# 一个从执行到记忆的完整 Agent Harness: gstack + Compound Engineering：
**作者**: Jason Zuo
**日期**: 2026-03-29T02:50:50.000Z
**来源**: [https://x.com/xxx111god/status/2038086450013495554](https://x.com/xxx111god/status/2038086450013495554)
---
之前分享过两个大火的 Claude Code skills 以及我的用法：YC CEO @garrytan 的 gstack（一个人模拟整支团队：CEO review、架构 review、浏览器 QA、周报统计），和 Jesse Vincent 的 Superpowers（标准化的 brainstorm → plan → execute → review 流程，120k stars，几乎是 Claude Code 的标配）。
但这周，我正在用 Compound Engineering（CE）替代 Superpowers。推荐你也试试。
为什么我认为 CE 比 120k star 的 Superpowers 更好用？我们可以通过 Anthropic 官方博客中提出的 harness 架构来理解这个问题。理解了这个框架，后面的对比就一目了然。
## Anthropic 的 Harness 架构
Anthropic 去年 11 月和上周分别发了两篇工程博客，提出了一套让 agent 跨多个 context window 持续工作的 harness 架构。核心四个角色：
Planner agent，把大任务拆成 feature list
Coding agent，每次只做一个 feature，做完留结构化笔记
Evaluator agent，独立审查（不让 builder 评价自己的工作）
跨 session 桥接，用 progress file 传递上下文
上周的第二篇引入了 generator-evaluator 分离：agent 评价自己的工作会过度乐观，把做事的和评价的分成两个独立 agent，效果显著提升。Anthropic 用这套架构让 agent 自主开发了一个完整的 claude.ai 克隆，200 多个可验证的 feature。
用这个框架去审视 gstack、Superpowers 和 CE，差距就很明显了。
## gstack：Planner + 浏览器 Evaluator
gstack 做对了 harness 里两个关键角色。
/plan-ceo-review 和 /plan-eng-review 对应 Planner agent，分别从产品和架构视角把关。/qa 打开浏览器跑 staging URL，像真实用户一样测，对应 Evaluator agent。Anthropic 论文里明确说，让 agent 像人类用户一样测试 "dramatically improved performance"。
gstack 的哲学 "Boil the Lake"：AI 时代做完整的事边际成本趋近于零，永远做完整版。Planning + QA 上它依然是最好的。
但 gstack 主要覆盖决策层和测试层，没有结构化的增量执行 workflow，也没有知识积累机制。这不是 gstack 的问题，而是它的定位：它不试图做全流程。
## Superpowers：流程有了，深度不够
Superpowers 120k stars 已经证明了它的质量。brainstorm → plan → execute → review 流程帮很多人从"跟 AI 瞎聊"升级到了"有流程地用 AI"。它的 subagent-driven-development 甚至实现了 generator-evaluator 分离：独立的 spec-reviewer + code-quality-reviewer。这比很多 skill 要好。
但对比 CE，深度差距在三个地方。
Plan：Superpowers 在当前 context 里直接写 plan。CE 的 /ce:plan 并行 spawn research agent 搜历史经验、扫 codebase pattern、读 git history，plan 基于项目历史知识，不只是当前 prompt。
Review：Superpowers 2 个 reviewer（spec + quality）。CE spawn 6 到 15 个专项 reviewer 并行：correctness、security、performance、testing、maintainability、adversarial（50+ 行 diff 触发）、learnings-researcher、project-standards，每个独立出 P0-P3 报告。
第三，最关键的：Superpowers 没有知识积累机制。做完就完了，下次 session 从零开始。
这第三点才是我真正替换 Superpowers 的原因。
## /ce:compound：Anthropic harness 博客都没解决的问题，CE 解决了
Anthropic 的 harness 用 claude-progress.txt 做跨 session 桥接：session A 做完写笔记，session B 读笔记继续做。线性的，只服务相邻的两个 session。
CE 做了一件不同的事。
做完一个功能或修完一个 bug 后，跑 /ce:compound。它并行 spawn 三个 agent：
Context Analyzer，回溯整个 session 对话，提取问题类型、涉及组件、症状。
Solution Extractor，从 debug 过程提取：什么没用、什么管用、root cause、怎么预防。
Related Docs Finder，搜已有的 docs/solutions/ 查重。高度重复就更新旧文档，不新建。
三个 agent 跑完，orchestrator 汇总，写一个结构化文档到 docs/solutions/。文档结构大致是：Problem（一两句问题描述）、What Didn't Work（排查过程中试了什么没用的）、Solution（最终解法和代码）、Prevention（以后怎么避免）。每个文档带 YAML frontmatter，按 category 分目录存储，方便后续搜索。
这个文档会被未来所有 /ce:plan 的 learnings-researcher 搜到。不是给"下一个 session"用，是给"所有未来 session"用。
比如你修了一个 edge runtime 兼容性的 bug，compound 记录下来。三周后做另一个功能碰到类似的 runtime 问题，plan 阶段 agent 自动翻出那个 learning，直接标注之前踩过的坑和解法。
Anthropic 的 progress file 是备忘录：上一班留给下一班的交接。
CE 的 docs/solutions/ 是知识库：所有 session 都能查的项目记忆。
备忘录解决连续性，知识库解决积累性。一个线性，一个指数。
这就是 "compound" 的意思：每次工作的产出不只是代码，还有下次能复用的知识。用得越久，agent 越懂你的项目。
这也是我们一直在讨论的"永续" agent 的关键。"永续" agent 的核心并不是 24/7 不停工作，而是通过持续不断的工作，同时做到持续不断的自我改进、自我优化，避免重复的错误和重复的浪费，做到真正的 self-improving。
## 关于自动化：一个值得深入的问题
翻了 CE 源码发现一个有趣的事：/lfg 全自动模式（plan 到 PR 一条龙）里没有 compound 步骤。你需要手动跑 /ce:compound。
为什么作者选择不自动 compound？我认为这个设计是有道理的。不是每个 session 都值得 compound：改个 typo、调个 CSS、跑个 migration，这些不产生新知识。只有真正 debug 了一个坑、发现了一个 pattern、踩了一个雷的 session 才值得。自动 compound 每个 session 会产生噪音，docs/solutions/ 被低价值文档淹没，反而降低 learnings-researcher 的搜索质量。
但人会忘记。这是一个真实的问题。
我在搭建的一个方案是做一个 compound janitor：每天 end of day 自动扫当天所有 session 的 git diff 和 conversation，判断哪些值得 compound，挑选后批量跑。不是每个 session 都 compound，而是 janitor 筛选后只 compound 有价值的。类似记忆管理中的定期 review 和清理机制。这个可能值得做成 PR 贡献给 CE。
## gstack + CE：完整的 harness
对照 Anthropic 架构，gstack + CE 覆盖了所有角色：
决策层：
· gstack /plan-ceo-review，产品视角砍需求
· gstack /plan-eng-review，锁架构方向
规划层：
· CE /ce:plan，spawn research agents，读历史 learnings，产出结构化 plan
执行层：
· CE /ce:work，按 plan 增量执行
审查层：
· CE /ce:review，6-15 个专项 reviewer 并行
· gstack /qa，浏览器端到端实测
知识层：
· CE /ce:compound，写进可搜索的项目知识库
gstack 负责"做不做"和"真实测"，CE 负责"怎么做"、"做得好不好"和"记住"。没有重叠。
Superpowers 的 brainstorm → plan → execute → review 被 CE 完全覆盖，每一步更深，加上 compound 这个独有维度。替换是自然的事。
Superpowers 有一个优势：原生跨工具兼容，同一套 skill 装在 Claude Code、Cursor、Codex CLI 都能用。不过 CE 最近加了 CLI 转换工具，支持转成十几种格式。主力用 Claude Code 的话，这个差距不重要了。
Superpowers 120k stars 证明了它的质量，它确实是很多人入门 AI agent 工作流的最佳选择。但实际深度使用下来，CE 拥有更好的架构深度，尤其是 compound 这个维度，是 Superpowers 完全没有的。
你的 agent 每天帮你写代码、改 bug、跑测试。做完之后，学到的东西去哪了？
如果答案是"散落在各个 session 里，下次再踩一遍"，/ce:compound 可能是你需要的那一行命令。
链接：
· CE：github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin
· gstack：github.com/garrytan/gstack
· anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents
· anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps
## 相关链接
- [Jason Zuo](https://x.com/xxx111god)
- [@xxx111god](https://x.com/xxx111god)
- [6.5K](https://x.com/xxx111god/status/2038086450013495554/analytics)
- [@garrytan](https://x.com/@garrytan)
- [claude.ai](https://claude.ai/)
- [github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin](https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin)
- [github.com/garrytan/gstack](https://github.com/garrytan/gstack)
- [anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents](https://anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)
- [anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps](https://anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps)
- [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up)
- [10:50 AM · Mar 29, 2026](https://x.com/xxx111god/status/2038086450013495554)
- [6,549 Views](https://x.com/xxx111god/status/2038086450013495554/analytics)
- [View quotes](https://x.com/xxx111god/status/2038086450013495554/quotes)
---
*导出时间: 2026/3/29 15:25:57*