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
WORK / 04
从科研建模到 Agent,从脚本工具到网页原型——每个项目都从一个具体问题开始,以可运行的结果结束。
研究、数据产品和个人工具
持续使用、复盘和更新
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