◎
Контекст теряется
Причины решений остаются в чатах и перестают быть доступны следующей сессии.
Codex · Claude Code · репозиторий как память
Репозиторий как долговременная память для AI-разработки
AI Development Harness задаёт проверяемый процесс для Codex и Claude Code и сохраняет требования, решения, планы, состояние выполнения, доказательства и ревью вместе с кодом.
Как работает AI Development Harness
01
Описание проектаОпишите проект своими словами
Идеи → цели → контекст
02
PROJECT INITHarness создаёт базу знаний проекта и дорожную карту
Готовая основа проекта
03
STEP ADDНовая задача превращается в контракт задачи
Границы → критерии → зависимости
04
STEP RUNПлан, реализация и проверки идут по правилам проекта
План → код → проверки
05
Ревью и доказательстваНезависимое ревью сверяет задачу, реализацию и доказательства
PASS / FAIL / BLOCKED
06
GitПубликация изменений выполняется отдельными безопасными командами
проверка → коммит → отправка → PR
Стабильный процесс. Единый диспетчер проверяет переходы, ведёт состояние выполнения и отделяет машинную механику от смысловой работы модели. Незавершённое выполнение можно безопасно восстановить из локального состояния.
Практический пример
Одна короткая команда превращается в проверяемый процесс
STEP ADD сначала создаёт сохраняемый контракт задачи. Затем STEP RUN проходит планирование → реализацию → проверку → ревью и оставляет доказательства выполнения. Все команды →
YOU › STEP ADD: Добавить экспорт отчётов в PDF
HARNESS › проверяю REQ / ADR / dependencies…
CREATED › STEP-024
Scope · Out of scope · Acceptance · Verification
YOU › STEP RUN STEP-024
STEP PLAN → STEP IMPLEMENT → STEP REVIEW
RESULT › durable evidence + review reportОткрытый шаблонПубличный шаблон репозитория, который становится вашим проектом.
Проверяемое выполнениеКоманды проходят через единый диспетчер: переходы, состояние и машинные операции отделены от смысловой работы модели.
Codex и Claude CodeДва адаптера среды исполнения используют один протокол Harness и общую память проекта.
Проблема
AI пишет код. Но кто сохраняет контекст?
Без долговечных артефактов каждая новая сессия заново выясняет требования, границы задачи и причины архитектурных решений.
↔
Нет прослеживаемости
REQ, ADR, задача, код и доказательства живут отдельно — или не связаны вообще.
△
Границы задачи расползаются
Без контракта задачи агент легко меняет соседние области и усложняет ревью.
✓
Ревью превращается в доверие
Фраза «готово» не заменяет проверяемые критерии приёмки и доказательства выполнения.
Категория
Что такое AI coding harness?
В контексте AI Development Harness это инфраструктура вокруг агента для программирования, которая задаёт процесс разработки и сохраняет его состояние в репозитории.
Не новая модель
Harness не заменяет Codex или Claude Code. Модель выполняет смысловую работу, а Harness определяет допустимые переходы, контракты и проверки.
Не память одного чата
Долгоживущий контекст хранится в REQ, ADR, PRN, STEP, коде, доказательствах и отчётах ревью — там, где следующая сессия может его прочитать.
Не фреймворк агентов приложения
Harness управляет процессом разработки репозитория. Он не является фреймворком среды исполнения для AI-функций создаваемого продукта.
Процесс
Каждый этап сохраняет контекст для следующего
Harness не требует хранить память проекта в одной AI-сессии. План, доказательства, ревью и статусы сохраняются в репозитории и становятся входом следующего этапа.
Контекст
Описание проекта превращается в PROJECT, REQ, архитектуру и начальную дорожную карту.
Задача
STEP фиксирует границы задачи, зависимости, критерии приёмки и проверки.
Реализация
PLAN сохраняется в задаче, затем реализатор изменяет только разрешённые области.
Ревью
Независимый проверяющий оценивает код и доказательства, а не самооценку реализатора.
Git
Коммит, отправка изменений и PR выполняются явно после предварительных проверок и правил безопасности.
Граница ответственности
Harness управляет разработкой, а не среда исполнения приложения
Это важное отличие от фреймворка агентов: Harness живёт рядом с кодом проекта и организует работу агента над этим кодом.
AI Development Harness
REQ, ADR, PRN, STEP, проверки, ревью, Git политика и восстановление выполнения. Среда исполнения разработки — Codex или Claude Code.
Фреймворк агентов
Агенты, инструменты, сообщения и оркестрация внутри самого AI-приложения. Это другой слой и другая ответственность.
Модель контекста
Три слоя вместо одного огромного ТЗ
Протокол определяет процесс. База знаний проекта хранит требования и решения. Реализация содержит фактический код, тесты и конфигурацию. Между слоями остаются явные связи.
От правил процесса к фактическому состоянию
Протокол
Определяет, как ведётся работа
AGENTS · команды · навыки · правилаБаза знаний проекта
Хранит, что и почему строим
ТребованияPROJECT · REQ · PRN · архитектура
РешенияADR · открытые вопросы
ПланированиеSTEP · PLAN · STATUS
Фактическое состояние
Показывает, что реально сделано
код · тесты · доказательства · ревьюСреды исполнения
Один Harness — Codex и Claude Code
Протокол не привязан к одному агенту для программирования. Роли, команды и проектная память остаются общими, а модель, уровень рассуждений и разрешения конкретной среды исполнения настраиваются в файлах адаптеров.
Codex
.codex/config.toml и .codex/agents/*.toml задают роли, модель и уровень рассуждений.
Claude Code
CLAUDE.md, .claude/settings.json и .claude/agents/*.md подключают тот же протокол Harness.
Не всё требует STEP
Опечатка не должна превращаться в церемонию
Для небольших изменений с низким риском Harness оставляет короткий путь. Если правка меняет поведение, API, данные, безопасность, архитектуру или зависимости — выполнение прекращается.
Мелкая правка
PROJECT QUICK FIX: исправь опечатку…
или ручная правка → GIT CHECK → GIT COMMIT.
Изменение контракта или риска
Новая возможность или риск → STEP ADD: → контракт задачи → обычный цикл ревью и доказательств.
Для кого
Когда Harness особенно полезен
1
Один разработчик
Когда один человек ведёт длинный проект и не хочет каждый раз пересказывать AI всю историю решений.
∞
Большой кодовый контекст
Когда требования, ADR, миграции, тесты и несколько подсистем уже не помещаются в «просто хороший промпт».
⇄
Несколько AI-ролей
Когда планировщик, реализатор и проверяющий должны передавать работу через артефакты репозитория, а не через скрытую память.
Разобраться подробнее
Документация простым языком
Первый проект
Требования к окружению, описание проекта, PROJECT INIT и первый безопасный цикл Git.
Жизненный цикл работы
Как связаны STEP ADD, STEP PLAN, STEP IMPLEMENT, STEP REVIEW, PROJECT QUICK FIX и PROJECT RECONCILE.
Команды Harness
Стабильный человеко-машинный интерфейс: от PROJECT INIT до HARNESS UPDATE APPLY и GIT PR.
Архитектура контекста
Протокол, база знаний, реализация, канонические источники и представления состояния.
Репозиторий как память
Почему новая сессия восстанавливает контекст из файлов и доказательств выполнения.
Поддержка и обновление
Расхождения, PROJECT RECONCILE, мелкие правки, фиксация версии и безопасное самообновление.
Практические материалы
Разобраться в проблеме до изучения протокола
Статьи отвечают на вопросы, с которыми разработчик приходит ещё до знакомства с названием Harness.
Что такое AI coding harness
Зачем агенту для программирования отдельный слой процесса и чем он отличается от фреймворка агентов.
Как не терять контекст между сессиями
Проектная память вместо надежды на память чата: REQ, STEP, ревью и восстановление выполнения.
Codex и Claude Code в одном проекте
Как два инструмента используют один протокол и одну базу знаний проекта.
Начните с описания проекта. Остальную структуру Harness соберёт в репозитории сам.
Создайте проект из шаблона, заполните локальный PROJECT_BRIEF.local.md, откройте репозиторий в Codex или Claude Code и выполните PROJECT INIT.
3 шага до запуска
- 01Создайте проектИспользуйте шаблон GitHub как основу нового репозитория.
- 02Заполните описание проекта
PROJECT_BRIEF.local.md - 03Откройте и запустите HarnessCodex или Claude Code →
PROJECT INIT