绯红之梦夜 2026-06-16 作为科班出身的计算机科研人，半vibe coding，所以我对harness没那么感冒，感觉不出来。 我觉得目前对于我来说，最大的问题是脑袋跟不上ai的速度，大量的信息每天冲击我的大脑，我现在只能尽量的去高效阅读ai的输出，增加我的实际项目和我脑内研究方向的共线性。 ♥ 152 ↩ 16
狐灵foxode 2026-06-07 最开始是prompt engineering到context engineering，现在是harness engineering，下一个概念会是什么[笑哭] ♥ 87 ↩ 13
Ai好记总结助手 2026-06-09 📝总结一下：1. Harness（缰绳）是 agent 系统中除大模型外的所有部分，核心作用是将模型“拴”在用户目标上，通过规则、检查、边界防止其失控。 2. 模型本质是概率预测，工具调用将决策空间从文本扩展至行动，每一步工具调用都是概率采样，错误会在循环中累积放大。 3. Agent loop 是 harness 的运作骨架：组装上下文（含边界规则）→ 模型规划 → 调用工具 → 权限检查 → 执行 → 结果包装 → 验证→循环或修补。 4. Harness 设计三大要素：规划器、生成器、检验器，其工作流简化为：需求→规划→生成→验证。 5. 技术债在 agent 循环中被放大：被跳过的工程原则转为债，每次循环重复执行错误，导致系统可维护性崩塌。 6. 同一模型在不同 harness 设计下执行同一任务的效果差异巨大，好的 harness 不是让模型更聪明，而是让每一步不跑偏。 7. 源码泄露意外将 harness 工程思维推向大众，对使用 web coding 的开发者而言，理解 loop 内部机理是优化 agent 落地的必修课。 关注我，然后@我，即可总结！ 获取视频逐字稿和PPT就上Ai好记，aihaoji.com 使用【0sv4】邀请码注册可获得额外奖励哦 ♥ 16 ↩ 1
ccthebest 2026-06-10 我本来想闭眼睛听你这个视频，发现发音不太清晰，有点跟不上，但是内容太吸引我，于是我开灯重新看了一遍，不过这些小瑕疵都掩盖不了这是一个内容非常棒的视频，谢谢你谢谢你[打call] ♥ 8 ↩ 1
梨子甜不甜_1893 2026-06-22 我之前喜欢读实践论，现在我发现，任何牛逼的工程思维，都属于实践论的范畴。 需求与规划，是基于过往的经验，也就是实践论里的间接经验，但不代表一定是对的，否则就是教条了，生成与验证，则代表到实践中去，用实践验证 ♥ 7 ↩ 1
谛听安途 2026-06-25 让Agent能力暴涨的Harness，到底是什么？ 🧠 核心逻辑 核心论点：Harness的本质是用规则、边界、检查机制把大模型Agent放进可控的循环里，防止在工具决策与多轮执行中偏题、犯错并把技术债越滚越大。 关键论据： 1. 模型本质是做下一词概率采样；在Agent里概率空间扩展到是否调工具、调哪个、参数怎么填的决策空间，因此需要Harness来用约束把采样引导到目标上。 2. Agent会反复运行Agent Loop（调用工具tool result再组装上下文验收/修补），若Harness设计不好，前面跳过的工程原则会转成技术债并在每次循环中被放大。 最终结论：看懂Harness不是为了概念本身，而是为了理解如何在Agent的多轮循环中做验收与修补，把模型的自由度变成可控流程，从而稳定产出而不是给你报废品。 ---本文由「谛听 AI，视频太长？谛听一下！」一键生成。1小时硬核网课，5分钟通读全量结构化笔记。支持多P合集一键批量导出Markdown！视频太长？谛听一下！点击注册，和我一起获取完整视频文案+思维导图+核心逻辑，开启20倍高效学习👉 https://diting.cc/register?code=LDTrrRE8 ♥ 6
谛听-B站视频转文字 2026-06-24 让Agent能力暴涨的Harness，到底是什么？ 🧠 核心逻辑 核心论点：Harness的本质是用规则、边界、检查机制把大模型Agent放进可控的循环里，防止在工具决策与多轮执行中偏题、犯错并把技术债越滚越大。 关键论据： 1. 模型本质是做下一词概率采样；在Agent里概率空间扩展到是否调工具、调哪个、参数怎么填的决策空间，因此需要Harness来用约束把采样引导到目标上。 2. Agent会反复运行Agent Loop（调用工具tool result再组装上下文验收/修补），若Harness设计不好，前面跳过的工程原则会转成技术债并在每次循环中被放大。 最终结论：看懂Harness不是为了概念本身，而是为了理解如何在Agent的多轮循环中做验收与修补，把模型的自由度变成可控流程，从而稳定产出而不是给你报废品。 ---本文由「谛听 AI，视频太长？谛听一下！」一键生成。1小时硬核网课，5分钟通读全量结构化笔记。支持多P合集一键批量导出Markdown！视频太长？谛听一下！点击注册，和我一起获取完整视频文案+思维导图+核心逻辑，开启20倍高效学习👉 https://diting.cc/register?code=FpVTuzwD ♥ 4 ↩ 1
Comments
作为科班出身的计算机科研人，半vibe coding，所以我对harness没那么感冒，感觉不出来。 我觉得目前对于我来说，最大的问题是脑袋跟不上ai的速度，大量的信息每天冲击我的大脑，我现在只能尽量的去高效阅读ai的输出，增加我的实际项目和我脑内研究方向的共线性。
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实际上cc泄露比harness爆火要晚的多。
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最开始是prompt engineering到context engineering，现在是harness engineering，下一个概念会是什么[笑哭]
♥ 87 ↩ 13
好看 举办了[doge]
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📝总结一下：1. Harness（缰绳）是 agent 系统中除大模型外的所有部分，核心作用是将模型“拴”在用户目标上，通过规则、检查、边界防止其失控。 2. 模型本质是概率预测，工具调用将决策空间从文本扩展至行动，每一步工具调用都是概率采样，错误会在循环中累积放大。 3. Agent loop 是 harness 的运作骨架：组装上下文（含边界规则）→ 模型规划 → 调用工具 → 权限检查 → 执行 → 结果包装 → 验证→循环或修补。 4. Harness 设计三大要素：规划器、生成器、检验器，其工作流简化为：需求→规划→生成→验证。 5. 技术债在 agent 循环中被放大：被跳过的工程原则转为债，每次循环重复执行错误，导致系统可维护性崩塌。 6. 同一模型在不同 harness 设计下执行同一任务的效果差异巨大，好的 harness 不是让模型更聪明，而是让每一步不跑偏。 7. 源码泄露意外将 harness 工程思维推向大众，对使用 web coding 的开发者而言，理解 loop 内部机理是优化 agent 落地的必修课。 关注我，然后@我，即可总结！ 获取视频逐字稿和PPT就上Ai好记，aihaoji.com 使用【0sv4】邀请码注册可获得额外奖励哦
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依旧用人类的汗水给AI打先验补丁，LLM的工程游戏还能玩多久
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传统编程->氛围编程->规约编程
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我本来想闭眼睛听你这个视频，发现发音不太清晰，有点跟不上，但是内容太吸引我，于是我开灯重新看了一遍，不过这些小瑕疵都掩盖不了这是一个内容非常棒的视频，谢谢你谢谢你[打call]
♥ 8 ↩ 1
我之前喜欢读实践论，现在我发现，任何牛逼的工程思维，都属于实践论的范畴。 需求与规划，是基于过往的经验，也就是实践论里的间接经验，但不代表一定是对的，否则就是教条了，生成与验证，则代表到实践中去，用实践验证
♥ 7 ↩ 1
让Agent能力暴涨的Harness，到底是什么？ 🧠 核心逻辑 核心论点：Harness的本质是用规则、边界、检查机制把大模型Agent放进可控的循环里，防止在工具决策与多轮执行中偏题、犯错并把技术债越滚越大。 关键论据： 1. 模型本质是做下一词概率采样；在Agent里概率空间扩展到是否调工具、调哪个、参数怎么填的决策空间，因此需要Harness来用约束把采样引导到目标上。 2. Agent会反复运行Agent Loop（调用工具tool result再组装上下文验收/修补），若Harness设计不好，前面跳过的工程原则会转成技术债并在每次循环中被放大。 最终结论：看懂Harness不是为了概念本身，而是为了理解如何在Agent的多轮循环中做验收与修补，把模型的自由度变成可控流程，从而稳定产出而不是给你报废品。 ---本文由「谛听 AI，视频太长？谛听一下！」一键生成。1小时硬核网课，5分钟通读全量结构化笔记。支持多P合集一键批量导出Markdown！视频太长？谛听一下！点击注册，和我一起获取完整视频文案+思维导图+核心逻辑，开启20倍高效学习👉 https://diting.cc/register?code=LDTrrRE8
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让Agent能力暴涨的Harness，到底是什么？ 🧠 核心逻辑 核心论点：Harness的本质是用规则、边界、检查机制把大模型Agent放进可控的循环里，防止在工具决策与多轮执行中偏题、犯错并把技术债越滚越大。 关键论据： 1. 模型本质是做下一词概率采样；在Agent里概率空间扩展到是否调工具、调哪个、参数怎么填的决策空间，因此需要Harness来用约束把采样引导到目标上。 2. Agent会反复运行Agent Loop（调用工具tool result再组装上下文验收/修补），若Harness设计不好，前面跳过的工程原则会转成技术债并在每次循环中被放大。 最终结论：看懂Harness不是为了概念本身，而是为了理解如何在Agent的多轮循环中做验收与修补，把模型的自由度变成可控流程，从而稳定产出而不是给你报废品。 ---本文由「谛听 AI，视频太长？谛听一下！」一键生成。1小时硬核网课，5分钟通读全量结构化笔记。支持多P合集一键批量导出Markdown！视频太长？谛听一下！点击注册，和我一起获取完整视频文案+思维导图+核心逻辑，开启20倍高效学习👉 https://diting.cc/register?code=FpVTuzwD
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好奇视频展示是用设计类agent解决的吗
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西部世界的bgm[笑哭]当时正跟公司打仲裁，听这个贼有感觉
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配乐顶级
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糊粥老师，关注你的视频生成工作流和技术栈，可否不吝赐教[呲牙][呲牙][呲牙][呲牙]
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所以说既然是泄露，就代表是他们要做的，不是我要学的
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@MilkyAi 总结笔记发我邮箱[星星眼]
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@MilkyAi 邮箱发我，看看实力
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视频好棒啊 动画也做得超级好
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