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## 参考资料
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- [[清华大学 驾驭工程 Harness Engineering 研究报告]]
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- OpenAI 对 Agent 开发的建议
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## 核心判断
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- AI Agent 的代码产出速度，已经远远超过人类逐行 review 的速度。
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- 因此，人类注意力不应该继续主要投入在“低杠杆的代码逐行检查”上，而应该转向“高杠杆的约束与表达”。
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- 真正限制系统质量的，往往不是 Agent 写代码的速度，而是需求边界、架构约束、接口契约和验收标准是否足够清晰。
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## 人类应该重点投入的高杠杆点
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- 目标与边界
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- 先定义要解决什么、不解决什么、什么算完成。
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- 架构与模块划分
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- 提前收敛模块边界、职责分工、依赖方向，避免 Agent 在实现期自由发散。
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- 接口契约
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- 明确输入、输出、异常、状态变化，让实现与 review 都有统一基准。
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- 关键流程表达
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- 用图和结构化文档表达核心链路，比直接 review 大量代码更省注意力。
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- 验收标准
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- 提前定义“什么结果算对”，比事后追着代码修偏差更有效。
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## 适合承载这些高杠杆信息的文档
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- SVG 图
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- 用来表达系统结构、模块关系、关键路径。
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- C4 Dynamic 文档
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- 用来描述运行时对象/模块之间如何协作，约束核心交互过程。
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- Flow 文档
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- 用来描述更细粒度的业务流程、调用顺序和异常分支。
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## 一句话总结
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- 人类应把注意力从“审每一行代码”，转移到“定义系统该如何被正确实现”。
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