Skill: sqlskills/ai-harness-engineering (version 1.0.0)

--- name: ai-harness-engineering description: | AI驾驭工程错题本：记录OpenClaw所有被验证的错误、幻觉、缺陷、失误，形成可追溯错误台账，驱动模型自省与进化。 触发场景： (1) 用户纠正OpenClaw的回答（"不对"/"错了"/"应该是"/"Actually"等） (2) OpenClaw回答与事实不符，被用户指出 (3) 代码错误、逻辑错误被验证 (4) 漏步骤、漏信息、回答不完整被指出 (5) 格式错误、结构混乱 (6) 安全问题、越权、误导行为 (7) 用户明确要求"记录这个错误"/"添加到错题本"/"记住这个教训" (8) 用户想要但没有的功能（"能不能"/"希望你能"/"Is there a way"） (9) 用户查看错误统计/错题本/复盘报告 ⚡ 自动进化机制（核心）： - 定时自动提升：每2小时检查recurrence_count>=3的学习，自动写入workspace - 错误摘要注入：session启动时自动读取错误台账摘要，注入到上下文 - 回答前自检：每次回答前自动查询错误台账，规避已记录的错误 关键词：错题本、错误记录、自省、进化、HarnessEngineering、错误台账、复盘、功能请求、Feature Request metadata: openclaw: emoji: "🔧" always: true cron: # 每2小时自动检查并提升高频率学习 auto_promote: schedule: "every 2h" task: "python3 {SKILL_DIR}/scripts/promote.py --action auto_promote" # 每周自动回顾 weekly_review: schedule: "cron 0 9 * * 1" # 每周一早上9点 task: "python3 {SKILL_DIR}/scripts/review.py --action full_review" --- # Harness Engineering - AI驾驭工程错题本 ## 核心理念 **Harness Engineering（AI驾驭工程）**：AI时代程序员的核心工作不是写代码，而是设计规则、约束、反馈、调度体系，让AI安全、可靠、高效工作，同时持续修正AI错误。 本 skill 是 OpenClaw 的**自省机制**，记录所有被验证的错误和用户需求，形成错误台账，驱动模型进化，避免重复犯错。 --- ## 一、核心功能概览 | 功能 | 说明 | |------|------| | **错误记录** | 记录所有被验证的错误、幻觉、失误 | | **功能请求跟踪** | 跟踪用户想要但当前没有的功能 | | **自动触发** | Hook机制自动检测纠正词和命令失败 | | **自动提升** | 将重要学习提升到workspace文件 | | **统计面板** | 可视化错误统计（今日/本周/本月/全部） | | **错误模式库** | 12种常见错误模式供参考 | | **定期回顾** | 周期性回顾机制，持续优化 | --- ## 二、存储结构 ### 2.1 错误台账 (error_ledger.jsonl) ```json {"error_id":"HE-20260401-0001","timestamp":"2026-04-01T12:34:56+08:00","scene":"代码","error_type":"代码错误","question":"用户原始问题","wrong_answer":"错误回答摘要","correct_answer":"正确答案","reason":"错误原因","fix_status":"未修复","level":"中","source":"用户纠正","tags":["代码","Python"]} ``` ### 2.2 功能请求台账 (feature_ledger.jsonl) ```json {"feature_id":"FR-20260401-0001","timestamp":"2026-04-01T12:34:56+08:00","feature_name":"功能名称","user_context":"用户为什么需要这个功能","complexity":"简单|中等|复杂","status":"pending","priority":"低|中|高","source":"用户请求"} ``` ### 2.3 学习台账 (learnings_ledger.jsonl) 重要学习、纠正、知识差距、最佳实践都记录在这里。 ```json {"learning_id":"LRN-20260401-0001","timestamp":"2026-04-01T12:34:56+08:00","category":"correction|best_practice|knowledge_gap|simplify_harden","summary":"一句话描述","details":"详细上下文","suggested_action":"建议采取的行动","status":"pending|promoted|resolved","source":"conversation|error|user_feedback","pattern_key":"pattern.name","recurrence_count":1,"first_seen":"2026-04-01","last_seen":"2026-04-01","promoted_to":""} ``` ### 2.4 Workspace提升目标 | 学习类型 | 提升到 | |---------|--------| | 行为模式、沟通风格 | `SOUL.md` | | 工作流程、自动化 | `AGENTS.md` | | 工具使用、集成技巧 | `TOOLS.md` | | 项目事实、约定 | `MEMORY.md` | --- ## 三、自动触发机制 ### 3.1 检测触发词 当用户发送以下内容时，**立即记录**： **错误纠正**： - "不对，应该是..." - "错了，正确答案是..." - "Actually, ..." - "这样不对" - "No, that's wrong..." - "You're wrong about..." **功能请求**： - "能不能..." / "Can you also..." - "希望你能..." / "I wish you could..." - "Is there a way to..." - "为什么不能..." / "Why can't you..." **知识差距**： - 用户提供了你不知道的信息 - 你引用的文档已过时 - API行为与你的理解不符 **命令失败**： - 命令返回非零退出码 - 异常或堆栈跟踪 - 超时或连接失败 ### 3.2 记录流程 1. **检测到触发词** → 立即记录 2. **生成唯一ID** → HE-YYYYMMDD-XXXX / FR-YYYYMMDD-XXXX / LRN-YYYYMMDD-XXXX 3. **写入对应台账** → error_ledger.jsonl / feature_ledger.jsonl / learnings_ledger.jsonl 4. **相似检测** → 检查是否有相似记录 5. **状态追踪** → 设置初始状态为"未处理" 6. **用户确认** → 回复用户已记录 --- ## 四、自动进化机制（核心） 本 skill 实现了**闭环自进化**，通过以下三种机制确保错误不会重复： ### 4.1 定时自动提升（每2小时） **原理**：当学习记录的 `recurrence_count >= 3` 时，自动写入 workspace 文件 **配置 Cron Job**： ```bash # 每2小时自动检查并提升 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action auto_promote ``` **自动提升逻辑**： ``` if recurrence_count >= 3: if category == "correction": promote to SOUL.md # 行为纠正 elif category == "best_practice": promote to AGENTS.md # 最佳实践 elif category == "knowledge_gap": promote to MEMORY.md # 知识更新 else: promote to TOOLS.md # 工具技巧 ``` ### 4.2 错误摘要注入（Session 启动时） **原理**：每次 session 启动时，自动读取错误台账摘要并注入到上下文 **实现方式**：通过 OpenClaw system event 触发 ```python # 每次 session 启动自动执行 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/inject_summary.py" --action session_start ``` **注入内容格式**： ``` 【HarnessEngineering 错误台账摘要 - 最近5条】 1. [代码错误] 未指定文件编码导致乱码 (重复2次) 2. [逻辑错误] 条件判断遗漏边界情况 (重复3次) ⚠️ 需提升 3. [漏信息] 安装步骤漏写依赖安装 【已规避的错误模式】 - Python 3.12 未移除 GIL - CSV 文件需使用 utf-8-sig 编码 ``` ### 4.3 回答前自检（每次回答时） **原理**：在生成回答前，自动查询错误台账，如果涉及相似问题则参考正确答案 **实现方式**：定义在 SKILL.md 中的强制规则，每次回答前必须执行 **自检流程**： ``` 1. 用户提问 → 提取关键词 2. 查询 error_ledger.jsonl 中相似问题 (相似度 > 50%) 3. 如果找到相似错误： - 提取 correct_answer 作为参考 - 在回答开头标注 "[⚠️ 规避历史错误: HE-xxxx]" 4. 如果 recurrence_count >= 3： - 标记为"高频错误"，优先规避 5. 正常生成回答，但参考正确答案 ``` **示例**： ``` 用户问：Python 3.12 有什么新特性？ 自检结果：发现相似错误 HE-20260401-0001 - 错误类型：事实错误 - recurrence_count: 2 - correct_answer: "Python 3.12 未移除 GIL，只是提供了 sub-interpreter 支持" 回答：[⚠️ 规避历史错误: HE-20260401-0001] Python 3.12 的主要新特性包括： 1. ... (参考正确答案是未移除GIL) ``` - 标记为"高频错误，需提升" - 在回答中标注 "[高频错误，已记录]" ``` ### 4.4 自动进化工作流图 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 自动进化闭环 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 用户纠正错误 → 记录到 error_ledger.jsonl │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Cron Job (每2小时) │ │ → promote.py --action auto_promote │ │ → recurrence_count >= 3 → 自动写入 workspace │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌─────────────┼─────────────┐ ▼ ▼ ▼ SOUL.md AGENTS.md TOOLS.md (行为) (工作流) (工具) │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Session 启动 → inject_summary.py → 错误摘要注入上下文 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 回答前 → pre_answer_check.py → 查询相似错误 → 规避 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ 【闭环完成：错误不再重复】 ``` ### 4.5 关键脚本说明 | 脚本 | 用途 | 触发时机 | |------|------|---------| | `promote.py --action auto_promote` | 定时自动提升 | Cron (每2小时) | | `inject_summary.py` | 错误摘要注入 | Session 启动 | | `pre_answer_check.py` | 回答前自检 | 每次回答前 | --- ## 五、错误分类体系 ### 4.1 按错误类型（9种） | 类型 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **幻觉** | 编造不存在的事实、API、库函数 | 声称不存在的npm包 | | **事实错误** | 与已知事实不符 | 错误的API参数、版本号 | | **逻辑错误** | 推理过程或结论错误 | 条件判断错误、循环逻辑错误 | | **漏信息** | 回答不完整，遗漏关键步骤 | 安装步骤漏写依赖安装 | | **格式错误** | 输出格式不符合要求 | CSV格式错误、JSON格式错误 | | **代码错误** | 代码无法运行或有bug | 语法错误、类型错误 | | **安全问题** | 潜在的安全风险 | SQL注入风险、敏感信息泄露 | | **重复犯错** | 同类错误再次发生 | 已记录的错误再次出现 | | **态度问题** | 回答态度不当 | 过度道歉、不必要防御 | ### 4.2 按严重等级（4级） | 等级 | 说明 | 处理优先级 | |------|------|-----------| | **严重** | 导致数据丢失、安全问题、系统崩溃 | 立即修复 | | **高** | 影响核心功能，用户无法完成任务 | 当日修复 | | **中** | 影响用户体验，但有替代方案 | 本周修复 | | **低** | 小问题，不影响使用 | 记录并持续优化 | --- ## 五、自动提升机制 ### 5.1 提升条件 当满足以下任一条件时，**自动提升**到workspace文件： - `recurrence_count >= 3` (同类错误出现3次以上) - 学习具有**广泛适用性** (跨多个场景) - 用户明确说"记住这个" / "Save this as..." - `status` 标记为 `promoted` ### 5.2 提升目标 | 学习类型 | 提升目标 | 示例 | |---------|---------|------| | 行为模式 | `SOUL.md` | "Be concise, avoid disclaimers" | | 工作流程 | `AGENTS.md` | "Spawn sub-agents for long tasks" | | 工具技巧 | `TOOLS.md` | "Git push needs auth configured first" | | 重要事实 | `MEMORY.md` | "用户偏好XX" | ### 5.3 提升流程 1. **识别提升条件** → 检查recurrence_count或广泛适用性 2. **蒸馏为规则** → 将冗长描述简化为简洁规则 3. **写入目标文件** → 添加到对应section 4. **更新原记录** → 状态改为 `promoted`，记录提升目标 ### 5.4 提升示例 **原始学习**（冗长）： > 项目使用 pnpm workspaces。尝试 `npm install` 但失败了。 > 锁文件是 `pnpm-lock.yaml`。必须用 `pnpm install`。 **提升到 AGENTS.md**（简洁）： ```markdown ## Build & Dependencies - Package manager: pnpm (not npm) - use `pnpm install` ``` --- ## 六、定期回顾机制 ### 6.1 回顾时机 - 开始新的主要任务之前 - 完成一个功能之后 - 在有历史学习的领域工作时 - 每周活跃开发期间 ### 6.2 回顾动作 1. **检查pending项** → `query_errors.py --status pending` 2. **解决已修复项** → 更新状态为 `resolved` 3. **提升适用学习** → 检查是否需要提升到workspace 4. **链接相关条目** → 添加 See Also 引用 5. **升级重复问题** → recurrence_count 增加 ### 6.3 回顾脚本 ```bash # 检查pending项数量 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action status # 列出高优先级项 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action high_priority # 执行完整回顾 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action full_review ``` --- ## 七、功能请求跟踪 ### 7.1 何时记录 用户表达想要但当前没有的功能时： - "能不能加个XX功能" - "Is there a way to do XX" - "我希望你能XX" - "This would be useful if..." ### 7.2 复杂度评估 | 复杂度 | 说明 | |--------|------| | **简单** | 现有代码修改即可实现 | | **中等** | 需要新增文件或较大改动 | | **复杂** | 需要架构调整或长期规划 | ### 7.3 功能请求处理 1. **记录到 feature_ledger.jsonl** 2. **评估复杂度** 3. **如果是简单功能**：可考虑直接实现 4. **如果是复杂功能**：标记为"规划中"，定期回顾 --- ## 八、脚本接口 ### 8.1 record_error.py - 记录错误 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_error.py" \ --scene <场景> \ --error-type <错误类型> \ --question <问题> \ --wrong-answer <错误回答> \ --correct-answer <正确答案> \ --reason <原因> \ --level <等级> \ --source <来源> \ [--tags <标签>] ``` ### 8.2 record_learning.py - 记录学习 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_learning.py" \ --category <类型> \ --summary <摘要> \ --details <详情> \ --suggested-action <建议> \ --source <来源> \ [--pattern-key <模式键>] \ [--priority <优先级>] ``` ### 8.3 record_feature.py - 记录功能请求 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_feature.py" \ --name <功能名称> \ --context <用户场景> \ --complexity <复杂度> \ --priority <优先级> ``` ### 8.4 query.py - 查询台账 ```bash # 按关键词查询错误 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type errors --keywords "编码" # 查询学习 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type learnings --category correction # 查询功能请求 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type features --status pending # 查询未处理项 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type all --status pending ``` ### 8.5 stats_panel.py - 统计面板 ```bash # 今日统计 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period today # 本周统计（带可视化） python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period week # 全部统计（JSON格式） python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period all --format json ``` ### 8.6 promote.py - 提升学习 ```bash # 提升到指定文件 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" \ --learning-id LRN-20260401-0001 \ --target SOUL.md # 检查可提升项 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action check_candidates ``` ### 8.7 update_status.py - 更新状态 ```bash # 标记为已解决 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/update_status.py" \ --type error \ --id HE-20260401-0001 \ --status resolved # 标记为已提升 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/update_status.py" \ --type learning \ --id LRN-20260401-0001 \ --status promoted \ --promoted-to "SOUL.md" ``` ### 8.8 export_report.py - 导出报告 ```bash # 导出完整报告 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/export_report.py" --output report.md # 导出JSON格式 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/export_report.py" --output report.json --format json # 指定时间范围 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/export_report.py" --output report.md --from 2026-04-01 --to 2026-04-30 ``` ### 8.9 review.py - 定期回顾 ```bash # 检查状态概览 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action status # 高优先级项 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action high_priority # 执行完整回顾 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action full_review ``` --- ## 九、检测触发词速查表 ### 9.1 错误纠正触发词 ``` 英语： - "No, that's not right..." - "Actually, it should be..." - "You're wrong about..." - "That's incorrect..." - "The correct answer is..." 中文： - "不对，应该是..." - "错了，正确答案是..." - "这样不对" - "你理解错了" - "不是这样的" ``` ### 9.2 功能请求触发词 ``` 英语： - "Can you also..." - "I wish you could..." - "Is there a way to..." - "It would be nice if..." - "This would be useful if..." 中文： - "能不能..." - "希望你能..." - "要是能...就好了" - "能不能加个XX功能" - "希望以后能支持..." ``` ### 9.3 命令失败检测 当以下情况发生时自动记录： - Exit code != 0 - 异常/堆栈跟踪出现 - Connection timeout - Permission denied --- ## 十、文件结构 ``` {SKILL_DIR}/ ├── SKILL.md # 主文档 ├── scripts/ │ ├── record_error.py # 记录错误 │ ├── record_learning.py # 记录学习 │ ├── record_feature.py # 记录功能请求 │ ├── query.py # 查询台账 │ ├── stats_panel.py # 统计面板 ⭐ │ ├── promote.py # 自动提升 ⭐ │ ├── update_status.py # 更新状态 │ ├── export_report.py # 导出报告 │ └── review.py # 定期回顾 ⭐ ├── data/ │ ├── error_ledger.jsonl # 错误台账 │ ├── feature_ledger.jsonl # 功能请求台账 ⭐ │ ├── learnings_ledger.jsonl # 学习台账 │ └── error_index.json # 错误索引 └── references/ └── error_patterns.md # 错误模式库 ⭐ ``` --- ## 十一、优势功能保留 ### 11.1 统计面板 ⭐ 一键生成可视化错误统计报告： - 按类型/等级/状态分布 - 高频错误TOP 5 - 修复率统计 - 支持今日/本周/本月/全部周期 ### 11.2 错误模式库 ⭐ 12种常见错误模式： 1. CSV文件编码错误 2. bat/cmd脚本中文乱码 3. Python文件读写编码错误 4. 换行符不一致 5. 路径分隔符问题 6. 文件未关闭导致资源泄漏 7. 文件覆盖未备份 8. 边界条件遗漏 9. 空值处理缺失 10. API参数错误 11. 敏感信息泄露 12. SQL注入风险 ### 11.3 自动相似检测 记录时自动检查相似错误（相似度>50%会提示），避免重复记录。 --- ## 十二、快速开始 ### 12.1 安装方法 #### 方法一：导入 .skill 文件（推荐） ```bash # 1. 下载 harness-engineering.skill 文件 # 2. 在 OpenClaw 中导入：/skills install /path/to/harness-engineering.skill ``` #### 方法二：手动安装 ```bash # 1. 复制 skill 目录到 ~/.qclaw/skills/ cp -r harness-engineering/ ~/.qclaw/skills/ # 2. 创建数据目录 mkdir -p ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/ # 3. 创建空数据文件 touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/error_ledger.jsonl touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/feature_ledger.jsonl touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/learnings_ledger.jsonl touch ~/.qclaw/skills/harness-engineering/data/error_index.json ``` #### 方法三：通过 ClawHub 安装（待发布） ```bash /install harness-engineering ``` --- ### 12.2 快速命令参考 #### 错误记录 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_error.py" \ --scene "问答" \ --error-type "事实错误" \ --question "用户问题" \ --wrong-answer "错误回答" \ --correct-answer "正确答案" \ --reason "错误原因" \ --level "高" ``` #### 学习记录 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_learning.py" \ --category correction \ --summary "一句话摘要" \ --details "详细上下文" \ --suggested-action "建议行动" \ --priority high ``` #### 功能请求 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/record_feature.py" \ --name "功能名称" \ --context "用户场景" \ --complexity "中等" ``` #### 查询台账 ```bash # 查询所有 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type all # 按关键词查询 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type errors --keywords "Python" # 查询未修复 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/query.py" --type errors --status pending ``` #### 统计面板 ```bash # 今日统计 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period today # 本周统计 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period week # JSON 格式 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/stats_panel.py" --period all --format json ``` #### 自动提升 ```bash # 检查可提升项 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action check_candidates # 自动提升（recurrence_count >= 3） python3 "{SKILL_DIR}/scripts/promote.py" --action auto_promote ``` #### 定期回顾 ```bash # 状态概览 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action status # 高优先级项 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action high_priority # 完整回顾 python3 "{SKILL_DIR}/scripts/review.py" --action full_review ``` #### 回答前自检 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/pre_answer_check.py" --question "用户问题" ``` #### 错误摘要注入 ```bash python3 "{SKILL_DIR}/scripts/inject_summary.py" --action session_start ``` --- ### 12.3 自动进化机制 #### Cron 定时任务（可选配置） ```yaml # 在 OpenClaw 中配置定时任务 /cron add --name "harness-auto-promote" \ --schedule "every 2h" \ --task "python3 {SKILL_DIR}/scripts/promote.py --action auto_promote" /cron add --name "harness-weekly-review" \ --schedule "cron 0 9 * * 1" \ --task "python3 {SKILL_DIR}/scripts/review.py --action full_review" ``` --- ### 12.4 初始化 Skill首次使用时会自动创建必要的数据目录和文件： - `data/error_ledger.jsonl` - `data/feature_ledger.jsonl` - `data/learnings_ledger.jsonl` - `data/error_index.json` ### 12.5 日常使用流程 1. **被用户纠正** → 调用 record_error.py 记录到错误台账 2. **用户请求功能** → 调用 record_feature.py 记录到功能请求台账 3. **学到了新东西** → 调用 record_learning.py 记录到学习台账 4. **每次回答前** → 自动调用 pre_answer_check.py 自检 5. **session 启动时** → 自动调用 inject_summary.py 注入摘要 6. **每2小时** → Cron 自动调用 promote.py 提升高频学习 7. **每周** → Cron 自动调用 review.py 回顾 8. **需要查看统计** → 运行 stats_panel.py ### 12.3 示例对话 **用户纠正**： > 你刚才说Python 3.12移除了GIL，这是错的。 **OpenClaw回复**： > 感谢纠正！Python 3.12确实没有移除GIL。 > > [自动调用 record_error.py] > > 已将此错误记录到错题本（HE-20260401-0002），后续回答涉及Python版本特性时会更加谨慎。 **用户请求功能**： > 能不能加个自动总结会议纪要的功能？ **OpenClaw回复**： > 这是个好建议！已记录到功能请求台账（FR-20260401-0001），我会持续关注相关实现方案。 --- ## 十三、注意事项 ### 13.1 隐私保护 - **不记录敏感信息**：密码、API密钥、Token等不记录 - **脱敏处理**：涉及个人信息时，用 `***` 替换 ### 13.2 存储管理 - 台账文件超过1MB时，建议归档 - 定期清理已解决/已提升的记录（可选） ### 13.3 性能考虑 - 查询时优先使用索引 - 大量记录时使用 `--limit` 限制返回 --- **记住**：每个错误都是进化的机会，每个请求都是改进的方向。 **Harness Engineering：记录 → 学习 → 提升 → 进化** 🔧


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