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当协作对象从「人 + 机器」变成「Agent + 机器」，代码注释的定位必须重新评估，它的职能应该从「代码内的静态说明」，转移到 Harness 的动态信息注入层里去。

一个架构实践里，最怕的不是“还没做完”，而是“系统边界已经糊了”。只要边界清楚，下一步该补什么、该在哪层补，都是清晰的。

Harness 不是一个新技术发明。它更像是 Agent 工程里那部分一直存在、但过去没有被完整命名的“软件工程现实”。

现阶段最危险的，不是 AI 不够强，而是很多人太着急把“信任”交给 AI。人与人之间都很难建立绝对信任，更别说人与 AI。

我经常使用这个文生图的提示词来让 AI 生成一些技术文档或者博客的配图，感觉效果还不错，就分享出来。

这篇文章源自前两天我做的一次 Agent 开发实战公开课。面向零基础讲清楚"Agent 是什么"比写代码本身难得多——你不能一上来就甩论文，也不能全程只讲故事。

从 memo 的实践中提炼出安全设计的三道防线：子进程管理防止内存泄漏与资源耗尽、命令守卫拦截危险操作、审批系统平衡权限与体验。还有那把「双刃剑」——dangerous 模式。

这篇不只是复盘一次实现，而是分享一套可复用的接入思路：静态数据产物 + 本地 npx MCP Server + CI 自动发包。

写作平台写久了就想有个自己的站。一路从纯 HTML、到全栈自建，再到 VitePress、Next.js 静态站，最终用 GitHub Pages 把评论、搜索、MCP 都做成无服务器方案：0 成本。