透過ClaudeCode，Gemini Cli，Codex來瞭解harness

當我們使用 Claude Code、Gemini CLI 或 OpenAI Codex，只要輸入一句「幫我修好這個 bug」，agent 就能搜尋專案、讀取檔案、修改程式碼、執行測試，遇到錯誤後還會重新調整做法。

但這些事情並不是語言模型單獨完成的。純模型推論不會直接打開你的硬碟、執行 shell command 或保存工作進度；真正把模型接上專案資料、工具與作業系統的，是位於模型外面的 Harness。它負責整理 context、執行工具呼叫、管理權限、限制可操作範圍，以及保存 session 與執行狀態。

這場演講將透過三套 coding agent，帶大家理解 Harness 的不同面向：從 Gemini CLI 看最基本的 Agent Loop；從 OpenAI Codex 理解 approval、sandbox 與信任邊界；再從 Claude Code 看 instructions、skills、memory 與按需載入的 context 如何支撐長時間工作。

但 2026 年出現了一個重要轉折。Anthropic 在 2026 年 7 月 24 日表示，針對 Claude Opus 5、Claude Fable 5 等較先進模型，Claude Code 刪除了超過 80% 的 system prompt，而且在 Anthropic 自己的 coding evaluations 中沒有測得明顯退步。Claude Code 也開始讓模型動態產生專屬於當前任務的多代理 workflow。這代表過去寫在 system prompt 裡的大量工作規則，正在逐漸交給模型自身的判斷與規劃能力。

這是否表示 Harness 終將被模型取代？演講最後會提出一個更精確的答案：規劃、工具選擇與任務拆解可能愈來愈由模型負責，但 permission、sandbox、憑證、資源限制、稽核紀錄、測試結果與復原機制，仍然必須由模型外部的系統強制執行。

聽完這場演講，聽眾將能區分模型、agent 與 harness，理解 coding agent 為什麼可以修改程式碼卻不應該任意控制整台電腦，也能掌握下一代 agent 系統正在從「長 prompt、固定流程」走向「精簡指令、按需 context、模型動態編排與外部強制驗證」的方向。