从零搭建第一个Harness的完整教程。包含P0/P1/P2三个优先级行动清单：创建AGENTS.md、自定义Linter、团队知识仓库化、技能创建。附带自检清单和避坑指南。
讲解Harness高级话题：Agent-Aware可观测性、熵管理自动化、三类约束体系（Maintainability/Architecture/Behaviour）、Model-Harness解耦问题、以及Harness版本化管理实践。
深入讲解Harness的两大控制机制：Feedforward（引导）和Feedback（反馈）。详解六层架构每一层的职责、ReAct循环原理、以及最重要的40%上下文阈值管理策略。
深度解析四大一线团队的Harness实践：OpenAI三人五月百万行零手写、Anthropic的GAN式三Agent架构、Stripe每周1300+PR无人值守、Mitchell Hashimoto的单人六步进阶。揭示约束必须强制执行、熵管理必须自动化等关键洞察。
整理Harness Engineering领域七个未解决的核心问题：棕地项目改造、功能验证缺失、长期可维护性未知、Harness厚薄之争、单多Agent选择困惑、评测体系缺失、自适应Harness方向。附研究者可探索的四个方向。
Harness Engineering是2026年AI Agent开发圈的高频词。本文解释核心定义：Agent = Model + Harness，模型之外的一切决定系统下限。包含Can.ac实验、40%上下文阈值、六层架构概览和工程师段位自测。
深度横评四大主流Harness框架：OpenClaw、Claude Code、OpenCode、Hermes Agent。从定位、架构、记忆系统、安全机制、适用场景等维度全面对比，附场景化选型指南。
详解生产级Harness架构：三层记忆系统（Filesystem/RAM/Context Window）、工具分类与安全设计、硬沙箱vs软沙箱隔离策略、以及Orchestrator-Worker多Agent编排模式。
2026年最热门的个人AI Agent框架对比：OpenClaw拥有24万开发者和5700+ Skills，是生态最庞大的选择；Hermes Agent以自改进学习循环和6种安全后端另辟蹊径。本文深度对比两者的技术内核、安全机制、记忆系统和真实用户体验，给出选型建议。
Anthropic于2026年4月16日发布Claude Opus 4.7，CursorBench 70%超越Opus 4.6的58%，视觉能力98.5%飞跃，定价与4.6相同。本文完整解析核心升级点、第三方评测、定价及与Mythos的关系。
