | CLI 命令、API调用、UI交互 |
| 5 | Permissions权限 | 沙箱隔离、审批流程、信任边界 |
模型做决策；Harness执行。模型做推理；Harness 提供上下文。模型是驾驶者；Harness 是载具。
二、Harness工程师做什么?
| 1 | 实现工具 | 给 agent 一双手。设计它们时要原子化、可组合、描述清晰。 |
| 2 | 策划知识 | 给 agent 领域专长。按需加载。 |
| 3 | 管理上下文 | 给 agent 干净的记忆。子 agent 隔离、压缩、持久化。 |
| 4 | 控制权限 | 给 agent 边界。 |
| 5 | 收集任务过程数据 | harness不仅服务于agent，还可以帮助进化 agent。 |
三、Learn Claude Code?
它不是学习如何使用Claude Code，而是通过课程（s01-s20）逐步拆解并重组 Claude Code 架构中的 harness 机制，从而让你理解所有 agent 的 harness 工程通用原则。
3.1 Git 代码：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
每个章节目录里都有对应的ReadMe，也可看文章：Learn Claude Code
3.2 Claude Code 的本质
Claude Code = 一个 agent loop
+ 工具 (bash, read, write, edit, glob, grep, browser...)
+ 按需 skill 加载
+ 上下文压缩
+ 子 agent 派生
+ 带依赖图的任务系统
+ 异步邮箱的团队协调
+ worktree 隔离的并行执行
+ 权限治理
四、学习路径
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第一阶段 让 Agent 能动手 |
s01 Loop | 一个工具 + 一个循环 = 一个 Agent |
| s02 Tools | 循环不动, 新工具注册进 dispatch map | |
| s03 Permission | 先判断操作能不能做，要不要问用户 | |
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s04 Hooks |
在工具前后留插口，不改主循环也能扩展 | |
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第二阶段 做复杂任务 |
s05 Todos | 先列步骤再动手 |
| s06 Subagent | 子 Agent 自己干活，只把结果带回来 | |
| s08 Context Compact | 四层压缩策略, 便宜的先跑贵的后跑 | |
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第三阶段 记忆和恢复 |
s09 Memory | 三个子系统: 筛选、提取、整理 |
| s10 System Prompt | 分段 + 按需拼接 | |
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s11Error Recovery |
出错时会重试、腾空间、换路子 | |
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第四阶段 让任务长期运行 |
s12 Task System | 文件持久化的任务图, 多 agent 协作的基础 |
| s13 Backgroud Tasks | 后台线程跑命令, 完成后注入通知 | |
| s14 Cron Scheduler | 定时任务 | |
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第五阶段 多Agent协作 |
s15 Agent Teams | 持久化队友 + 异步邮箱 |
| s16 Team Protocols | 用固定的请求-回复格式沟通 | |
| s17 Autonomous Agents | 不需要领导逐个分配, 自组织 | |
| s18 Worktree Isolation | 任务管目标, worktree 管目录, 按 ID 绑定 | |
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第六阶段 接外部能力 |
s07 Skill | 技能先列目录，用到时再加载 |
| s19 MCP plugin | 把外部工具接进同一个工具池 | |
| s20 Comprehensive | 所有机制回到一个完整循环 |
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