Ресурсы по harness engineering
Ресурсы по harness engineering
Обзор нескольких ресурсов по harness engineering, которые помогут в создании эффективных агентов.
Ресурсы по harness engineering
Несколько ресурсов, которые я с большим удовольствием изучаю в последнее время:
https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/ — отличный курс о том, как продуктивно ограничивать поведение агента, какие проблемы возникают при использовании LLM (особенно с удержанием контекста) и как сделать harness более агентным и доводящим задачи до корректного завершения.
https://twotimespi.dev/ — создай упрощённого агента на Python (Tau). Начни с
uv tool install tau-ai.https://humanlayer.dev/blog/skill-issue-harness-engineering-for-coding-agents — уроки и выводы из неудач и успехов в построении harness-ов для кодинг-агентов за 12+ месяцев.
https://langchain.com/blog/the-anatomy-of-an-agent-harness — обзор высокого уровня множества компонентов, которые должны правильно сойтись в harness-е, чтобы агент работал.
🐸🐸🐸
Почему это важно
АналитикаЭти ресурсы предоставляют ценную информацию для разработчиков, стремящихся создать эффективные агентные системы. Изучение harness engineering поможет улучшить производительность и надежность AI-агентов.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Гайд для Claude Code: настройка для агентского программирования (для новичков)
Полное практическое руководство по настройке Claude Code: установка CLI, конфигурация CLAUDE.md и settings.json, матрица разрешений, автоматические хуки, кастомная команда /truth и субагенты.
Loop Engineering: архитектура автономных петель и конец эпохи ручного промптинга
Глубокое погружение в Loop Engineering: архитектура самоподдерживающихся циклов для Claude Code и автономных агентов, шаблон DOER/CHECKER, детерминированная верификация, команда /goal и защита от Reward Hacking.
Структура Промпта Для Картинок (Image Prompt Engineering)
Профессиональная методология составления текстовых запросов для графических нейросетей. Золотая формула пяти элементов: главный объект, детали окружения, характер освещения, параметры виртуальной камеры и художественный стиль рендеринга.
Spec-First Engineering (RFC-Driven AI Dev)
Методология разработки с использованием ИИ, где 80% усилий разработчика направлены на создание кристально четкой технической спецификации (PRD/RFC) перед генерацией первой строки кода.