Harness-Explore 是一套给 Agent 产品经理、设计师和工程协作者使用的交互式技术课程。
它不是术语词典，也不是把 Agent 产品案例堆在一起的行业报告。它先从机制讲起，再用当前 Codex 官方源码解释真实 Harness 怎么实现，最后检查你能不能把原理、工程边界和产品决策连起来。
你不需要一次写很多。Skill 会逐题和你交流，记录理解状态，并根据回答动态调整课程顺序。
学习 Agent 技术时最容易出现几种问题：
- 记住了 Tool Use、Memory、MCP，却说不清一次调用实际怎么流转。
- 把模型能力、Harness 行为和产品流程混在一起。
- 看过很多产品案例，但无法判断方案为什么这样选。
- 会描述成功体验，却不会看 trace、badcase、permission config 或 eval case。
- 资料更新很快，旧文章里的 Codex 实现已经和当前源码不同。
Harness-Explore 的思路很简单：
先理解机制，再读真实实现，最后训练工程沟通和产品判断。
第一次运行时，Skill 会执行 scripts/bootstrap_codex.sh：
- 验证本机 Codex CLI。
- 全局 CLI 不可用时，在独立缓存中安装最新官方
@openai/codex。 - 从
openai/codex稀疏拉取课程需要的核心源码与版本化官方文档。 - 记录真实 source commit，供每节课引用。
它不会修改用户已有的全局 Codex 安装，也不会下载整个源码仓库。核心源码清单写在 codex-source-files.txt。
Skill 会逐题提出 5 道开放简答题，检查：
- Agent、Harness 和 Tool 的执行链路
- Permission、Sandbox 和 Approval
- Context、Memory、KV Cache 和 State
- Planning、Subagent 和 Multi-Agent
- Trace、Badcase、Eval 和产品评估
五题完成前不提示评分点。总分 20 分，从 L0 初识 到 L5 Harness Owner。答对结论但解释不清，不会按完全掌握计分。
课程会优先补薄弱机制，压缩已经掌握的内容，但不会跳过安全、trace/eval，以及模型与 Harness 的边界。
除初诊外，每个教学单元都遵循同一顺序：
机制
→ 最小技术结构
→ 当前常用选型
→ Codex 怎么做
→ Codex 为什么这样选
→ 优缺点
→ PM 怎么和工程师沟通
→ 一道检测题
每章结束会生成一份适合移动端阅读的概念速查手册。
课程包含 12 个模块：
- LLM 基本机制：token、context window、attention、layer/head、采样、system prompt、tool call
- API 与推理：messages、streaming、function calling、推理模型、规划和自检
- Agent Loop 与 Harness：Observe、Plan、Act、Evaluate、ToolRouter、ToolRegistry
- Context、Memory 与 State：压缩、引用、防污染、KV cache、恢复和持久化
- 权限与安全：permission、sandbox、approval、HITL、prompt injection、数据外泄
- MCP、Skills、Subagent 与 Multi-Agent
- Workflow、checkpoint、trace、span、事件流和成本
- Eval 与实验：golden set、badcase、A/B、灰度、偏差和置信度
- 训练协作：SFT、RLHF、RLAIF、偏好数据和训练反馈闭环
- Agent 产品形态与 UX：CLI、IDE、Desktop、Cloud、Chat、Workflow、Canvas
- 产品选型：Codex、Claude Code、Cursor、Copilot、OpenCode、Manus、Claude Cowork、DeepSeek 等
- Capstone：拆解一个真实项目的 Harness、PRD、工程沟通清单和 eval 方案
在支持 SKILL.md / Agent Skills 结构的 Agent 里直接说：
帮我安装这个 skill：https://github.com/Stormycry-cryp/HarnessExplore/tree/main/harness-explore
Codex 手动安装：
git clone https://github.com/Stormycry-cryp/HarnessExplore.git
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R HarnessExplore/harness-explore ~/.codex/skills/harness-explore其他支持 Agent Skills 的工具，把 harness-explore 放到对应的 skills 目录即可。运行 bootstrap 需要 bash、git、curl 和 npm。
安装后直接说：
用 Harness-Explore 测试我的 Agent / Harness 基础，并开始学习。
也可以恢复上一次课程：
继续我的 Harness-Explore 课程。
课程状态默认保存在：
${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/harness-explore/progress.md
只保存评分、掌握度、误区、完成物和下一步，不保存完整聊天记录。
harness-explore/
├── SKILL.md
├── agents/
│ └── openai.yaml
├── scripts/
│ └── bootstrap_codex.sh
└── references/
├── curriculum.md
├── diagnostic.md
├── progress-schema.md
├── codex-source-map.md
└── codex-source-files.txt
SKILL.md：教学流程和硬规则diagnostic.md：五题初诊、评分和能力等级curriculum.md：课程模块、适应规则和完成物progress-schema.md：长期学习进度格式codex-source-map.md：每个主题对应的 Codex 源码入口bootstrap_codex.sh：隔离 CLI、稀疏源码和官方文档准备
每次使用 Codex 举例时，都要区分四件事：
Codex snapshot: 当前源码 commit
Evidence: 真实文件路径或官方文档
Observed behavior: 源码直接支持的结论
Product inference: 基于实现做出的产品推断
找不到实现时必须明确说不知道，不能把产品推断写成源码事实。源码发生变化时，以当次 bootstrap 获取的 commit 为准。
适合：
- 想成为 Agent、Coding Agent 或 Desktop Agent 产品负责人的人
- 需要和模型、平台、客户端或基础设施工程师讨论方案的人
- 术语听过很多，但技术边界还不稳定的人
- 想用真实源码建立长期理解，而不是只看二手总结的人
不适合：
- 只想快速背面试关键词的人
- 只需要一份静态 Agent 行业报告的人
- 不愿意回答任何诊断题或接受纠错的人
- Codex 是默认源码案例，不代表所有 Agent 都应该照搬 Codex。
- 当前产品选型必须在教学时重新查证，不能把仓库里的课程地图当成永远最新的结论。
- Skill 教你理解和评审工程方案，不替代真实系统的安全审计、性能测试或模型评估。
- 官方网页 manual 不可访问时，bootstrap 会明确提示，并使用相同源码 commit 下的版本化仓库文档。