12 节课从零搭出完整 Harness，附课程和模板

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你大概经历过这种场景：让 Claude Code 或 Codex 在项目里干活，它开头看起来挺靠谱——读文件、写代码、一步一步往前走。然后忽然跳了一步，测试挂了，它说"done"但什么都跑不通。你花在收拾残局上的时间比自己写还多。

这不是模型的问题，是环境的问题。Anthropic 做过一个对照实验：同一个模型（Opus 4.5），同一个 prompt（"做一个 2D 复古游戏编辑器"）。没有 harness 的情况下花了 ，分钟，产出不能用。有完整的情况下花了200，6 小时，做出来的游戏可以玩。模型没变，变的是它工作的环境。

Learn Harness Engineering 这门开源课程教的就是怎么搭这个环境。12 节课、6 个实战项目、13 种语言，MIT 协议。

课程地址：https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering

文档站：https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/

Harness 是什么

一句话：围绕 AI coding agent 搭建的工作环境，让模型产出从"看运气"变成"可预期"。不是写更好的 prompt，是设计模型运行其中的系统。

这个系统有五个子系统：

• Instructions：告诉 agent 做什么、按什么顺序做、开始前先读什么。不是一个巨大的指令文件，而是按需加载的渐进式结构
• State：记录做了什么、在做什么、下一步是什么。写到磁盘上，下次会话能无缝接续
• Verification：只有测试通过才算完成。agent 不能光说"我觉得好了"
• Scope：一次只做一个 feature。不贪多、不半途而废
• Session Lifecycle：开始时初始化，结束时清理，给下一次会话留干净的重启路径

学习路径

它一共提供了三种学习方式：讲义，项目，资料库，大家可以选择自己感兴趣的方式

课程怎么教

六个阶段，每个阶段对应 2 节课和 1 个项目：

• 阶段一：看清问题——跑同一个任务两遍，一遍纯 prompt，一遍带 harness，对比结果
• 阶段二：整理仓库——让 agent 能读懂你的项目结构
• 阶段三：打通会话——跨 session 保持上下文连续
• 阶段四：反馈和约束——运行时反馈 + 范围控制
• 阶段五：自验证——让 agent 自己检查自己的活
• 阶段六：完整 harness——从零搭建一套完整系统（毕业项目）

所有项目围绕同一个产品展开：一个基于 Electron 的本地知识库桌面应用。每个项目的 solution 就是下一个项目的 starter，应用随课程推进逐步迭代。

每阶段大概一周（兼职节奏），前三个阶段可以一个长周末搞定。

快速上手

不用读完 12 节课才能用。在项目根目录丢四个文件就能开始：

├── AGENTS.md <-- agent 的操作手册
├── init.sh <-- 安装、校验、启动
├── feature_list.json <-- 功能列表和完成状态
├── claude-progress.md <-- 每次会话记录

课程的 Resource Library 里有现成模板，直接复制到项目里就行。

最后

仓库里还附带一个 harness-creator Skill，能帮你几分钟内给自己的项目脚手架出一套生产级 harness。

项目地址：https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering