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Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟，决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统，即 harness engineering。介绍其组件、设计原则，探讨模型与 harness 关系，还列举创业机会项目，最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。
Anthropic说：不要在等下一代模型了，立刻马上做Harness！
文章指出当前优化模型运行环境（Harness）回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展，还列举OpenAI、Stripe等公司实践，也提及不同观点，强调Harness是持续演化系统。
先说个暴论：不懂代码的人，才最喜欢 Vibe Coding。
文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding，还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法，提及AI IDE采纳率问题，认为实际项目中NES可控度更高。
智能体的尽头是Harness基建！上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑，指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境（Harness）如何重塑概率生成，介绍各模块特点及前沿趋势。
翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」，DeepSeek崔添翼转发附议
前OpenAI安全副总裁翁荔新博客探讨AI自进化，提出从Harness开始的现实路径。DeepSeek崔添翼转发附议，认为Harness方向自进化很可能出成果。翁荔梳理研究，展示优化递进趋势，也指出实现递归自我改进存在的瓶颈。
烧了2000美金后，我发现Vibe Coding“已死”！
作者黄叔分享科研成果Spec Coding，称Vibe Coding已死，因其Prompt易逝、迭代混乱。Spec Coding复杂度高于提示词工程，文中给出从0到1及迭代的提示词和步骤，还提及额外好处及理念特性。
一句话生成“非程序员的 Claude Code 指南”，比 NotebookLM 更好用
2026年，Anthropic公司的Claude Code成热议话题。它因AI Coding火和公司能力强受关注。Anthropic CEO认为初级甚至部分高级开发工作将大多由AI完成。Claude Code不仅适合开发者，也能为普通用户提供多种功能。还能用Google Gemini图文并茂功能一句话生成其学习指南。
AI Coding 的下半场，何去何从？
文章回顾AI Coding三年演进，指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑，提及市场数据背书，还探讨应用与模型关系及技术堆栈。