Добро пожаловать в Learn Harness Engineering

Learn Harness Engineering — курс, посвящённый инженерии AI-агентов для кодинга. Мы глубоко изучили и обобщили самые передовые теории и практики Harness Engineering в индустрии. Наши основные источники:

• OpenAI: Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world
• Anthropic: Effective harnesses for long-running agents
• Anthropic: Harness design for long-running application development
• Awesome Harness Engineering

Через системный дизайн окружения, управление состоянием, верификацию и контроль курс учит, как сделать агентские инструменты вроде Codex и Claude Code по-настоящему надёжными. Он помогает строить фичи, чинить баги и автоматизировать задачи разработки, ограничивая AI-ассистента явными правилами и границами.

С чего начать

Если вы проходите курс последовательно, откройте личный план обучения. Там можно продолжить с нужного занятия, сохранить заметки и отметить выполненные проекты.

Выберите свой путь обучения. Курс разделён на теоретические лекции, практические проекты и готовую к копированию библиотеку материалов.

Лекции

Поймите, почему сильные модели всё равно ошибаются, и изучите теорию эффективных harness.

Проекты

Практическое построение надёжной агентской среды с нуля.

Библиотека материалов

Готовые шаблоны (AGENTS.md, feature_list.json) для использования в своих репозиториях.

Разбор передовых harness

Как Pi, Claude Code, Codex и DeepSeek на самом деле проектируют свои harness — в привязке к рамке курса.

Основной механизм harness

Harness не «делает модель умнее» — он создаёт для неё замкнутую рабочую систему. Основной поток работы можно понять по этой простой диаграмме:

Что вы узнаете

Ключевые концепции, которыми вы овладеете:

• Ограничивать поведение агента явными правилами и границами.
• Сохранять контекст в длительных задачах между сессиями.
• Не давать агенту объявлять успех слишком рано.
• Верифицировать работу через сквозные тесты и саморефлексию.
• Делать runtime наблюдаемым и отлаживаемым.

Дальнейшие шаги

Когда вы поймёте основы, эти материалы помогут углубиться:

• Лекция 01: Почему сильные агенты всё равно ошибаются: начните с теории harness engineering.
• Проект 01: Базовый vs минимальный harness: пройдите первое реальное задание.
• Шаблоны: возьмите минимальный набор (AGENTS.md, feature_list.json, claude-progress.md) для своих проектов.