Harness Engineering（驾驭工程）简单的演化过程

一、提示词工程（Prompt Engineering）

提示词工程解决的是，模型的引导问题。

1、角色

你作为一名前端开发工程师；

2、任务

你的任务是根据接口文档和产品原型开发美观，具备科技风格的前端页面；

3、样例

如图所示；

4、限制

你只负责前端认任务开发，使用技术栈Vue3；

5、输入

需求文档、接口文档、产品原型；

6、输出

生成的代码美观，适当换行添加注释（或者某个输出以JSON格式输出）

二、上下文工程（Context Engineering）

上下文工程解决的是上下文组织的问题。

提示词 + 其它资料，模型上下文大小有限，容易打满，引入以下方法：

1、召回

来源：外部新闻、过去聊天技术、当前代码环境、程序运行报错等；

涉及技术：RAG、Memory

2、压缩

将信息分开发给大模型进行总结。

3、组装

因为信息内容会直接影响输出的内容，比如模型更关注最后的内容。

所以进行多个信息的组装排序

三、驾驭工程（Harness Engnieering）

1、执行层

给模型加入Bash沙箱、文件系统、MCP等能力，像人一样执行命令做测试、读写代码文件、操控操作外部工具，以上共同构建一个执行层。

2、记忆层

任务根据下图迭代

当迭代次数过多的时候，一些信息比如目标约束会被冲淡，所以可以将这部分内容放到一些文档里面，如ClaudeCode的Claude.md和它的rule.md文件。这些文件统一称为规则文件，规则文件在每次调用大模型的时候自动作为系统提示词注入上下文。但是有时候规则文档也会很多，所以将其分为多个小文档，比如背景就另开一个bg.md，技术栈就另开一个stack.md，这些文件通过路由查看，一般情况下只需加载文件路径，想要某一部分内容就主动根据路径读取。

将它和提示词工程和上下文工程加到一起称之为记忆层。

3、反馈层

执行层之后的结果传入到记忆层，这个过程称之为反馈层。

4、编排层

如果执行的大任务没有明确的标准，Agent容易进入死循环，所以我们需要将大任务拆分多个小任务进行编排，这叫编排层。

5、Harness

从上图可看出Harness Engineering就是Agent除大模型之外的内容。

6、Harness落地

以ClaudeCode为例，ClaudeCode软件本身已原生支持Harness的四层能力（记忆层、编排层、执行层、反馈层），所以最轻量的做法就是在ClaudeCode的Claude.md文档里写清除项目背景、你希望大模型做什么、别做什么、做完之后要跑哪写lint、单测和CI、执行哪些skill就行。

可以引入一些插件比如spec-kit这类扩展，它会根据项目加需求拆成多个阶段（生成约束-明确需求-定制计划-拆解任务-开始实现-测试）每一个阶段都会刷新Claude.md，这套开发方式也叫Spec-Driven Development（SDD），本质上也是Harness工程落地。

Harness的工程使程序员从代码转变为写规则写Skill。