AI 写代码这件事，门槛已经越来越低。但AI 写代码和 AI 帮你把工程交付上线之间，仍然隔着一道真正的护城河。这道护城河的名字，叫 Harness、叫 Loop、叫 Graph、叫 FDE 落地路径。《Codex AI 工程交付行动营》想帮你跨过去的那一步，不是“再学一个工具”，而是用 4 周时间，用 Codex 跑成一套你自己能持续优化的工程系统。如果你正在做 AI 工程化、或者打算把 AI

AI 写代码这件事，门槛已经越来越低。但AI 写代码和 AI 帮你把工程交付上线之间，仍然隔着一道真正的护城河。这道护城河的名字，叫 Harness、叫 Loop、叫 Graph、叫 FDE 落地路径。《Codex AI 工程交付行动营》想帮你跨过去的那一步，不是“再学一个工具”，而是用 4 周时间，用 Codex 跑成一套你自己能持续优化的工程系统。如果你正在做 AI 工程化、或者打算把 AI

过去，我们把 AI 当作一个更聪明的搜索框。后来，我们让它生成代码、补充测试和解释错误。现在，AI 编程正在进入新的阶段：模型开始获得工具、进入项目，并围绕一个目标连续执行任务。在这个阶段，真正重要的问题不再只是“模型会不会写代码”，还包括：我们给了它哪些工具？怎样组织它的工作流程？如何限定它的职责和权限？怎样判断任务真的完成了？这些问题，正是 Agent Harness 想要解决的。DeepSe

全部是真实项目，从需求、Prompt、思路、踩坑到最终代码，完整拆解。你能看到别人是怎么踩坑的，怎么解决的，为什么这么解决。不用折腾环境，从安装、配置到完成第一个项目，每一步都有具体操作。我们刻意避开了“先讲原理再动手”的传统套路，跟着做就能跑通，不用自己踩坑。问题在于，现在网上关于 Codex、Agent、MCP 的资料越来越多，但大多零散。真正拉开差距的，是谁能用它把业务需求真正做出来，谁能在

全部是真实项目，从需求、Prompt、思路、踩坑到最终代码，完整拆解。你能看到别人是怎么踩坑的，怎么解决的，为什么这么解决。不用折腾环境，从安装、配置到完成第一个项目，每一步都有具体操作。我们刻意避开了“先讲原理再动手”的传统套路，跟着做就能跑通，不用自己踩坑。问题在于，现在网上关于 Codex、Agent、MCP 的资料越来越多，但大多零散。真正拉开差距的，是谁能用它把业务需求真正做出来，谁能在

AI 时代，从来不缺拿着锤子找钉子的人。真正稀缺的，是那些懂得画图纸、建高楼的架构师。仅仅会使用工具，你终将被更年轻的工具使用者取代；但如果能设计和驾驭工具，你将成为未来的创造者。如果你也正在AI落地的迷宫中徘徊，如果你想捅破那层看不见的“窗户纸”，如果你渴望从一名“调参侠”成长为一名真正的架构师——那么，他的经验，或许正是你需要的阶梯。扫码可免费试读完结福利立享7折，仅需¥90。

当智能开始大规模进入系统之后，工程开始重新定义自己的边界。大模型会越来越强，不确定性会永远是常态。但只要我们学会了如何用 Harness Engineering 的思维去驾驭它，用设计模式去约束它，就能在这个新的时代，立于不败之地。这门课整理的是一套关于 Agent 系统的设计方式与工程经验。内容来自真实系统实践，而不是工具使用总结。当系统开始由模型参与决策，应该如何设计系统结构与边界。《Agen

变的是组织资源的方式——以前你需要工程师、设计师、测试团队，现在你可以用 Claude Code 作为最小产品工坊，用 Agent 作为 7×24 小时的协作者，用 Skill 系统作为可复用的组织能力。可以说，AI 带来的技术平权，产品经理是最大的受益人群之一。

真正难的地方，也不是模型，而是工程里的脏活累活：Agent 架构怎么选，日志怎样规范化，多仓库和日志库怎样映射，告警如何聚合去重，排障 SOP 怎样写成 Skill。这套实践里，90% 是确定性的工程代码，只有分析、定位和写报告等约 10% 的环节交给 AI。每一步产出都有人接得住，结果可以被检查，经验能够被复用，AI 才有机会从一个人的效率工具，变成团队可以持续推进的协作流程。上下文怎么管理，失

更可怕的是——由于你赋予了它执行 Shell 的权限，在某次幻觉中，它试图类似 rm -rf ./* 的操作，你盯着屏幕冷汗直流，赶紧加急去重写正则黑名单。给模型一个 bash，它就能自己运行 git、grep，甚至自己写脚本来解决问题，从根源上消灭了工具层面的上下文膨胀的问题。这是 Tony 老师做这门课的初衷，也是我认为它值得一学的原因。