Anthropic 的 Harness 到底是什么？一文看懂 AI 编程的「套娃」玩法

发表于 更新于 分类于 阅读次数： 本文字数： 4.8k 阅读时长 ≈ 4 分钟

cover

大家好，我是飞飞。

上周我在 GitHub Trending 上刷到一个项目，名字里带着 “harness”，5 万多 star。点进去一看，满屏都是 Skills、Hooks、Subagents 这些术语，我当时就懵了——这帮人到底在玩什么？

后来我花了两天时间，把 Anthropic 的两篇技术博客、Claude Code 官方文档、加上社区里几十个项目翻了一遍，终于搞明白了。

Harness 这个词，翻译成人话就是：怎么给 AI 编程助手套一个工作流，让它别瞎搞。

今天把我理解的东西分享出来。

先搞懂一个问题：AI 为什么需要 Harness？

想象一个场景。

你招了一个天才程序员，智商极高，代码写得又快又好。但有个问题——他每隔一段时间就会失忆，忘记之前做了什么。而且他容易兴奋，一上来就想把整个项目一口气写完，写到一半发现上下文不够了，代码就烂尾了。

更要命的是，你让他自己检查代码质量，他每次都说：”写得挺好的啊，没问题。”

这就是 AI 编程 Agent 面临的真实困境。

Harness 的本质，就是给这个天才程序员套一个工作流框架。 告诉他该怎么分步做事，什么时候该停下来检查，做完一步怎么把进度交接给下一步。

Harness 这个英文词，本意是马具——缰绳、马鞍那套东西。你不会让一匹马在公路上裸奔，AI Agent 也一样。

harness-architecture

Anthropic 的 Harness 思路：从一篇论文到一套体系

Anthropic 在这个方向上发了两篇技术博客，我觉得思路特别值得学习。

第一篇：让 Agent 学会「接力赛跑」

第一篇叫《Effective Harnesses for Long-Running Agents》。

核心问题很直接：AI 的上下文窗口是有限的，一个复杂项目不可能在一个窗口里写完。怎么办？

Anthropic 的方案是设计两个角色：

  • 初始化 Agent（Initializer）：拿到用户需求后，先把项目拆成一个详细的功能清单（200+ 个小功能），搭好项目脚手架，写好启动脚本，建好 Git 仓库。
  • 编码 Agent（Coding Agent）：每次只做一个功能。做完提交代码，写好进度笔记，然后把接力棒交给下一个自己。

这就像一场接力赛。每个运动员跑一段，到了交接区把棒递给下一个人。关键是那根「接力棒」——一个叫 claude-progress.txt 的进度文件，加上 Git 提交记录。

如果你用过 Claude Code 做稍微复杂点的项目，下面这些场景你一定不陌生：

Agent 一上来就想把整个项目一口气写完，写到一半上下文爆了，代码烂尾。Anthropic 的解法是——强制它每次只做一个功能，做完提交，再做下一个。

做了三四个功能之后，Agent 突然说”项目已完成！”你一看，还有一大半没做呢。解法是维护一个 JSON 格式的功能清单，每个功能标记 true 或 false，没完成的白纸黑字摆在那儿，它想糊弄都糊弄不了。

上一轮 Agent 写到一半上下文就断了，下一轮新 Agent 一脸懵，不知道从哪接。解法是每轮结束必须提交 Git、写进度笔记到 claude-progress.txt——相当于交接班必须写交接报告。

第二篇：让 AI 学会「自我批评」

第二篇叫《Harness Design for Long-Running Apps》，更进了一步。

Anthropic 发现了一个有趣的现象：AI 不擅长评价自己的作品。你让它写完代码再自己打分，它每次都说”还不错”。就像让学生自己批改考卷一样——分数永远虚高。

怎么办？借鉴 GAN（生成对抗网络）的思路，搞一个「生成者 + 评估者」的对抗机制：

  • 规划 Agent（Planner）：把一句话需求扩展成完整的产品规格书。
  • 生成 Agent（Generator）：负责写代码，一个功能一个功能地实现。
  • 评估 Agent（Evaluator）：用 Playwright 浏览器自动化工具，像真实用户一样点击、测试、截图，然后打分写报告。

评估 Agent 不是随便打分，它有四个明确的评估维度：

  1. 设计质量：界面是不是有整体感，还是拼凑出来的？
  2. 原创性：有没有自己的设计决策，还是全是 AI 默认模板？
  3. 工艺水平：字体、间距、颜色搭配是否专业？
  4. 功能性：用户能不能顺畅地完成任务？

Anthropic 用这套架构做了一个实验：让 AI 生成一个荷兰艺术博物馆网站。前 9 轮迭代，输出还是常规操作——黑色主题，整洁的卡片布局。但到了第 10 轮，AI 突然「开窍」了，把整个网站改成了一个 3D 空间体验：有棋盘格地板、画作挂在墙上、通过「门廊」在不同展厅之间导航。

这种创造性的跳跃，在没有 Harness 的单次生成中从未出现过。

落地到 Claude Code：一套完整的扩展体系

说完理论，来看 Claude Code 实际给我们提供了哪些工具。

CLAUDE.md：项目的「说明书」

每个项目根目录放一个 CLAUDE.md 文件，Claude Code 每次启动都会自动读取。

我最开始用 Claude Code 的时候，压根不知道这东西的存在。直到有一次它把我 Hexo 博客的配置改得面目全非，我才意识到：不立规矩，它就按自己的理解来。

后来我在 CLAUDE.md 里写清楚了项目架构、代码规范、哪些文件不能动，效果立竿见影。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
# CLAUDE.md
## 代码规范
- 使用 TypeScript，严格模式
- 组件用函数式写法 + Hooks
- 测试用 Vitest

## 禁止事项
- 不要删除现有测试
- 不要修改 CI 配置

有个建议：控制在 200 行以内。我见过有人写了 2000 行的 CLAUDE.md，结果 Claude 反而更懵了——信息太多等于没有信息。

Skills：按需加载的「技能包」

Skills 是 Claude Code 最核心的扩展机制。

每个 Skill 就是一个文件夹，里面放一个 SKILL.md，描述清楚：什么时候触发、该执行什么步骤、用到哪些工具。

1
2
3
4
5
6
7
.claude/skills/
├── deploy/
│   └── SKILL.md
├── code-review/
│   └── SKILL.md
└── write-test/
    └── SKILL.md

你可以手动用 /deploy 斜杠命令调用，也可以让 Claude 自动判断——当你说”帮我部署一下”，它会自动匹配到 deploy 这个 Skill。

有人打了一个很好的比方：CLAUDE.md 像厨房里的常用调料，永远摆在台面上。Skills 像食谱书，需要做某道菜的时候才翻开。

一个好的 Skill 应该像写给初级工程师的操作手册——步骤清晰、工具明确、预期结果可验证。

Hooks：自动化的「卡口」

Hooks 是在特定事件发生时自动执行的脚本。我第一次用 Hooks 是因为一个很蠢的原因——Claude 写完代码从来不跑 Prettier，每次我 review 的时候格式都是乱的，烦得不行。

后来加了一个 PostToolUse 的 Hook，三行配置，问题就彻底解决了：

1
2
3
4
5
6
7
8
{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [{
      "matcher": "Write|Edit",
      "command": "npx prettier --write $FILE_PATH"
    }]
  }
}

除了格式化，常见的 Hooks 还有：

  • PreToolUse：执行命令前检查有没有 rm -rf 这种危险操作
  • SessionStart：会话启动时自动注入当前日期、环境变量
  • Stop：Claude 完成回复后自动跑 lint

Hooks 和 Skills 的区别在于：Hooks 是硬规矩，不可商量；Skills 是操作建议，可以灵活调整。

Subagents：专业的「分身术」

Subagents 是 Claude Code 的子 Agent 机制。

主 Agent 可以派出多个子 Agent 去做不同的事，每个子 Agent 有独立的上下文窗口和工具权限。做完之后只把结果汇报回来，不会污染主 Agent 的上下文。

这跟 Anthropic Harness 论文里的「规划者-生成者-评估者」三角架构一脉相承。

常见用法：

  • 派一个 Explore Agent 去读文档、搜代码
  • 派一个 Test Agent 去跑测试
  • 派一个 Review Agent 去检查代码质量

Plugins：打包分享的「插件包」

Plugins 是 2025 年底 Anthropic 推出的新机制，把 Skills、Hooks、Subagents、MCP Server 打包成一个可安装的插件。

1
2
# 一条命令安装
/plugin install anthropic/frontend-design

这意味着你可以把自己的 Harness 配置分享给团队，也可以直接装别人打磨好的工作流。GitHub 上的 awesome-claude-code 项目收录了几百个插件，光是 everything-claude-code 这一个仓库就有 5 万多 star——可见社区的热情有多高。

实战：这套玩法到底有多大提升？

Anthropic 自己做了一个对比实验，用一句话提示词让 AI 生成一个复古游戏编辑器。

方案 耗时 花费 效果
裸跑（无 Harness） 20 分钟 $9 界面粗糙，核心功能不能用
完整 Harness 6 小时 $200 16 个功能模块，核心功能正常运行

裸跑的版本，游戏编辑器的「玩游戏」功能完全不能用——角色出现在屏幕上，但不响应任何输入。

Harness 版本不仅所有核心功能可用，还自动加上了 AI 辅助生成关卡、精灵动画系统、音效管理等高级功能。

后来他们用 Opus 4.6 简化了 Harness（去掉了 Sprint 机制），用一句话生成了一个浏览器端的音乐制作软件（DAW），花了 4 小时、$124。最终的应用有编曲视图、混音器、音轨控制，甚至内置了一个 AI Agent 可以通过对话来作曲。

说说我自己的上手路径

我知道看到这里信息量有点大。说说我自己是怎么一步步搭起来的，供你参考。

最开始我就是裸用 Claude Code，连 CLAUDE.md 都没写。结果就是前面说的，它经常乱改我不想动的文件。写好 CLAUDE.md 是我做的第一件事，大概花了 20 分钟，效果立刻就有。

用了一两周之后，我发现每次写博客都要重复输入一大段提示词——搜资料、定结构、写正文、生成封面。于是我把这套流程抽成了一个 Skill，现在输入 /writing-agent 加一个选题就搞定了。

后来又加了几个 Hooks。最有用的就是前面提到的 Prettier 自动格式化，还有一个是 SessionStart 时自动注入当前日期（写博客需要）。

至于 Subagents 和 Plugins，我现在用得不多。老实说，不是每个人都需要把 Harness 搞得很复杂。找到卡你脖子的两三个点，精准解决就够了。

最后说几句掏心窝的

说句可能得罪人的话：如果你花在调 Harness 上的时间比写代码还多，那你可能搞反了。

我在社区里见过不少人，CLAUDE.md 写了 2000 行，装了十几个插件，配了一堆 Hooks，结果 Claude 反而更懵了——规则太多，自相矛盾，它不知道该听哪个。

Harness 的精髓不是把 Claude 武装到牙齿，而是找到那两三个真正卡你脖子的点，精准解决。

对我来说，CLAUDE.md + 两三个常用 Skill + 一个格式化 Hook，就已经覆盖了 80% 的场景。剩下的 20%？模型自己在进步，Opus 4.6 已经不需要像 4.5 那样做 Sprint 分解了——很多之前需要 Harness 补救的问题，模型升级后就自动消失了。

这也是 Anthropic 自己在博客里说的：每一个 Harness 组件，本质上都是在赌模型做不到某件事。这个赌注随时可能过期。

所以我的建议是：轻装上阵，按需添加，别一开始就搞顶配。

你在用 Claude Code 吗？踩过什么坑，或者有什么特别好用的配置？评论区聊聊，我想看看大家都是怎么玩的。