用 mattpocock 的 38 个 skill 提升 vibe coding 质量
mattpocock 38 skill 实战：5 大治 vibe coding（grill-with-docs、to-tickets、diagnosing-bugs、tdd、code-review）。
Harness Engineering
面向 AI 工程师的 Agent Harness 性能优化系统 —— affaan-m/ECC 286 Skills + 68 Agents 全栈架构深度解析
affaan-m/ECC 是 GitHub 上 244K★ 的 Agent Harness 性能优化系统，包含 286 个 Skills、68 个 Agents、AgentShield 安全扫描、Instincts 持续学习机制。本文从架构设计、安装部署、OpenClaw 适配三个维度深度解析 ECC 的工程价值。
Better Harness：给 AI 编码工作流做一次年度体检
Better Harness 是阿里 Qoder 开源的 AI 编码工作流体检仪，基于 Agent Work Loop 5 维度评估模型，6 个证据状态打分。配置存在不等于能力生效。适配 Claude Code / Codex / Cursor / Qoder，OpenClaw 可走 CLI。
Harness Engineering vs Loop Engineering：把 Agent 从「按按钮启动」升级到「自己跑循环」
Addy Osmani 提出的 Loop Engineering + Anthropic 的 Harness Engineering 是 2026 年 AI Agent 工程的「上下层」：下层 Harness Engineering 把单次 Agent 运行成功率从 20% 提到 80%，无需换模型；上层 Loop Engineering 让 Agent 持续运转、自己按按钮。本文用 Peter Steinberger / Boris Cherny / Karpathy autoresearch 等真实案例，讲清两者关系，并给出 Claude Code 与 OpenClaw 工程平台的落地五步路线。
让AI自我驾驭：Lilian Weng的Harness Engineering一文对openclaw的启发
读 Lilian Weng《Harness Engineering》整理7条学习笔记：从 harness 是运行时系统出发，拆解文件系统记忆、失败模式分类、Bounded Proposal、Canary 灰度、Meta-Harness 双层治理、教训沉淀闭环，每条配 OpenClaw 工具与配置。
面向自我改进的 Harness 工程：Lilian Weng 2026-07-04 长文译读
Lilian Weng 长文认为 Harness（模型编排脚手架）已成 AI 自我改进（RSI）的关键载体。文章综述 ACE / MCE / Meta-Harness / DGM / Self-Harness / AlphaEvolve 等研究，指出优化对象已从提示词升级为 harness 代码本身，自我改进循环已规模化，但评估模糊、多样性塌缩、奖励黑客等挑战依然严峻。对 OpenClaw 这类多 Agent 平台极具借鉴价值。
Loop Engineering 速通教程
Loop Engineering 是 2026 年 6 月 OpenAI 工程师 Osman 提出的新范式：一次启动、循环完成，让 AI 自主执行完整工程。它依赖 Agent Loop、MCP、Harness Engineering（Deep Agent）三件事的同步成熟。本文从概念、历史、四种 Engineering 对比、五大构建模块、11 个设计要素、7 类风险到合同自动化实战，全方位讲透这一 AI Agent 时代的核心方法论。
Harness：让Claude Code一句话生成整套Agent团队和技能模板
GitHub Trending 仓库 revfactory/harness = Claude Code 元技能——一句话描述需求，自动生成 6 种 Agent 架构 + 技能模板，A/B 测试质量提升 60%。
