Let's build Claude Code's harness (step-by-step)
本文深入解析了Claude Code的“harness”架构,解释了为何简单的模型调用不足以构建可靠的代码代理。作者通过CrewAI框架逐步重建了包括核心循环、工具管理、规划机制在内的关键组件,揭示了通过工程化手段弥补模型差距的方法。
本文深入解析了Claude Code的“harness”架构,解释了为何简单的模型调用不足以构建可靠的代码代理。作者通过CrewAI框架逐步重建了包括核心循环、工具管理、规划机制在内的关键组件,揭示了通过工程化手段弥补模型差距的方法。
文章深入分析了 Agent 开发的技术趋势,指出核心稀缺资源已从“代码”转向“可信结果”。阐述了 Harness Engineering 的重要性,强调在概率性推理之外建立确定性执行外壳,通过状态管理、身份验证和结果验收,让 Agent 能够在复杂系统中可靠承担责任。
本文基于对 ShareAI 创始人新璐的访谈,深入解读了 Agent Harness 的核心概念与架构设计。文章指出,Harness 是模型之外赋予 AI 行动能力、记忆与协作能力的“身体”。通过剖析 Claude Code 的三层结构——执行层、记忆层与治理层,作者阐述了从“流程驱动”向“模型自主决策”转变的工程实践。文章强调,优秀的 Harness 应提供类 UNIX 的稳定环境与结构化的记忆机制,从而释放模型的潜能,使其成为真正的智能合作伙伴。
本文深入探讨了“Model-Harness-Fit”(模型与协作框架的适配)这一概念。作者通过对比 Codex、Claude Code 和 GitHub Copilot SDK,指出模型在训练后与特定的工具界面、内存协议和规划机制深度绑定。仅更换模型而保留通用框架会导致性能显著下降。文章强调,模型本身的权重不再是唯一的护城河,与其配套的整个工程堆栈才是关键。
文章阐述了 Agent 开发中的“惨痛教训”:不应过度封装 LLM 及其工具。作者指出,通过提供最小化的辅助脚本(如 CDP 接口)和 SKILL.md,让 LLM 直接访问底层能力,能够显著提升其自主解决问题的能力。这种“自愈循环”机制使得 Agent 能在遇到缺失功能时自动编写代码修复,无需人工预设复杂的中间层。
作者通过分析 Claude Code 源码,生成了一本名为《驾驭工程》的中文技术书。该书涵盖了 AI 编码 Agent 的架构模式、上下文策略、权限体系等生产实践细节,旨在帮助开发者系统理解 Claude Code 的工程实现,并探索 AI 编程的最佳实践。
本文基于作者深度使用 Claude Code 的实战经验,深入剖析了 Claude Code 的六层架构模型。文章详细阐述了上下文治理的成本构成与最佳实践,解释了 Skills、Hooks、Tools 和 Subagents 的区别与设计原则,并分享了如何利用 Prompt Caching 和 Plan Mode 优化系统性能与稳定性。
本文介绍了 Claude Code 团队在 AI 生成约 90% 代码的情况下如何重构代码评审流程。团队将代码评审从人工逐行阅读转变为分层自动化体系:包括 PR 前的 Claude 自验证、子代理 diff 审查、内部 skill(bug 猎捕、diff 缩减等)、以及每个 PR 的 AI 评审,仅将人类注意力保留给高风险决策。通过 CLAUDE.md 和 REVIEW.md 等文件向评审者注入项目上下文,并快速回滚机制兜底。6 月至 9 月间合并 PR 数量翻倍,回滚率下降超 40%,实现了用最少人工环节保障代码质量的目标。
文章系统解释了 AI 领域中 harness(套件/执行框架)的概念。作者指出 LLM 默认只能生成文本,要真正执行操作需要工具、调用语法、解析系统、结果回传和工具清单,这一切组成了 harness。文中区分了界面(如 Claude Code 的 TUI/GUI)与底层 harness(如 Anthropic Agent SDK、Codex App Server),并用厨房比喻说明 harness 与工具的关系。文章还解释了 MCP 的作用——类似'食谱',让代码可以在外部运行,以及 agent 的定义:LLM 与 harness 的结合体。
文章总结了 Claude Code 中十二种可复用的代理 Harness 设计模式,分为四大类:记忆与上下文(持久指令文件、范围化上下文组装、分层记忆、空闲整理、渐进式上下文压缩)、工作流与编排(探索-计划-执行循环、上下文隔离子代理、分叉-合并并行)、工具与权限(渐进式工具扩展、命令风险分类、单一职责工具设计)以及自动化(确定性生命周期钩子)。作者强调这些是架构层面的决策而非临时提示技巧,即使模型能力提升仍具价值。
作者以个人技术视角回顾了 2022 年底 ChatGPT 上线至 2026 年约四年的 AI 发展历程。从最初围绕聊天框的 Prompt Engineering,到 2023-2024 年 RAG、工具调用与工作流编排(LangChain、n8n、Dify、MCP);2025 年 Codex CLI、Claude Code 等编程 Agent 兴起,本地部署与浏览器 Agent 出现,长任务催生上下文工程与 Harness 机制;2026 年 Skills 生态、OpenClaw 个人助手、多 Agent 协作与电脑操作能力成熟。文章梳理了从聊天框到完整任务执行系统的演进脉络,展示了 Agent 工具、技能与协作形态的迭代过程。
本文介绍了 AI 圈新火的模型 Jev——一个不做文本生成、只返回带概率判断的决策模型。文章讲清了它的三种用法(是非判断、选项选择、打分),提供了四种 30 分钟内可上手的接入方式(官方 Skill、Vercel、OpenRouter、SDK),并整理了 8 个可直接复用的真实案例:7 秒订机票、代码审查、工单分流、简历初筛、语义搜索、AI Agent 路由、RAG 重排、动态 UI 拼装等。还总结了 5 个反直觉要点(不写字、零幻觉指格式而非正确性、不会拒绝等)、官方自曝的雷区(不会算术、不懂日期先后、易被提示词注入),以及不适合使用的场景。