AI Agent 实践:提示词到 Harness Engineering
面对长任务中 Agent 上下文杂乱、易跑偏的痛点,我将两年科研、代码与运维实践总结为落地方法论。从提示词追问、Agent Skill 构建到 Harness 边界管理,建立分层规则与验收机制。成果已沉淀为 Flow2API MCP、运维资产中枢等开源工具。
个人长期实践 · 持续整理
- 2 年+
- 科研、代码与运维实践
- 4 类场景
- 科研/开发/排障/工具改造
- Codex
- Claude Code
- MCP
4个项目与实践
面对长任务中 Agent 上下文杂乱、易跑偏的痛点,我将两年科研、代码与运维实践总结为落地方法论。从提示词追问、Agent Skill 构建到 Harness 边界管理,建立分层规则与验收机制。成果已沉淀为 Flow2API MCP、运维资产中枢等开源工具。
个人长期实践 · 持续整理
将长达 28 天养护试错搬到计算机端数秒预判。从 1,456 条文献提取 8 项工程特征,选型 LightGBM 配合 KNN-RSCP 计算自适应预测区间,测试集达 R² 0.862 与 90.1% 覆盖率,交付 Python 包与 Web 应用。
个人科研项目 · 核心流程已开源
解决学校平台只读且无法导出的痛点。逆向分析接口并构建自然日重采样与 7 日移动平均算法,采用凭据零落盘无服务器架构,支持 365 天趋势分析、CSV/JSON 导出与游客演示。
独立开发 · 已开源并上线
解决设备与自托管服务过多、Agent 排障需重复解释环境的死角。将资产收窄为稳定事实索引,通过 /api/agent/context 暴露受控拓扑,密钥 Fernet 加密且免明文泄露,内置 WebSocket SSH 应急终端。
与 AI 协作构建 · 已开源
问题、过程和判断
岗位描述里的名词背不出产品能力。我把它们拆成一组能对着真实项目练的问题,练习案例只用自己做过的东西。
让 AI 盘点完全部数字资产,我得到了一份看起来很完整的长报告,用起来才发现它留不住。这篇写它为什么不好用,以及范围收窄成本地面板的过程。
为解决对话中难以连续修图的问题,我将 Flow2API 封装为 MCP 工具并加上本地缓存。这让 Agent 能在对话里直接引用历史图片,实现多轮连续画图与微调。
针对多平台账号与模型限制零散的问题,我基于 CLIProxyAPI 和 NewAPI 搭建多模型接入架构,实现规范接入与统一分发。遇到故障时沿着调用链逐层排查。