1. 从空 git 仓库出发Harness Engineering 到底在解决什么问题Harness Engineering 这个词最近在 Agent 圈子里被反复提起但很多人第一次听到会以为是某种测试框架或者 CI 工具。其实它说的是另一件事当 AI Agent 成为主要代码生产者时整个仓库要怎样设计才能让 Agent 稳定、持续、可验证地干活。换句话说它关心的不是“模型能不能写代码”而是“仓库环境能不能让 Agent 写对代码、写完代码、写完之后还能自己验证”。这个思路最早来自 OpenAI 内部的一个实践团队从一个空 git 仓库开始让 Codex CLI 生成仓库骨架、CI、格式化规则、包管理和应用框架连指导 Agent 协作的 AGENTS.md 也由 Codex 自己写。五个月后仓库扩展到约百万行代码覆盖业务逻辑、基础设施、工具、文档和内部开发工具整个过程几乎没有人类直接手写代码。这个数字本身不是重点重点是它验证了一件事当仓库被设计成 Agent 可读、可验证、可持续维护的系统时Agent 的产出可以远超“辅助写代码”的范畴。适合谁看这篇如果你正在用 Codex、Claude Code、Cline 这类工具做实际项目但总觉得“Agent 写出来的东西越堆越乱”“每次都要重新解释一遍上下文”“改完一个文件不知道有没有破坏别的地方”那 Harness Engineering 的思路就是冲着你这些问题来的。它不要求你换模型也不要求你上什么重型平台核心动作只有一个把仓库本身当成 Agent 的工作环境来设计而不是当成人类代码的存放地。我试过在一个空仓库里按这套思路走一遍最直观的感受是前期多花二十分钟写约束文件后面能省掉大量“返工解释”的时间。下面按可跟做的顺序拆开讲从仓库初始化到 Codex 协作配置再到验证请求和常见报错排查。2. TaoToken 前置给 Codex 一个稳定的模型入口在讲仓库配置之前先把模型调用这条链路理清楚。Codex CLI 本身是一个客户端工具它需要指向一个兼容 OpenAI 接口的模型服务。你可以直接用官方接口也可以走 TaoToken 这类聚合入口好处是 Key 管理集中、模型切换方便、计费透明。TaoToken 的定位是模型 API 聚合服务支持 OpenAI 兼容协议Codex CLI、Cline、Continue 这类工具都可以直接对接。它的 API 地址是https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数配置时直接填这个就行。官网入口是https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content注册和查看文档都从这里进。具体操作路径是这样的先到官网注册账号然后在控制台里创建一个 API Key。控制台地址是https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewriteAPI Key 管理页面在https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite。创建好 Key 之后你需要确认要用的模型 ID比如gpt-5、o3这类具体以控制台里模型列表为准。这里有一个容易踩的坑Codex CLI 的配置文件格式和普通 OpenAI SDK 不太一样它用的是 TOML 格式的config.toml放在~/.codex/目录下。如果你直接把环境变量OPENAI_API_KEY设成 TaoToken 的 Key有时候 Codex 会走默认的 OpenAI 端点而不是你指定的 Base URL。所以更稳妥的做法是显式写配置文件把 Base URL、Key、Model ID 三件套都固定下来。另外如果你用的是 Claude Code 而不是 Codex配置方式又不一样。Claude Code 走的是 Anthropic 协议需要在 settings 里指定ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY。TaoToken 对这两种协议都支持但配置字段名不同别混用。文档里有一节专门讲 Claude Code 接入地址是https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite配置前建议先扫一眼。还有一个概念要区分Coding Plan 和普通 API 调用是两回事。Coding Plan 更适合长期、高频的编码场景计费方式和普通按量调用不同。如果你只是偶尔跑几次 Codex 验证仓库配置普通 API Key 就够了如果你打算把 Codex 当成日常主力编码工具可以看看 Coding Plan 的说明入口在https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite。把模型入口配好之后接下来的所有操作都围绕仓库本身展开。记住一个原则Agent 能看到的上下文边界就是它工作的世界边界。仓库里没有的东西对它来说等于不存在。3. 可复制配置空仓库初始化与 Codex 协作三件套这一节给可直接复制的配置片段。路径和字段名都按实际工具的要求来你照着填就行。3.1 仓库初始化从空目录到 Agent 可读骨架先建一个空目录初始化 gitmkdir harness-demo cd harness-demo git init git commit --allow-empty -m chore: empty baseline然后创建最基础的目录结构。注意这里不是让你一次建全而是建一个 Agent 能理解的最小骨架mkdir -p docs/design docs/plans docs/quality src tests scripts touch AGENTS.md README.mdAGENTS.md是 Codex 的入口文件但它不应该写成百科全书。按 Harness Engineering 的思路它只承担“目录”职责真正的知识放在docs/下面。一个可用的AGENTS.md模板长这样# AGENTS.md ## 仓库定位 本仓库是一个 Agent-first 实验项目所有代码、文档、CI 配置均由 Codex 生成和维护。 ## 知识入口 - 设计文档docs/design/ - 执行计划docs/plans/ - 质量评分docs/quality/ - 架构约束docs/design/architecture.md ## 协作规则 1. 修改代码前先读 docs/design/architecture.md 2. 新增功能必须同步更新 docs/plans/ 下的计划文件 3. 提交前运行 scripts/verify.sh 4. 不要绕过 lint 和结构测试 ## 边界 - 不允许在 src/ 下直接引用 tests/ 的内容 - 不允许跨层调用依赖方向见 architecture.md这个文件控制在 50 行以内Agent 读起来不占上下文又能快速定位到深层文档。3.2 Codex 配置config.toml 三件套Codex CLI 的配置文件在~/.codex/config.toml。如果你用 TaoToken 作为模型入口配置如下model gpt-5 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY [profiles.default] model gpt-5 model_provider taotoken approval_policy on-request然后在 shell 里设置环境变量export TAOTOKEN_API_KEY你的Key注意base_url填的是https://taotoken.net/api不要加/v1后缀Codex 会自己拼接路径。如果你填成https://taotoken.net/api/v1可能会遇到 404 或者路径重复的问题。如果你用的是 Cline 或者 Continue 这类 VS Code 插件配置字段名不同但三件套是一样的Base URL 填https://taotoken.net/apiAPI Key 填你的 KeyModel ID 填gpt-5或控制台里列出的其他模型。Cline 的 MCP 配置里如果涉及模型调用也要确保这三项一致。3.3 架构约束用机械规则替代口头要求在docs/design/architecture.md里写清楚分层和依赖方向# 架构约束 ## 分层 - src/domain领域逻辑不依赖任何外部层 - src/app应用服务可依赖 domain - src/infra基础设施可依赖 domain 和 app - src/api接口层可依赖 app ## 依赖方向 domain - app - infra domain - app - api ## 禁止事项 - domain 层不允许 import infra 或 api - 不允许循环依赖 - 单文件不超过 300 行然后写一个结构测试来机械校验这些规则。用 Python 举例# tests/test_architecture.py import ast from pathlib import Path def get_imports(filepath): tree ast.parse(Path(filepath).read_text()) imports [] for node in ast.walk(tree): if isinstance(node, ast.Import): imports.extend(alias.name for alias in node.names) elif isinstance(node, ast.ImportFrom): imports.append(node.module or ) return imports def test_domain_no_infra_import(): for f in Path(src/domain).rglob(*.py): for imp in get_imports(f): assert not imp.startswith(src.infra), f{f} 违规引用 infra assert not imp.startswith(src.api), f{f} 违规引用 api这个测试跑起来之后Agent 如果试图在 domain 层引用 infraCI 会直接报错错误信息里带上文件路径和违规行Agent 读到之后能自己修。3.4 验证脚本让 Agent 自己跑闭环在scripts/verify.sh里把检查串起来#!/usr/bin/env bash set -e echo 运行 lint ruff check src/ tests/ echo 运行结构测试 pytest tests/test_architecture.py -q echo 运行单元测试 pytest tests/ -q --ignoretests/test_architecture.py echo 检查文档链接 python scripts/check_docs.py echo 全部通过给脚本加执行权限chmod x scripts/verify.sh这个脚本就是 Agent 的“自我验证入口”。你在提示词里告诉它“提交前跑 scripts/verify.sh”它就会自己跑、自己看报错、自己修。4. 验证请求从零提交到知识记录成型的完整动作配置写完之后要验证这套环境是否真的能让 Codex 端到端干活。下面是一次完整的验证动作你可以照着走一遍。4.1 第一次提交让 Codex 生成初始骨架先确认 Codex CLI 能正常调用模型。在仓库根目录下运行codex 阅读 AGENTS.md 和 docs/design/architecture.md然后在 src/domain/ 下创建一个 user.py包含一个 User 数据类字段为 id、name、email。不要引用任何 infra 或 api 层的内容。如果配置正确Codex 会先读文件然后生成代码。生成完之后你检查src/domain/user.py应该看到类似这样的内容from dataclasses import dataclass dataclass class User: id: str name: str email: str然后让 Codex 自己跑验证codex 运行 scripts/verify.sh如果有报错就修复直到全部通过。这一步是关键验证点如果 Codex 能自己跑脚本、读报错、修代码、再跑通说明环境闭环是通的。如果它跑完说“全部通过”但实际没通过那说明你的脚本没有正确返回非零退出码需要检查set -e和 pytest 的退出行为。4.2 知识记录成型让 Codex 写设计文档代码跑通之后让 Codex 把这次变更记录到docs/下codex 在 docs/design/ 下创建 user-model.md说明 User 数据类的设计意图、字段含义、以及为什么放在 domain 层。然后在 docs/plans/ 下创建 001-user-model.md记录本次变更的执行步骤和验证结果。生成完之后你的仓库应该长这样harness-demo/ ├── AGENTS.md ├── README.md ├── docs/ │ ├── design/ │ │ ├── architecture.md │ │ └── user-model.md │ ├── plans/ │ │ └── 001-user-model.md │ └── quality/ ├── src/ │ └── domain/ │ └── user.py ├── tests/ │ └── test_architecture.py └── scripts/ └── verify.sh这时候你回头看仓库里已经不只是代码了还有设计文档、执行计划、架构约束、验证脚本。这些东西对 Agent 来说就是“可读的上下文”。下次你再让 Codex 加功能它会先读这些文档而不是从零猜你的意图。4.3 验证知识可检索让 Codex 回答仓库问题最后做一个反向验证问 Codex 一个只有读了文档才能回答的问题。codex 根据仓库里的文档User 数据类为什么放在 domain 层而不是 app 层引用具体文档路径。如果 Codex 能准确引用docs/design/architecture.md和docs/design/user-model.md里的内容来回答说明知识记录已经成型Agent 能检索到。如果它答不出来或者瞎编说明文档结构有问题可能是AGENTS.md里的入口路径写错了或者文档内容太散。这一步验证通过之后你就有了一个最小可用的 Harness Engineering 环境。后续每加一个功能都按“生成代码 → 跑验证 → 写文档 → 更新计划”这个循环走仓库知识会越积越厚Agent 的上下文也越来越准。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth配置过程中最容易卡住的几个报错这里逐个对照排查。5.1 401 Unauthorized报错长这样Error: 401 Unauthorized {error:{message:Invalid API key,type:invalid_request_error}}原因通常是三种Key 没设对环境变量名、Key 本身失效、Base URL 和 Key 不匹配。先检查~/.codex/config.toml里的env_key字段是不是TAOTOKEN_API_KEY然后确认 shell 里echo $TAOTOKEN_API_KEY能打印出值。如果值是对的再去控制台确认 Key 没有过期或被禁用。注意 TaoToken 的 Key 和 OpenAI 官方 Key 不通用别混填。5.2 local proxy failed报错长这样Error: local proxy failed: connection refused这个通常出现在你本地设了 HTTP 代理环境变量但代理服务没启动。检查HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY这两个变量如果不需要代理就 unset 掉unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY http_proxy https_proxy然后重新跑 Codex。如果你确实需要走代理确保代理地址和端口正确并且代理服务在运行。5.3 reading choices 相关报错报错长这样Error: reading choices: unexpected end of JSON input这个多半是模型返回了非标准格式或者 Base URL 指向了一个不兼容 OpenAI 协议的端点。检查base_url是不是https://taotoken.net/api不要多加路径。另外确认model字段填的模型 ID 在 TaoToken 控制台里存在填错模型 ID 有时会导致返回空响应。5.4 OAuth 相关报错报错长这样Error: OAuth token expired, please re-authenticate如果你用的是 Codex 的 OAuth 登录模式而不是 API Key 模式可能会遇到这个。解决办法是切到 API Key 模式在config.toml里显式指定model_provider和env_key不要依赖 OAuth 缓存。如果你确实需要用 OAuth重新跑一次codex auth login刷新 token。5.5 结构测试误报有时候pytest tests/test_architecture.py会报出你明明没写的违规引用。检查一下是不是__pycache__或者.venv目录被扫进去了。在pytest.ini或pyproject.toml里加排除规则[tool.pytest.ini_options] testpaths [tests] norecursedirs [.venv, __pycache__, node_modules]5.6 Codex 不读 AGENTS.md如果 Codex 生成代码时完全忽略了你写的约束先确认AGENTS.md在仓库根目录并且文件名大小写正确。Codex 默认只读根目录的AGENTS.md不会递归找子目录里的。如果你在子目录也放了AGENTS.md需要在提示词里显式让它读。6. 把仓库当成 Agent 的工作台而不是代码仓库走到这里你已经有了一个可运行的 Harness Engineering 最小环境空仓库初始化、Codex 三件套配置、架构约束、验证脚本、知识记录、排错对照。这套东西的价值不在于“让 AI 写代码更快”而在于把仓库从“人类代码存放地”改造成“Agent 可读、可验证、可持续维护的工作台”。后续你可以继续加的东西把docs/quality/用起来让 Codex 定期扫描代码和文档的偏差生成质量评分把scripts/verify.sh接进 CI每次 PR 自动跑把常见的修复模式写成 lint 规则让报错信息直接携带修复建议。这些动作都是小步的但积累起来会让 Agent 的自治级别逐步提升。如果你还没配模型入口可以从https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite创建一个 Key然后按第 3 节的config.toml填进去。接入文档在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite配置字段有疑问先查文档。想先试试模型对话效果可以走https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite。如果你打算把 Codex 当成日常主力编码工具长期跑下来 Coding Plan 的入口在https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite。最后留一个实操建议每次让 Codex 干完活别只看它说“完成了”一定让它跑scripts/verify.sh并把输出贴出来。证据比声明可靠这条规则对 Agent 和对人都一样。