课程简介
课程聚焦AI Agent研发中的规则遗忘与质量失控问题，秉持“能力上限看模型，交付下限看工程”核心理念。课程系统讲授Harness管控框架，拆解Rules、Skills、Sub-agent、MCPs与记忆管理等基础要素，构建“全局规范→研发SOP→多Agent制衡→脚本硬校验”四层递进防线。结合标准化Spec需求管理、七阶段文档模板、全流程质量门禁与人工卡点设计，实现从“氛围编程”到“可控交付”的跨越。全程基于真实项目实操与分组研讨，手把手指导学员定制专属研发Workflow与最小可行落地方案，助力企业安全、高效地将AI Agent融入核心研发流程。
目标收益
1. 破解AI研发失控难题，实现从“氛围编程”到“可控交付”
彻底解决AI Agent在实际研发中“规则遗忘、约束规避、虚报完成、跨会话失忆”等典型痛点，建立“能力上限看模型，交付下限看工程”的核心认知，掌握将AI能力转化为企业级稳定生产力的工程化方法。
2. 掌握Harness核心要素，构建“四层递进防线”架构
熟练运用Rules、Skills、Sub-agents、MCPs等基础要素，掌握“全局规范 → 研发SOP → 多Agent制衡 → 脚本硬校验”的四层递进管控架构，具备为企业复杂项目设计高可靠性、防越界Agent系统的能力。
3. 打通多Agent协作Workflow，设立全链路质量门禁
掌握接力式Agent研发的标准工作流（Workflow）与人工卡点设计逻辑，熟练运用Spec规约编程与七阶段标准文档模板，构建覆盖需求澄清、开发、审查到测试的全流程质量门禁，确保交付物的绝对合规与高质量。
4. 沉淀企业工程记忆，输出专属“最小可行落地方案”
掌握避免Agent“反复踩坑”的工程记忆管理系统，将踩坑经验转化为代码围栏与系统防线；通过真实项目的全流程实操与分组研讨，现场定制并输出适配自身业务场景的最小可行Harness落地方案，学完即用。
培训对象
正在或准备在企业级软件研发中引入AI Agent的团队核心成员
课程大纲
| 一、为什么需要 Harness Engineering |
目标：理解 AI Agent 增强软件研发的结构性问题，建立流程治理的必要性认知 • AI Agent 在实际研发中的四类典型失败：规则遗忘、约束规避、虚报完成、跨会话失忆 • 核心命题：Agent 的能力上限取决于模型，交付质量的下限取决于流程和工程能力 分组研讨 — 你踩过的 AI 编程坑 • 总结 AI Agent 研发过程中效果不佳的案例 • 判断属于哪类失败，为什么效果不佳，潜在的解决思路 |
| 二、 Harness Engineering 基础技术要素 |
目标：掌握 AI Agent 企业级建设的基础要素，理解 Harness 如何组合这些要素构建管控框架 Rules — 规则规范 • 实现结构与编写规范，应用时的常见陷阱 • 运作机制与激活方式，Token 预算管理（如何确保模型能够遵循 Rules） • 优先级与作用域，局限性（Rules 是自然语言指令，不是程序化约束） Skills — SOP 封装 • 与 Rules 的关键区别，什么适合做成 Skills（指令序列与标准操作） • 实现结构与三层资源分工 • 设计模式与反模式，好的 Skills / 差的 Skills 特征 • Skills 如何评估及优化 Sub-agents — 角色隔离 • 构建方式与调用流程，上下文隔离的意义 • 五种典型场景，以及五种落地实施方式 • 五大主流编排模式，Harness 选择哪种模式 • 契约的设计与上下文管理，工程实践原则 Hooks — 事件驱动自动化 • 主流事件与典型用途 • 通信协议与响应控制 • Harness 中 Hooks 的设计 MCPs — 工具接口标准化 • 协议架构与三层模型 • 用法与配置，何时使用 MCP / Bash • 定位与降级策略 Memory — 记忆管理 • 显式记忆与自动记忆 • 记忆的实时提取与定期整理 上下文工程 • 提示词工程（案例：Claude Code 七层提示词结构设计） • 上下文工程（案例：仓库索引、整仓深度理解、上下文压缩） • 知识工程（案例：如何构建企业内部的知识工程平台） • 综合案例（百万行遗留项目如何提升 AI编码效果和质量） 规约编程 • 氛围编程的问题与企业应用方式 • 从氛围编程走向可行代码的四个关键实践 • 如何确保代码质量及规范合规 • GitHub Spec Kit 的五阶段工作流及实践案例 • GitHub Spec Kit 的应用落地（案例：模板优化与功能增强） • OpenSpec轻量级规约驱动开发框架的核心工件与工作流 • OpenSpec 两种工作模式，适配不同研发场景 • OpenSpec应用落地（案例： 定制开发，扩展为多 Agent 工作流） |
| 三、 Harness Engineering 实现架构：四层递进防线 |
目标：掌握 Harness Engineering 四层体系的职责分工与递进关系 • 第一层：建设全局底线、编码规范、流程纪律 • 第二层：建设研发标准操作规程专项 SOP • 第三层：多 Agent 角色构建与制衡机制 • 第四层：建设严格的逻辑检查 ，替代 Agent 自述 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 为你的项目设计 Harness 管控防线 • 针对第一次讨论的 Agent 编程问题，如何设计你的管控防线 • 列举可通过 Rules、 Skills、 Subagent、 Scripts 处理的实际问题 |
| 四、 Harness Engineering 研发流程 workflow |
目标：掌握接力式的 Agent 研发的完整流程，理解人工卡点和回退规则的设计逻辑 • 三段式结构：串联 需求分析→方案设计→就绪评审 ，开发→审查→测试→交付，确认及归档 • 流程 Profile：同一套 workflow，三种流水线变体 • 8 个阶段详解：前置动作、输入、产出、流转条件 • 设计人工卡点： 自动检查后在关键节点必须暂停 ，人工确认 • 五条流程铁律：下游不改上游制品 / PM 仅做调度 / 证据可查 / 边界不跨越 / 主控 Agent 不越界 • 失败与回退策略：各阶段的异常场景与回退规则，以及人工处理策略 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 为你的项目设计 Agent 研发流程workflow • 你的项目Agent 研发流程 workflow 如何设计 • 如何有效设置卡点 ，成本和风险如何平衡 |
| 五、 Harness Engineering 多 Agent 角色设计 |
目标：理解每个 Agent 角色的契约结构、输入输出、制衡关系 • 构建七个专业 Agent 研发角色 • 各个 Agent 角色的整体设计 • 各个 Agent 角色的契约结构：身份 → 职责 → 输入 → 输出 → 阻塞条件 → 禁止事项 → 模型选择 • 各个 Agent 角色的实现细节 • 各个 Agent 角色的制衡矩阵 • 常见反模式与避坑经验 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 角色制衡 vs 执行效率 • 哪些 Agent 角色分离是必要的 • 简单项目哪些角色可以合并 ，降低复杂度 • 找出 “绝对不能省”的三个 Agent 角色 |
| 六、 Harness Engineering 需求描述与 Specs 管理 |
目标：掌握 Spec 作为 Source of Truth 的运作机制 • 两种常见的 Spec 编写范式区别及选择策略 • 需求条目格式：需求的描述方式 ，Scenario 的 Given-When-Then 验收格式 • 每条需求至少 2 个 Scenario（1 正向 + 1 异常/边界） • Spec Delta 的变更管理闭环 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 需求 vs 实现的边界 • 哪些该写在 spec.md，哪些只能在 design.md • 给你的项目编写 Spec 格式的需求 |
| 七、 Harness Engineering 模板体系 |
目标：了解 Proposal 和 6 个阶段文档模板的设计意图 • 需求澄清阶段 Proposal 模板 9 个章节速览 ，重点的 8 项 checkbox • 全部 7 个阶段文档模板及关键章节：design.md、 code-review.md、test-report 等 • 核心价值：让 Agent 不需要想 “该写什么” ，只需要 “填什么”——减少遗漏 ，提高一致性 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 |
| 八、 Harness Engineering 质量管控体系 |
目标：理解全流程质量卡点，能判断自己项目该在哪些环节设门禁 • 质量管控泳道图：需求澄清 → Spec → RR →人工审批 → Dev → CR → TE → 交付 • 需求质量：Proposal 定稿检查清单、 BA 需求纯净度检查、 RR 就绪评审 • 代码质量：TDD + verify.sh A/B/C 三类检查 + verify-after-developer Hook + baseline 对比 • 审查质量：需求及场景覆盖矩阵 + 就绪约束+ 偏离检测 + 可复用经验沉淀 • 测试质量：API 测试 + E2E 真实浏览器测试 + 回归测试 + 工程验证 • 交付质量：交付完整性验证 + 框架完整性检查 + Spec Merge 闭环 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 —质量卡点的设计 • 为你的项目设计全部质量卡点 • 从全部检查机制中选出最重要的三个卡点 |
| 九、 Harness Engineering 基础设施：知识图谱 + 任务跟踪 + MCP |
目标：了解支撑流程运转的基础设施模块 • 代码库知识图谱：索引及整体结构 • 上下文管理：精确控制每个阶段可见的文件 • 任务跟踪与进展可见性：board.md 看板 + 开发日志 • MCP Server：暴露 8 个工具 ，MCP 不可用时 bash 降级 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 |
| 十、 Harness Engineering 工程记忆与持续改进 |
目标：掌握记忆系统的完整生命周期 • 避免 Agent 每次会话归零 ，同样的问题反复踩坑 • 记忆管理五阶段生命周期 • 记忆管理五段式模板 ：Symptom / Root Cause / Fix / Guardrail（核心）/ Detection • 让经验变成防线的围栏建设：单元测试 / verify.sh 检查项 / Skills 更新 / 契约文档 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 你的项目如何管理记忆 • 回想你项目中一个 “踩了两次以上”的坑 • 按五段式模板记录一条完整的 memory 条目 • 记忆管理如何嵌入到你的项目中 |
| 十一、 Harness Engineering 全流程演示 |
以示例项目开发需求为例，现场完整走一遍 Harness Engineering 流程 • 现场执行初始化，目录创建 + 模板复制 + 看板登记 + 基线快照 • 与 Agent 结对澄清新需求 ，明确 “为什么做”/ “做什么”/ “不做什么” • PM Agent 根据项目复杂度执行特定 workflow • 启动 BA Agent → requirements.md（SHALL + GWT） • 启动 SA Agent → design.md（需求→技术落实对照 + 架构/模块/接口/数据设计 + Tasks 拆分） • 启动 RR Agent → readiness-review.md（就绪检查，需求纯净度 + 覆盖度 → PASS / BLOCK） • 现场审阅三份文档的结论 ，触发编码执行 • 启动 Dev Agent → TDD 实现 + dev-log.md → verify.sh 硬校验 • 启动 CR Agent → code-review.md（R/S 逐条核对 git diff） • 启动 TE Agent → test-report.md（A/B/C/D 四类测试，B 类为真实浏览器 E2E 测试） • PM Agent 验收 → verify + baseline compare + check-harness → board 状态更新 • 人工确认完成情况 ，PM Agent 执行 Spec Merge 归档 → 标记 DONE → check-harness 终检 分组研讨 — 如何整体落地到你的项目 • 明天开始用 Harness ，最先引入哪一层？ • 输出一份最小可用 Harness Engineering 方案 • 各组展示方案，互相提问和补充 |
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一、为什么需要 Harness Engineering 目标：理解 AI Agent 增强软件研发的结构性问题，建立流程治理的必要性认知 • AI Agent 在实际研发中的四类典型失败：规则遗忘、约束规避、虚报完成、跨会话失忆 • 核心命题：Agent 的能力上限取决于模型，交付质量的下限取决于流程和工程能力 分组研讨 — 你踩过的 AI 编程坑 • 总结 AI Agent 研发过程中效果不佳的案例 • 判断属于哪类失败，为什么效果不佳，潜在的解决思路 |
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二、 Harness Engineering 基础技术要素 目标：掌握 AI Agent 企业级建设的基础要素，理解 Harness 如何组合这些要素构建管控框架 Rules — 规则规范 • 实现结构与编写规范，应用时的常见陷阱 • 运作机制与激活方式，Token 预算管理（如何确保模型能够遵循 Rules） • 优先级与作用域，局限性（Rules 是自然语言指令，不是程序化约束） Skills — SOP 封装 • 与 Rules 的关键区别，什么适合做成 Skills（指令序列与标准操作） • 实现结构与三层资源分工 • 设计模式与反模式，好的 Skills / 差的 Skills 特征 • Skills 如何评估及优化 Sub-agents — 角色隔离 • 构建方式与调用流程，上下文隔离的意义 • 五种典型场景，以及五种落地实施方式 • 五大主流编排模式，Harness 选择哪种模式 • 契约的设计与上下文管理，工程实践原则 Hooks — 事件驱动自动化 • 主流事件与典型用途 • 通信协议与响应控制 • Harness 中 Hooks 的设计 MCPs — 工具接口标准化 • 协议架构与三层模型 • 用法与配置，何时使用 MCP / Bash • 定位与降级策略 Memory — 记忆管理 • 显式记忆与自动记忆 • 记忆的实时提取与定期整理 上下文工程 • 提示词工程（案例：Claude Code 七层提示词结构设计） • 上下文工程（案例：仓库索引、整仓深度理解、上下文压缩） • 知识工程（案例：如何构建企业内部的知识工程平台） • 综合案例（百万行遗留项目如何提升 AI编码效果和质量） 规约编程 • 氛围编程的问题与企业应用方式 • 从氛围编程走向可行代码的四个关键实践 • 如何确保代码质量及规范合规 • GitHub Spec Kit 的五阶段工作流及实践案例 • GitHub Spec Kit 的应用落地（案例：模板优化与功能增强） • OpenSpec轻量级规约驱动开发框架的核心工件与工作流 • OpenSpec 两种工作模式，适配不同研发场景 • OpenSpec应用落地（案例： 定制开发，扩展为多 Agent 工作流） |
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三、 Harness Engineering 实现架构：四层递进防线 目标：掌握 Harness Engineering 四层体系的职责分工与递进关系 • 第一层：建设全局底线、编码规范、流程纪律 • 第二层：建设研发标准操作规程专项 SOP • 第三层：多 Agent 角色构建与制衡机制 • 第四层：建设严格的逻辑检查 ，替代 Agent 自述 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 为你的项目设计 Harness 管控防线 • 针对第一次讨论的 Agent 编程问题，如何设计你的管控防线 • 列举可通过 Rules、 Skills、 Subagent、 Scripts 处理的实际问题 |
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四、 Harness Engineering 研发流程 workflow 目标：掌握接力式的 Agent 研发的完整流程，理解人工卡点和回退规则的设计逻辑 • 三段式结构：串联 需求分析→方案设计→就绪评审 ，开发→审查→测试→交付，确认及归档 • 流程 Profile：同一套 workflow，三种流水线变体 • 8 个阶段详解：前置动作、输入、产出、流转条件 • 设计人工卡点： 自动检查后在关键节点必须暂停 ，人工确认 • 五条流程铁律：下游不改上游制品 / PM 仅做调度 / 证据可查 / 边界不跨越 / 主控 Agent 不越界 • 失败与回退策略：各阶段的异常场景与回退规则，以及人工处理策略 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 为你的项目设计 Agent 研发流程workflow • 你的项目Agent 研发流程 workflow 如何设计 • 如何有效设置卡点 ，成本和风险如何平衡 |
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五、 Harness Engineering 多 Agent 角色设计 目标：理解每个 Agent 角色的契约结构、输入输出、制衡关系 • 构建七个专业 Agent 研发角色 • 各个 Agent 角色的整体设计 • 各个 Agent 角色的契约结构：身份 → 职责 → 输入 → 输出 → 阻塞条件 → 禁止事项 → 模型选择 • 各个 Agent 角色的实现细节 • 各个 Agent 角色的制衡矩阵 • 常见反模式与避坑经验 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 角色制衡 vs 执行效率 • 哪些 Agent 角色分离是必要的 • 简单项目哪些角色可以合并 ，降低复杂度 • 找出 “绝对不能省”的三个 Agent 角色 |
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六、 Harness Engineering 需求描述与 Specs 管理 目标：掌握 Spec 作为 Source of Truth 的运作机制 • 两种常见的 Spec 编写范式区别及选择策略 • 需求条目格式：需求的描述方式 ，Scenario 的 Given-When-Then 验收格式 • 每条需求至少 2 个 Scenario（1 正向 + 1 异常/边界） • Spec Delta 的变更管理闭环 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 需求 vs 实现的边界 • 哪些该写在 spec.md，哪些只能在 design.md • 给你的项目编写 Spec 格式的需求 |
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七、 Harness Engineering 模板体系 目标：了解 Proposal 和 6 个阶段文档模板的设计意图 • 需求澄清阶段 Proposal 模板 9 个章节速览 ，重点的 8 项 checkbox • 全部 7 个阶段文档模板及关键章节：design.md、 code-review.md、test-report 等 • 核心价值：让 Agent 不需要想 “该写什么” ，只需要 “填什么”——减少遗漏 ，提高一致性 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 |
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八、 Harness Engineering 质量管控体系 目标：理解全流程质量卡点，能判断自己项目该在哪些环节设门禁 • 质量管控泳道图：需求澄清 → Spec → RR →人工审批 → Dev → CR → TE → 交付 • 需求质量：Proposal 定稿检查清单、 BA 需求纯净度检查、 RR 就绪评审 • 代码质量：TDD + verify.sh A/B/C 三类检查 + verify-after-developer Hook + baseline 对比 • 审查质量：需求及场景覆盖矩阵 + 就绪约束+ 偏离检测 + 可复用经验沉淀 • 测试质量：API 测试 + E2E 真实浏览器测试 + 回归测试 + 工程验证 • 交付质量：交付完整性验证 + 框架完整性检查 + Spec Merge 闭环 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 —质量卡点的设计 • 为你的项目设计全部质量卡点 • 从全部检查机制中选出最重要的三个卡点 |
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九、 Harness Engineering 基础设施：知识图谱 + 任务跟踪 + MCP 目标：了解支撑流程运转的基础设施模块 • 代码库知识图谱：索引及整体结构 • 上下文管理：精确控制每个阶段可见的文件 • 任务跟踪与进展可见性：board.md 看板 + 开发日志 • MCP Server：暴露 8 个工具 ，MCP 不可用时 bash 降级 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 |
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十、 Harness Engineering 工程记忆与持续改进 目标：掌握记忆系统的完整生命周期 • 避免 Agent 每次会话归零 ，同样的问题反复踩坑 • 记忆管理五阶段生命周期 • 记忆管理五段式模板 ：Symptom / Root Cause / Fix / Guardrail（核心）/ Detection • 让经验变成防线的围栏建设：单元测试 / verify.sh 检查项 / Skills 更新 / 契约文档 • 项目实例：基于完整项目代码的演示和实操 分组研讨 — 你的项目如何管理记忆 • 回想你项目中一个 “踩了两次以上”的坑 • 按五段式模板记录一条完整的 memory 条目 • 记忆管理如何嵌入到你的项目中 |
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十一、 Harness Engineering 全流程演示 以示例项目开发需求为例，现场完整走一遍 Harness Engineering 流程 • 现场执行初始化，目录创建 + 模板复制 + 看板登记 + 基线快照 • 与 Agent 结对澄清新需求 ，明确 “为什么做”/ “做什么”/ “不做什么” • PM Agent 根据项目复杂度执行特定 workflow • 启动 BA Agent → requirements.md（SHALL + GWT） • 启动 SA Agent → design.md（需求→技术落实对照 + 架构/模块/接口/数据设计 + Tasks 拆分） • 启动 RR Agent → readiness-review.md（就绪检查，需求纯净度 + 覆盖度 → PASS / BLOCK） • 现场审阅三份文档的结论 ，触发编码执行 • 启动 Dev Agent → TDD 实现 + dev-log.md → verify.sh 硬校验 • 启动 CR Agent → code-review.md（R/S 逐条核对 git diff） • 启动 TE Agent → test-report.md（A/B/C/D 四类测试，B 类为真实浏览器 E2E 测试） • PM Agent 验收 → verify + baseline compare + check-harness → board 状态更新 • 人工确认完成情况 ，PM Agent 执行 Spec Merge 归档 → 标记 DONE → check-harness 终检 分组研讨 — 如何整体落地到你的项目 • 明天开始用 Harness ，最先引入哪一层？ • 输出一份最小可用 Harness Engineering 方案 • 各组展示方案，互相提问和补充 |
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