盤點 Harness 的五個問題

知道了 Agent = Model + Harness，下一個問題是：Harness 到底長什麼樣？我要怎麼檢查自己的環境缺了什麼？

我把它壓成五個問題。AI 表現不好時，不要猜，把這五題從頭問一遍，通常幾分鐘就找得到漏風的地方。

前三題決定它能不能做

它做得到什麼？模型本身碰不到你的檔案、跑不了你的程式、發不了你的信。你要它修 bug，如果它沒有執行指令的權限，它只能在對話框裡給你「可能可行」的建議；給了，它就能自己跑測試、看 log、裝套件，真的把 bug 修好。Anthropic 那篇「Building effective agents」有一句我很同意：他們做 SWE-bench 代理時，花在設計工具上的時間比花在提示詞上的還多。工具的定義要從模型的角度看清不清楚、有沒有範例、邊界在哪。

它看得到什麼？模型訓練完的那一刻，它的世界就定格了。它不知道你公司的內部文件、你的資料庫、昨天的財報。要讓它看到，就要接：把文件放進它讀得到的地方、給它搜尋工具、把專案結構整理好。它分析你的產品時只能胡謅，代表你沒把對的資料接進它的視野。這一題就是六塊脈絡裡「知識」那一塊的系統版。

它記得什麼？對話視窗是稀缺的。什麼都往裡塞，它會恍神；什麼都不留，它每次開場都失憶。這一題要設計的是兩層：短期，這場對話談到哪；長期，跨對話的規則與踩坑紀錄。常駐檔那一整組文章講的就是這一題。

後兩題決定它會不會出事、會不會自己修

它不能做什麼？一個有執行權限和檔案寫入權限的 AI，理論上可以在出錯時把你的資料庫 schema 或整個專案目錄刪掉。所以給了手腳之後，一定要同時裝護欄：隔離的沙盒、精細的權限設定、對高風險動作（刪檔、改權限、對外寄信、花錢）強制暫停等人確認。再講一次那個區分：寫在指令裡的「請不要」是指令，設在權限裡的才是護欄。護欄的特性是不管它怎麼想都擋得住。

它怎麼知道自己做對了？這是五題裡最能區分「玩玩」和「上線」的一題。一個沒有回饋迴圈的 AI，寫完就交卷，對不對全憑運氣。有回饋迴圈的做法是：它寫完，系統自動跑測試；測試失敗，系統把錯誤訊息當成新的輸入丟回給它，叫它修，修到過為止。LangChain 那個 13.7 分的實驗，改動最大的一塊就是這裡：在代理宣稱完成之前，強制它對照任務規格再驗一次。

有了第五題，交到你手上的東西已經是它自己修過好幾輪的版本。沒有第五題，你就是那個迴圈，每次都要親自跑、親自貼錯誤、親自催。把自己從迴圈換掉那篇專講這件事。

動手做

有一個固定交給 AI 的工作、想盤點環境的話，先填這張五題自評表，每題填「有／沒有／有但不夠」和「放在哪裡」：

填不出「放在哪裡」的那一題，就是缺的那一題。想讓 AI 幫你盤，貼這段：

下面是我固定交給你的一件工作。請用五個問題盤點我給你的環境，每題回答「有／沒有／有但不夠」，並指出如果沒有，你會在哪一步出錯：
1. 你做得到什麼？（你能讀、能查、能跑、能改的）
2. 你看得到什麼？（你需要但目前看不到的資料）
3. 你記得什麼？（跨對話該記住但目前沒地方放的規則）
4. 你不能做什麼？（哪些動作做錯了無法挽回，目前有沒有被擋住）
5. 你怎麼知道自己做對了？（目前有沒有任何檢查在你交卷之前跑）
最後只回答一件事：五題裡哪一題最該先補，補了之後哪類錯誤會消失。
工作與目前的環境：（貼上）

護欄那一題想做實的，找方法有AI Agent 權限最小化。第三題還有個現成的健檢：Claude Code 在 2026 年 9 月加了 /skill-doctor，會列出載入了卻沒用到的技能和它們各佔多少 context，順手就能砍。

盤對了的樣子：五題你都答得出「放在哪裡」，不是「應該有」；第四題的答案裡有權限設定或 hook，不只是指令裡的一句「請不要」；第五題的答案裡有一個不需要你在場也會跑的檢查；AI 出錯時，你能指出是五題裡的哪一題漏了。

只想先做一題的話，做第五題。問自己：AI 上次交給我的東西，在它交卷之前，有任何東西檢查過它嗎？如果答案是「只有我」，你就是它的回饋迴圈。這是把自己從迴圈換掉那篇要解決的事。

能做什麼、看到什麼、記得什麼、不能做什麼、怎麼知道做對了。前三題決定能不能做，後兩題決定會不會出事、會不會自己修。護欄不是寫在指令裡的。而第五題的答案如果是「只有我在檢查」，你就是那個迴圈。

站內延伸

• 公式本身 → 表現不好先看環境
• 第五題怎麼建 → 把自己從迴圈換掉
• 第四題的權限設定 → 找方法AI Agent 權限最小化

來源： 五個問題是我自己的整理。相關讀物：Anthropic：Building effective agents（工具設計花的時間比提示詞多、evaluator-optimizer 迴圈）；LangChain：Improving Deep Agents with harness engineering（完成前強制驗證的 middleware）。