Курс посвящён не очередному «как написать хороший промпт», а инженерии окружения вокруг Codex, Claude Code и других AI-агентов.
Разбирают:
* почему сильные агенты всё равно проваливают задачи;
* как сохранять контекст между длинными сессиями;
* зачем нужны
AGENTS.md, feature_list.json и progress-файлы;* как не дать агенту объявить задачу завершённой слишком рано;
* как встроить тестирование, observability и контроль в сам harness.
Есть теория, практические проекты и готовые шаблоны для репозиториев. Причём среди базовых материалов авторы прямо ссылаются на подходы OpenAI и Anthropic.
Главная идея очень правильная:
не пытаться бесконечно делать модель умнее промптами, а построить вокруг неё систему, в которой ошибаться сложнее.
И да - есть русская версия.
https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/ru/
