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让 AI 的工作可理解、可验证、可接续：基于 Gavin 博客的 Harness Engineering 方法论
摘要 AI 能生成代码之后，项目仍然会遇到一组难题： 需求在执行中被悄悄缩小； 测试通过，却没有覆盖真正的风险； 开发环境中的成功，无法被另一位接手者重现； 验证流程越来越复杂，最终让一次小修改承担过高的成本。 本文以 Gavin 博客的建设实践为材料，讨论这些问题背后的共同机制，以及可以迁移到其他项目的设计原则。…
文章笔记
开发过程与问题排查
这里记录工具配置、开发实践和排障过程。可以按分类或标签，找到你关心的问题。
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与 AI 一起构建软件：让工作可恢复，让判断有依据
与 AI 协作开发，越来越容易快速生成代码、搭建页面、跑通流程。 但当项目持续数天甚至数周，真正困难的事情才逐渐显现： 如何让下一次对话接得上当前工作； 如何及时发现需求理解偏差； 如何判断一个功能到底完成到什么程度； 以及什么时候应该停止继续投入。 这些问题需要一套贯穿构建过程的工作方法。 从实际开发经验中，可以提…
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Agent Harness Engineering 权威原文分类阅读清单
共 24 篇，覆盖 OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Cursor、Stripe、Manus、Temporal、LangChain、Thoughtworks、Princeton NLP、Letta、GitHub、Replit 及学术研究团队。 分类维度： Harness 总体方法论、长程执行与持久化、C…