OpenAI的Codex团队，7个人，5个月，零行手写代码，交付了一个100万行的产品。模型没换，换的是套在模型外面的那层东西。 这层东西叫Harness。 Harness的英文原意是马具、缰绳。AI模型是马，力气再大，没有缰绳就是一匹乱跑的野马。Harness Engineering，就是给AI造缰绳的工程方法论。 本书基于7份深度调研报告写成，覆盖OpenAI、Anthropic、Stripe、LangChain等公司的一手工程实践，引用超过40个信息来源。全书97页，18个章节，分为五个部分： 起源篇追溯Harness这个词从马具到航天线束到AI编程的演变，梳理软件工程六十年简史中人和工具关系的变迁。框架篇拆解Harness的五个组件（指令、约束、反馈、记忆、编排），以及一个反直觉的核心原则：Harness不是越多越好。 案例篇是本书最厚的部分，深度拆解了7个案例：OpenAI Codex团队的零手写实验、Mitchell Hashimoto的犯错驱动方法论、Anthropic的三Agent架构、Stripe每周1300个PR的Minions流水线、LangChain用同一模型换套缰绳排名跳升20名、Kent Beck把30年XP智慧浓缩进一个CLAUDE.md，以及我自己从零代码经验到百万用户产品的完整历程。 实操篇以Claude Code为核心（兼顾Codex和Cursor），从空白文件开始，逐层构建指令、约束、能力、记忆和编排系统。思考篇讨论一个开放问题：在没人写代码的时代，谁来设计下一代的缰绳。 这不是一本AI工具使用手册，而是一本工程方法论。适合已经在用AI编程工具、想从对话式使用升级到系统化协作的开发者、产品经理和AI Native Coder。