简介

Better Harness 审视编码智能体如何理解任务、进行修改、验证结果、安全交付并 沉淀经验——然后指出下一步该改进什么，每条结论都绑定可见证据。

为什么需要 Better Harness？

AI 编码智能体改代码很快，但围绕它的工作流往往才是薄弱环节：

• 🎯 目标模糊 —— 智能体自信地解决了错误的问题。
• 🧭 步骤随意 —— 工作发生在没人能复现的路径上。
• ✅ "能跑"但没有证据 —— 验证不完整或缺失。
• 🚢 速度压过安全 —— 评审和交付检查被绕过。
• 🧠 经验流失 —— 同样的摩擦在下一个任务中重演。

只评审最终 diff 会漏掉这些系统级问题。Better Harness 评审的是工作流本身： 收集项目证据（在受支持的宿主上还包括会话证据），评估五个相互关联的维度， 并把具体差距转化为按优先级排序的发现——每条都绑定证据、期望结果、修复边界 和验证路径，让团队可以一次改进一个问题。

开放了什么

Better Harness 开放的是三个相互连接的层，而不只是一个斜杠命令提示词：

• 工程实践 —— 覆盖 Session Evidence、Project Harness、Agent Customize 和 Loop Engineering 的证据与判断指南。
• 评估模型 —— 以任务为中心的 Agent Work Loop，包括证据状态、发现、 评分边界和纵向验证。
• 可运行实现 —— 规范的 /better-harness 工作流、 证据收集器、分析器、渲染器和轻量的宿主适配层。

三层共享同一条边界：已配置的资产只能证明某个机制存在，只有关联的任务证据 才能证明它被使用过或改善了结果。

刻意保持诚实

未被观察到的行为会保持显式标注，而不会变成没有依据的分数或论断。通过当前 检查只能证明该干预被执行过；只有可比的后续结果才能证明循环真的改善了。

下一步

• 为你的编码智能体安装 Better Harness。
• 生成你的第一份报告。
• 理解每份报告背后的 Agent Work Loop。

事实源

本站是策展视图。规范判断存放在 代码仓库的 skills/、 models/、references/ 与 docs/ 目录中。