Harness Engineering 知识沉淀实践
来源：腾讯技术工程，作者 stevenpxiao
核心论点
Harness 不是目的，知识才是护城河。 Skill、Agent、工具链会随模型迭代更新，但领域知识是永恒的。
三个关键认知
- 工作流是”可替换的”，知识是”可累积的”：工作流编排方式会变化，但团队积累的领域知识持续有价值
- 没有知识沉淀的工作流是”一次性”的：每次从零开始，踩过的坑反复踩
- 知识是团队的”复利资产”：知识分为散点型、因果型、时空型，越高阶越依赖实践积累
知识分层架构
五层存储
| 层 | 名称 | 范围 |
|---|---|---|
| Layer 0-P | 个人偏好 | 纯本地，不共享 |
| Layer 0-T | 团队约定 | 团队级，Git 共享 |
| Layer 1 | 技术知识 | 跨项目通用 |
| Layer 2 | 业务知识 | 按领域划分 |
| Layer 3 | 项目知识 | 随项目走 |
知识可从 Layer 3 向上提升到 Layer 1/2。
五种知识类型
| 类型 | 定义 | 示例 |
|---|---|---|
| model | 实体定义、数据结构 | ”广告计划包含预算/出价/投放时段” |
| decision | 技术选型及理由 | ”选择事件驱动而非 RPC 同步” |
| guideline | 推荐/禁止做法 | ”公共模块变更后兼容性检查清单” |
| pitfall | 已知风险、故障模式 | ”广告预算扣减在高并发下会超扣” |
| process | 业务流程、状态机 | ”广告审核：提交→机审→人审→上线” |
三级成熟度 + 自动衰减
draft → verified（1个项目中验证） → proven（≥2个项目验证）
长期未引用会自动降级，过时知识自然退出活跃库。
工作流中的知识闭环
- INIT 阶段：工作流启动时自动拉取团队知识仓库
- 执行阶段：Agent 在各决策点按需查询知识库
- ARCHIVE 阶段：工作流完成后自动提取知识条目
三级渐进式索引
- Layer A：全景目录（~50行）— “知识库有什么？”
- Layer B：分类清单（~100-300行）— “这个分类有哪些条目？”
- Layer C：完整条目（按需读取）— “这条知识说了什么？“
关键启示
- 文件系统即状态机：所有状态、产物、知识以文件形式存在，人可直接阅读、Git 可版本化
- 知识生命周期管理：定期 Lint 检查孤儿条目、矛盾检测、过时归档
- 独立 Git 仓库：知识库不寄生于业务项目，跨项目共享，生命周期独立