欢迎来到项目实战
这里是 Learn Harness Engineering 的动手实践部分。仅仅阅读讲义是不够的,你需要亲自搭建环境,观察 Codex 或 Claude Code 等 Agent 在不同规则下的真实表现。
项目概览
本课程包含 6 个渐进式的实战项目,带你从零开始构建一个完整的 Agent 工作环境:
- 提示词驱动 vs 规则驱动:对比一个纯 Prompt 驱动的 Agent 和带有基础 Harness 的 Agent 在表现上的差异。
- 让项目可读并接住上次工作:学习如何重构代码仓库结构,使其对 AI 更加友好,并建立工作交接机制。
- 跨会话工作连续性:设计状态文件和初始化脚本,让 Agent 可以在多次对话中断后无缝恢复工作。
- 运行反馈与行为修正:引入运行时反馈机制,让 Agent 能够自己检查代码是否能跑通,并修正错误。
- 工作评审与自我验证:建立独立的评审与验证环节,防止 Agent 产生“幻觉”或提前宣告胜利。
- 综合 Agent 工作环境:搭建一套完整的、带有可观测性的最终 Agent 工作环境(综合演练)。
如何进行
每个项目文件夹中通常包含:
starter/:你的起始工作区。solution/:参考的最终实现(如果你卡住了可以参考)。- 相关的指导文档,说明本次任务的具体背景和目标。
请使用你习惯的 AI Coding Agent(如 Claude Code、Cursor、Trae 等)在每个项目的 starter/ 目录下完成任务。