Bem-vindo aos Projetos

Esta é a seção prática do Learn Harness Engineering. Ler as aulas não é suficiente — você precisa construir os ambientes por conta própria e observar como Codex, Claude Code ou outros agentes de IA se comportam sob diferentes regras.

Visão Geral dos Projetos

Este curso apresenta 6 projetos práticos e progressivos que ensinam como construir um ambiente de trabalho agentic confiável do zero:

1. Apenas Prompt vs. Regras Primeiro: Compare como um agente se comporta utilizando apenas um prompt versus um harness básico.
2. Workspace Legível por Agentes: Aprenda como estruturar seu repositório para torná-lo amigável para IA e estabelecer mecanismos de handoff.
3. Continuidade entre Múltiplas Sessões: Projete arquivos de estado e scripts de inicialização para que seu agente consiga retomar o trabalho de forma contínua entre sessões.
4. Feedback em Runtime e Controle de Escopo: Introduza ferramentas que permitam ao agente testar seu próprio código e corrigir erros durante a execução.
5. Autoverificação e Separação de Papéis: Construa um mecanismo independente de revisão para evitar alucinações e declarações prematuras de sucesso.
6. Harness Completo (Projeto Final): Monte um ambiente de trabalho agentic completo, observável e end-to-end.

Como Prosseguir

Cada pasta de projeto normalmente contém:

• starter/: Seu ambiente inicial.
• solution/: Uma implementação de referência (caso você fique preso).
• Instruções da tarefa detalhando o contexto e os objetivos específicos.

Utilize o agente de programação com IA de sua preferência (por exemplo, Claude Code, Cursor ou Trae) para concluir as tarefas dentro do diretório starter/.