Harness Engineering: как удержать AI-код от тихой деградации
Практика harness engineering окружает AI-генерацию кода детерминированными инструментами, агентными проверками и периодической «сборкой мусора», чтобы код оставался корректным и согласованным. Концепция из статьи Биргитты Бёкелер на martinfowler.com адаптирована в плагине ai-literacy-superpowers: три компонента (контекстная инженерия, архитектурные ограничения, сборка мусора) реализованы через три цикла проверки — на редактировании, на PR и по расписанию. Ключевая идея — «живой харнесс»: самодокументируемый HARNESS.md, который обновляется автоматически, и принцип прогрессивного ужесточения, когда ограничения со временем переводятся с агентных проверок на детерминированные скрипты. Плагин также добавляет самообучаемость: журнал ошибок и регрессионный анализ улучшают харнесс со временем.
AI-ассистенты производят правдоподобный код, но без ограничений он дрейфует: забывает конвенции, повторяет ошибки и медленно разрушает внутреннюю согласованность кодовой базы — код продолжает компилироваться и проходить тесты, а деградация остаётся незаметной.