推荐一套挺有用的课程Learn Harness Engineering。它专门讲一件事：如何把 AI 编程智能体，真正“拴”进真实工程流程里。

大家知道，如今的 AI 写代码，像一匹野马：灵感很多，边界感很差。Harness Engineering 做的，就是给它配上马具和护栏。这不是要限制能力显现，而是让它在可控范围内跑得更快点。

这门课的重点，在几个关键的工程问题上：

- 如何设计稳定的 Agent 运行环境，避免“在我这儿能跑”的这类玄学问题；
- 怎样用状态管理和显式规则，让 Codex、Claude Code 这类智能体知道“能做啥、不能做什么”；
- 如何通过验证与控制机制，让 AI 的输出不再只是“看起来对”，而是能通过测试和审查。

它不是教人怎么写更漂亮的 Prompt，而是教你如何搭建一整套Agent 可依赖的工程结构：目录约定、权限边界、输入输出契约、回滚与审计……咋说呢，就有点像给 AI 用的 DevOps。

如果你已在用 AI 写业务代码、维护仓库，或者在搞多 Agent 协作，这门课会有价值的。

📘 课程地址walkinglabs点github点io/learn-harness-engineering/zh/