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https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering.git
synced 2026-09-19 05:06:27 +08:00
sanbuphy
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新增 Lecture 13（从手动驱动到自动循环）和 Project 07（搭建你的第一个自动循环）。 核心内容： - L13: 从 /goal 到六原语，generator/evaluator 分离，四种沉默成本，从零搭建第一个 loop - P07: 三个递进实验 — goal loop、timer loop、maker-checker loop - 配套代码模板：goal-template.md、loop-state-template.md、maker-prompt.md、checker-prompt.md - Reference 页新增 Addy Osmani Loop Engineering (2026-06-07) 到 2026 扩展参考 - README 更新徽章（13 lectures / 7 projects），学习路径图、syllabus、project 表格、changelog Build: ✓
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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 7 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）。
- 第一个自动循环：从手动驱动跃迁到自动循环——goal loop、timer loop、maker-checker loop 三个递进实验。
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。