Learn Harness Engineering へようこそ

Learn Harness Engineering は、AI コーディングエージェントを工程として扱うためのコースです。業界で進んでいる Harness Engineering の理論と実践を調査し、実際の開発に使える形に整理しています。主な参考資料は次のとおりです。

• OpenAI: Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world
• Anthropic: Effective harnesses for long-running agents
• Anthropic: Harness design for long-running application development
• Awesome Harness Engineering

このコースでは、環境設計、状態管理、検証、制御の仕組みを体系的に学び、Codex や Claude Code のようなエージェント型コーディングツールを本当に信頼できるものにする方法を扱います。明示的なルールと境界で AI コーディングアシスタントを制約しながら、機能追加、バグ修正、開発作業の自動化を進めるための実践的な方法を学びます。

はじめる

学習経路を選んで開始してください。このコースは、理論講義、実践プロジェクト、そのままコピーして使えるリソースライブラリで構成されています。

講義

強力なモデルがなぜ失敗するのかを理解し、有効な harness の理論を学びます。

プロジェクト

信頼できるエージェント作業環境をゼロから構築する実践課題です。

リソースライブラリ

自分のリポジトリにそのまま使える AGENTS.md や feature_list.json などのテンプレートです。

Harness の中核メカニズム

harness は「モデルを賢くする」ものではありません。モデルが働くための閉じたループの作業システムを作るものです。中核の流れは次の図で理解できます。

学べること

このコースで身につける主要な考え方は次のとおりです。

• 明示的なルールと境界でエージェントの挙動を制約する。
• 長時間・複数セッションのタスクでも文脈を維持する。
• 早すぎる完了宣言を防ぐ。
• フルパイプラインのテストと自己レビューで作業を検証する。
• ランタイムを観測可能にし、デバッグしやすくする。

次のステップ

基本概念を理解したら、次のガイドでさらに深く進めます。

• 講義 01: 有能なエージェントがそれでも失敗する理由: harness engineering の理論から始めます。
• プロジェクト 01: ベースライン vs 最小 harness: 最初の実タスクを進めます。
• テンプレート: 自分のプロジェクトで使える最小 harness パックを入手します。