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AI
SDD+Harness让Vibe Coding走向工程化

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AI写代码的蜜月期已经结束,67%的开发者表示AI生成的代码需要大量人工修改。问题不在AI,而在我们还在用“荒野飙车”的方式开跑车。本文深入解析Vibe Coding的六大特征与三大痛点,并介绍SDD规范驱动开发与Harness工程护栏体系,教你如何给AI装上导航和护栏,让AI编程真正落地生产环境。
AI,个人随笔
下一个AI较量场,为什么是Harness?

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AI 产业正在经历一场静悄悄的革命:Harness Engineering 正从幕后走向台前。当 OpenAI 工程师 Ryan Lopopolo 用不到 10 人团队让 Codex 写出百万行代码时,一个关键公式正在被验证——Agent = Model + Harness。如今,DeepSeek 等巨头纷纷组建 Harness 团队,这场围绕模型与业务场景连接层的竞争,正在重构 AI 产业的价值分配。从代码场景到 CRM 系统,Harness 不仅反向优化模型能力,更开始定义下一代算力架构。当标准协议之争与基础设施布局同步展开,谁能在 Harness 时代建立新的护城河?
AI,个人随笔
AI做原型易,改原型难——Harness在原型调整skill中的应用

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当AI遇上原型修改,看似简单的调整为何频频翻车?从弹窗样式错乱到同名函数覆盖,AI自信满满的‘已完成’背后隐藏着底层行为模式的致命缺陷。本文通过5轮实战案例,揭秘如何用Harness思想构建四步强制流程+全局硬约束,将AI从‘人工智障’驯化成可靠的‘能工智人’,实现从盲盒式修改到可预期协作的蜕变。