Harness Engineering（驾驭工程） — From OpenCode to AI Coding
从“跟 AI 聊天写代码“到“用工程体系做开发“
一本面向开发者的实践指南，帮助你系统化掌握 OpenCode 生态下的 Agent（智能体） 编排、Skill（技能） 开发和工作流设计。
30 秒快速诊断
回答一个问题，找到你的最佳阅读路径：
| 你的状态 | 推荐路径 | 预计用时 |
|---|---|---|
| 刚接触 AI 编程，想快速上手 OpenCode | → 入门开发者路径 | 4-5 小时 |
| 已用 AI 工具，想提升 2x+ 效率 | → 效率开发者路径 | 5-6 小时 |
| 负责团队技术决策，想体系化导入 | → 技术负责人路径 | 6-7 小时 |
| 想开发自定义 Skill 或 MCP（模型上下文协议） 桥接 | → Skill 作者路径 | 5-6 小时 |
| 评估工具投资回报率 | → 工程经理路径 | 3-4 小时 |
| 关注安全合规或渗透测试 | → 安全工程师/红队路径 | 5-6 小时 |
本书设计了 14 种读者角色（含需求分析师、架构师、前端/后端开发者等），每种都有定制化阅读路径。详细诊断请见 → 读者导航。
为什么要写这本书？
AI 编程工具正在以惊人的速度进化——从 Copilot 的代码补全，到 Cursor/Claude Code 的对话式编程，再到 OpenCode 的 Agent 编排。但大多数人仍然在用“聊天工具“的方式使用它们。
Harness Engineer（驾驭工程师） 不是简单地“用 AI 写代码“，而是：
- 工程化 — 把 AI 编程当作一条工作流来设计和管理
- 系统化 — 将 Agent、Skill、Workflow（工作流） 组合成可复用的生产力体系
- 可持续 — 让 AI 辅助的工程实践可维护、可演进、可传承
全书结构
本书共 93 篇（含 13 个章节/附录/全书首页），其中 80 篇正文，按主题组织如下：
| 章节 | 总数 | 正文 | 内容 | 适合 |
|---|---|---|---|---|
| 读者导航 | 4 | 3 | 角色自测、阅读路径、5 分钟快速体验 | 所有读者（起点） |
| 简介 | 8 | 7 | Harness Engineering 定义、生态对比、失败案例 | 所有读者 |
| 核心概念 | 7 | 6 | Agent/Skill/Workflow 抽象、约束与验证护栏 | 所有读者 |
| 环境搭建 | 6 | 5 | 安装配置、国产模型集成、多环境部署 | 动手实践的读者 |
| 工作流实战 | 7 | 6 | Ultrawork、多 Agent 协作、派生模式 | 效率导向的读者 |
| Skill 开发 | 6 | 5 | 创建 Skill、MCP 桥接、插件模式 | Skill 作者 · 后端开发者 |
| 高级话题 | 16 | 15 | MCP 服务器、安全模型、上下文压缩、可观测性 | 进阶读者 |
| 案例研究 | 10 | 9 | 微服务、遗留系统、安全审计、全流程自动化、本地 RAG 知识库 | 所有读者（实战验证） |
| 附录A 术语&参考 | 3 | 2 | 术语解释、参考文献 | 需要查术语的读者 |
| 附录B OpenCode 能力 | 8 | 7 | OpenCode 内置命令、Agent 架构、SDK | OpenCode 深度用户 |
| 附录C Claude Code | 9 | 8 | Claude Code 能力、命令、扩展 | Claude Code 用户 |
| 附录D Pi Agent | 8 | 7 | Pi Agent 概念、CLI、SDK | Pi Agent 用户 |
统计：94 个导航条目（13 个章节/附录/全书首页 + 81 篇正文）。
📊 写作进度：93 篇 全部完成（100%）。全书经过 5 轮审校（数据准确性验证 + 人物视角审查 + 技术领导力审查 + 编译验证），适用于 OpenCode v1.17.x + oh-my-openagent v4.13.x。
如何使用本书
两种阅读模式
| 模式 | 适合人群 | 用时 | 怎么做 |
|---|---|---|---|
| 逐章精读 | 希望系统掌握方法论的读者 | 12-15 小时 | 从读者导航开始，按章节顺序阅读 |
| 按需跳跃 | 有明确问题要解决的读者 | 2-4 小时 | 从目标章节开始，遇到不懂的概念回溯前序章节 |
无论哪种模式，都建议先花 5 分钟完成 快速体验，建立对 OpenCode 的直观感受。
每章都包含
- 概念讲解 — 核心思想和原理
- 实战示例 — 可直接运行的配置和代码
- 最佳实践 — 来自真实项目的经验总结
前置知识
| 要求 | 说明 |
|---|---|
| 必须具备 | 熟悉一门编程语言 + 基本命令行 + Git 操作 |
| 建议具备 | 使用过至少一种 AI 编程助手，了解 LLM/Prompt（提示词） 基本概念 |
详细的前置知识清单见 → 读者导航 · 前置知识确认
交流与贡献
- 发现错误或改进建议？→ GitHub Issues
- 欢迎提交 PR 完善内容
下一步：不确定从哪开始？→ 读者导航 包含 30 秒角色自测和完整阅读路径。
想直接上手？→ 5 分钟快速体验 从安装到第一个任务。