
Harness Engineer 中的 Harness 是什么?
Harness 好比是电脑的操作系统,而 CPU 则是 Agent;好比马鞍/马具,而马则是Agent
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这个月份发布的公开文章。

Harness 好比是电脑的操作系统,而 CPU 则是 Agent;好比马鞍/马具,而马则是Agent

只汇总 OpenAI GPT、Anthropic Claude、智谱 GLM、DeepSeek、MiniMax、小米 MiMo、Moonshot Kimi 与 Google Gemini 的最新旗舰模型,比较各推理强度下的综合评测得分、输出 Token、每任务成本、整套测试费用,并补充多模态、编码 Agent 能力与官方 API 价格。

围绕“Vue 前端 → Node.js BFF → 上游模型”的完整请求链路,分析停止生成为什么没有真正取消模型请求,以及流式响应开始后如何传递错误、管理任务状态和释放资源。

文章介绍了作者日常使用 Codex 的七个实用功能。真正的核心不是“多开几个功能”,而是通过预设规则、管理上下文、提前设计原型、划分主次任务和自动化验证,减少重复沟通与返工。

一次完整的 Vue 3 首屏性能面试复盘,从环境复现、Network 与 Performance 定位,逐步深入到 Long Task 分析、Web Worker 和虚拟列表的适用边界。

考察你对 Token、上下文窗口和多轮对话请求的基础理解,以及分析真实对话超限问题的能力。不要求掌握具体模型 SDK。考察你对 Token、上下文窗口和多轮对话请求的基础理解,以及分析真实对话超限问题的能力。不要求掌握具体模型 SDK。

本题考察 Vue 响应式状态的设计,以及不同响应式 API 的适用场景。

本题考察模型调用链路设计,以及前端环境变量、BFF 和接口安全。

本题考察你能否用 TypeScript 准确表达业务状态,并利用类型系统减少运行时错误。

文章的核心观点是:Codex 的消耗不能用“发送了多少条消息”衡量,而应看每条指令让 Agent 承担了多大范围的工作。真正浪费额度的,往往是目标模糊、范围失控、上下文冗余和反复返工。

Agency Agents 不是大模型,也不是一个独立的 AI 编程工具。 它的核心是一套专业 Agent 配置库。项目把不同岗位需要具备的职责、工作流程、专业规则和交付标准整理成结构化提示词,再将其安装到 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 工具中。

这道中级场景题考察异步编程、请求取消,以及真实业务中的前端状态管理。

本题考察 JavaScript 的变量提升、词法作用域和暂时性死区,重点区分 var 与 let 在执行阶段的不同表现。

词法环境:变量放在哪里、沿哪里查找 闭包:函数记住并访问定义时的外层环境 作用域链:当前环境一路指向外层环境的查找路径

基础面试题,考察闭包相关概念

搜索请求竞态相关面试题

ZCF 不是新的 AI 编程引擎,而是一个面向 Claude Code 与 Codex 的“配置管理器 + 工作流模板分发器”。它的六阶段工作流本质上是一份纪律性很强的提示词 SOP,不是具备持久状态、自动门禁和失败恢复能力的工作流引擎。

grill-me 可以理解为:在真正动手之前,让智能体充当严格的产品经理、架构师和反方评审,对你的方案进行结构化追问。 它并不是增强模型知识的技能,而是改变模型的工作方式——从“理解个大概就开始做”,切换为“先消除关键歧义,再执行”。

JavaScript 事件循环:微任务、宏任务、同步任务

AI Agent Hooks(智能体钩子)是在AI Agent执行生命周期的特定节点上,预设的程序化拦截点。你可以把它理解为Agent的“安全控制面板”和“行为开关”,通过在关键步骤插入自定义逻辑,实现对Agent行为的精细、确定性控制。