本文阐述了AI编程助手表现的关键因素在于其“工作环境”——Harness，而非模型本身。文章从Prompt Engineering到Harness Engineering的三次范式演进，详细介绍了Harness的三大支柱：上下文工程、架构约束和熵管理。同时，文章提供了CLAUDE.md/AGENTS.md的最佳实践、省Token的四大原则以及Subagent、Skill、Workflow的正确使用方法。最后，提出了五层自我修复Harness的构建方法，帮助读者全面掌握大模型的最佳实践。

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一、三次范式演进：从 Prompt 到 Harness

理解 Harness 之前，先看 AI 编程的三次范式跳跃：

阶段	时代	核心动作	类比
Prompt Engineering	2022-2024	把一条指令写得更好	教你怎么写一封好邮件
Context Engineering	2025	把相关附件都带上	给邮件附上参考资料
Harness Engineering	2026 至今	搭建整个办公室	设计办公环境、流程、工具

每一次演进，关注点都在「往外移」：

• Prompt Engineering 关注单次输入
• Context Engineering 关注上下文窗口里放什么
• Harness Engineering 关注整个工作系统的设计

这不是概念游戏。Ghostty 作者 Ryan Lopopolo 说得好：「Agent 不难，Harness 才难。」

Mitchell Hashimoto 把这个过程定义为 Agent 演化的第五阶段：每当你发现 Agent 犯了一个错误，你就花时间去工程化一个解决方案，让它再也不会犯同样的错。

在 Ghostty 项目里，AGENTS.md 文件里的每一行规则，背后都对应着 Agent 曾经犯过的一个错。 这就是 Harness 的本质——把踩过的坑固化成系统约束。

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二、什么是 Harness？一个公式

一句话定义：

coding agent = AI model(s) + harness

Harness 可以进一步拆分：

• Scaffolding（脚手架） — 类似 BIOS / bootloader，负责启动和引导
• Harness（线束/内核） — 控制循环、工具调度、权限管理
• Context Engineering（上下文工程） — 记忆管理，决定每一步看到什么

OpenAI Codex 团队交出过一份成绩单：5 个月，大约 100 万行代码，1500 个 PR，全部由 Agent 生成，人类一行代码都没写。 3-7 名工程师，每人每天合并 3.5 个 PR，比手工编写快 10 倍。

Stripe 更激进：每周合并 1300 多个 PR，通过 Blueprint 编排——确定性节点 + Agentic 节点混合。

他们靠的不是更聪明的模型，而是更精密的 Harness。

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三、Harness 的三根支柱

支柱 1：Context Engineering（上下文工程）

核心原则：仓库是 Agent 唯一的知识来源。

这意味着：所有 Agent 需要知道的东西，都要写在仓库里——文档、架构决策、命名约定、部署流程。如果它只存在你的脑子里，Agent 永远学不会。

具体做法：

• AGENTS.md 是行为唯一可信来源。它不是文档，是 Agent 的「操作手册」
• 代码不仅要对人类可读，更要对 Agent 可读（application legibility）
• ETH Zurich 研究发现，CLAUDE.md / AGENTS.md 应控制在 60 行以内最优
• 给 Agent 提供浏览器和可观测性栈，让它能自己查看结果

支柱 2：架构约束（最核心）

这是 Harness 区别于 Prompt Engineering 的关键：约束比指令更有效。

什么意思？与其在 prompt 里说「请注意分层架构」，不如用 linter、类型系统、CI 把分层规则变成机器可检查的硬性约束。

推荐的分层模式：

Types → Config → Repo → Service → Runtime → UI

每一层只能依赖比它更内层的模块。这个规则由确定性 linter 强制执行，不靠 Agent 自觉。

约束解空间反而让 Agent 更有生产力。当 Agent 可以生成任何东西时，它会浪费 token 探索死胡同。给它划好跑道，它反而跑得更快。

支柱 3：熵管理

代码库会自然趋向混乱——文档不一致、架构被侵蚀、技术债积累。Agent 加速了这个过程。

解决方法：定期启动 Agent 扫描文档不一致和架构违规，自动生成修复 PR。这就像给代码库请了一个 24 小时巡逻的保安。

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四、CLAUDE.md / AGENTS.md 最佳实践

它们是什么？

文件	读者	定位
README.md	人类	项目介绍
AGENTS.md	通用 Agent	所有 AI 工具通用的项目简报
CLAUDE.md	Claude 专用	Claude 特定的行为指令

AGENTS.md 是 2025 年由 Sourcegraph、OpenAI、Google、Cursor 联合推出的通用标准，现在由 Linux Foundation 下的 Agentic AI Foundation 维护。它被 Claude Code、Cursor、Copilot、Gemini CLI、Windsurf、Aider、Zed、Warp、RooCode 等工具广泛支持。

实用技巧：多工具共用时，用符号链接统一管理：

ln -sfn AGENTS.md .github/copilot-instructions.md

Karpathy 的 4+4 规则

Andrej Karpathy 最初提出 4 条 CLAUDE.md 规则：

1. Think Before Coding — 先想再写

2. Simplicity First — 简单优先

3. Surgical Changes — 外科手术式修改，不大改

4. Goal-Driven Execution — 目标驱动

但这 4 条已经不够用了——它们对 multi-step pipeline 完全沉默。后来社区补充了 4 条执行层规则：

1. Hard Token Budget — 设硬性 token 预算（单任务 4000 tokens，单会话 30000 tokens），超了就强制总结重启

2. Read Before You Write — 改文件前先读它的导出、调用方和共享工具，「看起来无关」是危险假设

3. Checkpoint Multi-Step Operations — 每个重要步骤后必须总结「已验证什么、还剩什么」

4. Fail Loud — 「迁移完成」如果 30 条记录被静默跳过，就是谎言

为什么限制在 8 条？因为超过一定长度，Claude 就不再认真读规则，而是模式匹配出「规则存在」这个事实。8 条规则可以达到 75%+ 的遵守率，错误率接近零。

文件长度黄金法则

• 60 行最优，200 行上限
• Claude Code 官方建议控制在 300 行以内
• CLAUDE.md 支持分层加载：企业 → 个人 → 项目 → 子目录
• 支持 @imports 递归引用（最多 5 层）
• 可用条件加载： 只在写 Go 时激活

关键区别：你写 CLAUDE.md，Claude 写 MEMORY.md

Claude Code 有自动记忆系统，位于 ~/.claude/projects//memory/：

• MEMORY.md

  索引文件始终加载

• 独立记忆文件按需加载

• 只有前 200 行自动加载（MAX_ENTRYPOINT_LINES=200）

你负责写 CLAUDE.md 告诉它规则，它负责写 MEMORY.md 记住经验。 两者各司其职。

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五、省 Token 的四大原则

一个未经优化的 Agent，每天跑 100 条消息、16.6 万输入 tokens，在 Claude Opus 上每月要花约 $2,490。优化后可以降到 $50-100/月。

差距在哪？四个设计原则：

原则 1：复用 Token（缓存）

• Prefix Caching：精确匹配前缀就能命中缓存。注意——哪怕一个空格不同都会失效，所以要把稳定的系统 prompt 放在最前面
• Anthropic Prompt Caching：提供 90% 折扣，需用 cache-control 参数启用（存储费用 2x，但总体仍然划算，更何况国内模型这部分还没有收费）
• Semantic Caching：用 embedding + 余弦相似度做语义缓存，Redis 声称能减少 68.8% API 调用

实用建议：优先做 Prompt Caching——改动最小，收益最大。

原则 2：不要预加载「沉睡」的 Token

工具定义本身就很费 token。Anthropic 的 Advanced Tool Search 示例：未优化时有 5.5 万到 13.4 万 tokens 的工具定义。

解决方法：用 defer_loading: True，初始只加载搜索工具，用到其他工具时再动态加载。

原则 3：廉价模型做廉价工作

大多数任务不是「思考」，而是 I/O——读文件、生成模板、重写文档。Claude 的推理能力对这些任务是杀鸡用牛刀。

三种策略：

• Request-Level Routing（RouteLLM）：简单请求路由到小模型
• Speculative Cascades：便宜模型先生成，检查置信度不够再升级到大模型
• Subagents：Claude Code 的 Explore 子代理用 Haiku，主上下文用 Opus/Sonnet

一位无人机导航工程师分享过极端案例：用 ask-kimi（便宜模型做批量读取）+ kimi-write（模板生成），文档更新 token 消耗从 ~5000 降到 ~200（25 倍减少），每周成本 $0.38。

但有一条底线：不要把推理任务委托出去——调试 race condition 必须用大模型。

原则 4：保持上下文清洁

Context Compaction 是一项重要技术。Jia 等人的论文表明：6 倍压缩率可以实现 51.8%-71.3% 的 token 预算减少，同时 SWE-bench 提升 5.0-9.2%。

清理 30-50% 上下文，在 10 万次运行、4 万窗口的场景下，节省约 $6,000。

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六、Subagent、Skill、Workflow：选对工具

这三者经常被混淆，但它们的上下文行为完全不同：

工具	适用场景	上下文行为
Subagent	需要「跑腿」	10 个子任务的结果全部作为 tool result 回到主上下文，上下文越跑越臃肿
Skill	需要「按手册操作」	同上
Workflow	需要「流水线作业」	10 份中间结果在脚本变量里流转，最后只有一份汇总报告回到主上下文

Dynamic Workflows 解决了「上下文污染」问题。这是架构层面的解耦，不是优化——不要把架构问题当优化问题来解决。

选择规则：需要跑腿用 Subagent，需要按手册操作用 Skill，需要流水线作业用 Workflow。

Claude Code Workflow 的运行边界（v2.1.154+）：最多 16 个并发 agent，单次最多 1000 个 agent。Workflow 脚本本身不直接访问文件系统——它编排 agent，由 agent 去操作。

Thariq（Anthropic）总结过六种编排模式：分类-执行、扇出-汇总、对抗验证、生成-过滤、锦标赛、循环至终。核心思想：一个 harness for every task。

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七、记忆系统：让 Agent 真正记住经验

Claude Code 的记忆系统有两层架构：

静态层（你写的）

CLAUDE.md 的六层级（叠加关系，不是覆盖）：

Managed（企业强制）  └─ User（~/.claude/CLAUDE.md，全局个人）      └─ Project（./CLAUDE.md，项目共享）          └─ Local（./CLAUDE.local.md，个人本地）              └─ Auto（~/.claude/projects/，自动记忆）                  └─ Team（团队共享）

这种分层避免了「加载无关上下文浪费 token」的问题——全局规则、项目规则、个人规则各司其职。

动态层（Claude 写的）

自动记忆只有 4 种类型：user、feedback、project、reference。

提取记忆通过 stopHook 触发一个独立的 extractMemories 代理——它完美 fork 主对话，复用 prompt cache（省钱）。

检索记忆用 Sonnet（不是 Haiku，不是向量检索），从前 30 行 frontmatter 里挑 top-5。

为什么不用更便宜的 Haiku？因为记忆相关性判错的代价远大于多花的那点钱。 为什么不用向量检索？向量检索把检索当「数学题」，Claude Code 把检索当「选择题」来做。后者更准。

记忆注入时包裹在 里，并带有老化警告：2 天前的记忆会主动加 stale 提醒——「记忆说 X 存在 ≠ X 现在存在」。

核心纪律：只记代码推不出来的东西。代码是「活的」，记忆是「死的」。

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八、五层自我修复 Harness

Claude Code 的「自我修复」不是魔法，而是把错误变得可见、可验证、并写回流程。完整的 Harness 有五层：

层	组件	作用
入口约束	CLAUDE.md / .claude/rules	从源头定义行为
过程规程	Skills / Commands / Runbooks	标准化操作流程
执行检查	Permissions / Hooks / Sandbox	运行时拦截
反馈证据	Tests / Lint / Typecheck / Logs	可验证的反馈
长期记录	Auto Memory / 复盘规则更新	经验沉淀

每次失败分三类处理：

• 旧错复发 → 写进 CLAUDE.md
• 机器可判断的错误 → 写成 hook / lint / test / CI
• 任务流程不稳定 → 写成 Skill / command / workflow

核心原则：能被执行的流程，不要永远塞进记忆。能被机器检查的规则，不要永远留在提示词。

Hooks 不消耗 token

Hooks 在 Agent 循环外运行——不消耗 token，不中断任务。三种关键 Hook：

• PreToolUse：拦截危险操作（比如阻止 rm -rf）
• PostToolUse：自动格式化（写完 .ts 文件后跑 prettier）
• Stop：完成验证（Claude 说 done 不代表真的 done）

⚠️ 常见坑：{“matcher”: “Write(*.ts)”} 这种写法是错误的——matcher 匹配的是工具名，不是文件路径。文件类型必须在脚本内部判断。Stop 钩子需要 stop_hook_active 标志位防止无限循环。

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九、实战清单：照着做

把上面所有原则浓缩成一张可执行的清单：

文件结构

项目根/├── AGENTS.md          # Agent 行为唯一真相源（<60 行）├── CLAUDE.md          # 仅写「Read AGENTS.md first」+ Claude 特定指令├── ARCHITECTURE.md    # 架构分层规则├── Makefile           # 所有命令通过 make 执行├── .claude/│   ├── rules/         # 条件规则（带 paths frontmatter）│   ├── commands/      # 自定义 slash commands│   ├── agents/        # 自定义 subagent│   └── skills/        # 可复用技能├── docs/              # 设计文档、安全规范└── exec-plans/    ├── active/        # 进行中的执行计划    └── completed/     # 已完成的（供参考）

日常操作

• 每次修正后更新 CLAUDE.md / AGENTS.md
• CLAUDE.md 超过 280 行时归档到 Archive 文件
• 复杂任务先进入 Plan Mode，计划 solid 再执行
• 同一操作每天做超过两次 → 做成 slash command
• 推理任务用大模型，I/O 任务委托给便宜模型
• 设置 per-task 和 per-session token 预算
• 用 PostToolUse 钩子自动跑 typecheck
• 用 Stop 钩子做完成验证

心态转变

旧心态	新心态
把 Claude 当聊天机器人	把它当你要调度的容量
每次犯错都自己修	每次犯错都写进系统约束
写更聪明的 prompt	搭更好的 Harness
一个会话干所有事	多个并行会话各司其职

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十、一句话总结

Agent 不会自主学习进化。如果你不把这些知识写下来，它第一百次犯的错会和第一次一模一样。

Claude Code 是一个天才般的初级开发者，能以超快速度写代码。但它需要你来指导架构决策、安全实践和长期可维护性。

高级工程师还是你。 你的工作不是写更多代码，而是设计那个让 Agent 高效、安全、可验证地工作的 Harness。

这就是 Harness Engineering 的全部意义——从亲手拧阀门，变成设计调速器本身。

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