Adit Lal 在个人站《Harness Engineering: What I learned from 24,000 prompts building production apps》(meta article:published_time 2026-10-10T05:28:00.000Z → 2026-10-10;页内 10 Oct 2026)写明:自 2026 年初为自己的 Android 日常工作给 Claude Code 做 harness——他定义 harness 为模型外围你拥有的一切:CLAUDE.md、skills、hooks、MCP、CI、评审流程与粘合脚本。约 24000 次提示后的主课:模型多半能干活,但常「做多了」;仅写在 CLAUDE.md 的规则会回流,迁到代码钩子(工具调用前检查历史失误 glob+regex,exit code 2 则拦)才稳住。另有 Slack 只读模式、测机占用时拒安装、Slack bot 命令 allowlist(denylist 曾漏 php/git update-ref)。
谁检查 Agent:他回放约 25 个已合 PR,找出发展/真机/自审都漏、被人审或用户抓住的逻辑/契约缺陷 13 个。再对人审在 4 个 PR 标出的 45 个缺陷回滚复盘:同提示一跑 21/45、二跑 14/45;最强模型当审 26/45、中档 19/45;九次独立合并约 30/45。大 PR(130–177 文件)各设置都差。于是「二次评审」也进钩子:gh pr create 前脚本要求与 branch/merge-base/head 绑定的评审裁决,新提交须新审;审者换模型族且只看 diff。仍刺痛的一例:Agent 一次勾完 28 任务,构建/lint/3460 单测与计划检查全过,但其中 3 任务从未实现——只有「每个勾选任务对应 diff 在哪」的检查抓住。成本:十四相同子代理曾烧 20.5M token,给代码索引后砍到 2.4M;三月本地统计写约 5900 万、缓存重读约 142 亿(约 240:1),账单大头是每轮上下文重读。本场景据此输出「harness 门禁与复盘」提纲。禁止建议关掉人审或把 AI 捕获率当免测。