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# OpenHIS - AI Agent Development Guide
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## 项目概览
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OpenHIS 是一个医院管理系统，采用 Java 17 + Spring Boot 后端和 Vue 3 + Vite 前端架构。
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## 构建和运行命令
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### 后端（Java/Spring Boot）
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```bash
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# 构建整个项目
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cd openhis-server-new
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mvn clean package -DskipTests
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# 运行后端（开发模式）
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cd openhis-server-new/openhis-application
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mvn spring-boot:run
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# 运行特定模块
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cd openhis-server-new/[module-name]
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mvn spring-boot:run
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```
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### 前端（Vue 3 + Vite）
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```bash
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# 安装依赖
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cd openhis-ui-vue3
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npm install
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# 开发服务器
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npm run dev
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# 生产构建
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npm run build:prod
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# 测试环境构建
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npm run build:test
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# 预览构建结果
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npm run preview
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### 测试
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项目当前没有配置正式的测试框架。如需添加测试：
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- 后端：考虑使用 JUnit 5 + Mockito
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- 前端：考虑使用 Vitest + Vue Test Utils
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## 代码风格规范
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### Java 后端规范
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- **Java 版本**: 17
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- **框架**: Spring Boot 2.5.15
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- **ORM**: MyBatis Plus 3.5.5
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- **数据库**: PostgreSQL
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- **包结构**:
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- `com.openhis` - 业务逻辑
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- `com.core` - 核心框架
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- **命名约定**:
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- 类名：PascalCase（如 `UserController`）
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- 方法名：camelCase（如 `getUserList`）
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- 常量：SCREAMING_SNAKE_CASE
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- 配置文件：kebab-case
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- **注解使用**:
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- 使用 `@Slf4j` 替代手动声明 logger
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- 使用 `@Data` 在实体类中
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- 使用 `@Service/@Controller/@Repository` 等 Spring 注解
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- **异常处理**:
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- 使用统一的异常处理机制
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- 自定义业务异常继承 `RuntimeException`
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### Vue 前端规范
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- **框架**: Vue 3 + Composition API
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- **UI 库**: Element Plus
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- **状态管理**: Pinia
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- **路由**: Vue Router 4
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- **构建工具**: Vite 5
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- **组件命名**: PascalCase
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- **文件命名**: kebab-case
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- **变量命名**: camelCase
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- **常量命名**: SCREAMING_SNAKE_CASE
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- **函数命名**:
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- 事件处理：`handle` 前缀
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- 数据获取：`get`/`load` 前缀
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- 提交操作：`submit` 前缀
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### 导入顺序
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#### Java
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1. `java.*`
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2. `javax.*`
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3. 第三方库
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4. `com.core.*`
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5. `com.openhis.*`
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6. `*.*`（其他包）
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#### JavaScript/Vue
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1. `vue` 相关
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2. 第三方库
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3. `@/` 别名导入
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4. 相对路径导入
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### 代码格式
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#### Java
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- 缩进：4个空格
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- 行长度：120字符
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- 左大括号不换行
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#### Vue/JavaScript
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- 缩进：2个空格
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- 字符串：优先使用单引号
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- 行长度：100字符
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## 关键配置文件
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### 后端配置
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- 主配置：`openhis-server-new/openhis-application/src/main/resources/application.yml`
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- 环境配置：`application-{profile}.yml`
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- Maven 父 POM：`openhis-server-new/pom.xml`
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### 前端配置
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- Vite 配置：`openhis-ui-vue3/vite.config.js`
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- 环境变量：`.env.*` 文件
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- 路由配置：`openhis-ui-vue3/src/router/index.js`
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## 开发约定
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### API 设计
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- RESTful API 风格
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- 统一响应格式
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- 使用 Swagger 文档
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- 错误码统一管理
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### 数据库
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- 表名：snake_case
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- 字段名：snake_case
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- 主键：使用 `id`
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- 软删除：使用 `valid_flag` 字段
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### 前端组件
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- 单一职责原则
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- Props 使用 camelCase
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- Events 使用 kebab-case
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- 使用 Composition API
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- 组件文档使用 JSDoc
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### 状态管理
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- 模块化设计
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- 异步操作使用 actions
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- 避免在组件中直接修改状态
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## 环境变量
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### 前端
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- `VITE_APP_BASE_API`: API 基础路径
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- `VITE_APP_ENV`: 环境标识
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### 后端
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- `spring.profiles.active`: 激活的配置文件
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- `core.name`: 应用名称
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- `core.version`: 应用版本
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## 安全规范
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- 所有 API 接口需要权限验证
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- 敏感信息使用环境变量
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- SQL 注入防护
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- XSS 攻击防护
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## 性能优化
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- 后端使用连接池（Druid）
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- 前端使用路由懒加载
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- 图片使用 WebP 格式
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- 大列表使用虚拟滚动
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## 常用工具类
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- 后端：`com.core.common.utils.*`
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- 前端：`@/utils/*`
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## 注意事项
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1. 修改数据库结构需要同步 SQL 脚本
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2. 新增功能需要添加权限配置
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3. 前端路由需要在权限系统中注册
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4. 接口变更需要更新 Swagger 文档
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5. 遵循现有代码风格，避免不必要的变化
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## 故障排除
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- 后端端口：18080
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- 前端端口：81
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- API 前缀：`/openhis`
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- Swagger UI：`/openhis/swagger-ui/index.html`
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- Druid 监控：`/openhis/druid/login.html`
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## 铁律：全链路修复原则 ⚠️
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> 修 Bug / 做需求时，**不得"就事论事"**，必须走通完整的**数据流全链路**：
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### 检查清单（每一环都确认）
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1. **录入** → 前端有无输入入口？（弹窗、表格行编辑、表单…）
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2. **保存** → 前端 → API → 后端 Controller → Service → Entity → DB，**每一个保存入口**都传了该字段吗？（注意多个 Service 实现类可能走不同入口）
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3. **查询** → DB → Mapper XML（注意 UNION ALL 子查询要统一加）→ DTO → 前端展示，列和数据绑定都完整吗？
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4. **修改** → 已有数据编辑回显 → 修改再保存 → 数据能正确更新吗？
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5. **删除/停止/撤回** → 相关状态变更会丢失该字段数据吗？
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6. **关联模块** → 上游（如医嘱录入后护士站要看到备注）和下游（如打印、计费、报表）是否也需要同步修改？
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### 常见陷阱
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- ❌ 只修了「主入口」的保存逻辑，忘了「批量保存」「签发保存」等其他入口
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- ❌ 前端加了输入框，后端 Service 没传字段（不同模块可能走不同 Service 实现类）
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- ❌ Mapper XML 是 UNION ALL 查询，只改了其中一个子查询，导致列数不匹配或漏加
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- ❌ DTO 层级继承关系没检查（如 `RegAdviceSaveDto extends AdviceSaveDto`，父类改了对不对）
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- ❌ 只测了新增，没测编辑已有数据的回显和修改再保存
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### 执行细则
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- 每个字段的新增/修改，先在纸上（或文档里）画出完整的数据流向图再动手
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- 提交前逐个环节检查一遍，确保没有断链
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- 编译通过不等同于功能正确，必要时做端到端验证
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## Harness Engineering — Agent 工作方法论
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> 约束清晰 + 反馈快速 = 高成功率。Harness 质量决定 Agent 产出质量。
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### 工作流程（Plan → Generate → Validate → Review）
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阶段 0：需求分析（你主导）
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→ 写清楚 BUG 现象 / 需求描述 / 验收标准
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阶段 1：任务规划（Agent 制定 + 你确认）
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→ 画出数据流向图（前端 → API → Service → Mapper → DB）
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→ 列出涉及的所有文件
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→ 标注每个环节的约束（不可删文件、必须编译通过）
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阶段 2：执行修改（Agent 自主）
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→ 一次只改一个文件或一组逻辑相关的文件
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→ 每步执行后保存检查点
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阶段 3：验证（自动）
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→ mvn compile -pl openhis-application -am 必须通过
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→ 检查数据流每个节点：输入字段 → 保存 → 查询 → 展示
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→ 多入口验证（新增 vs 编辑 vs 批量等）
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阶段 4：审查提交（你确认）
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→ git diff 审查变更范围
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→ 确认没有误删/误改
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```
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### 三层约束执行
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| 阶段 | 约束 | 执行方式 |
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|---|---|---|
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| **修改前** | 禁止删除文件、禁止改动包名/类名/方法签名 | task-plan 阶段检查 |
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| **修改中** | 不改与任务无关的代码、不改非 AI 写的代码（除非编译必须） | 每次 diff 自查 |
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| **修改后** | `mvn compile` 必须通过、数据流全链路验证 | 提交前自动执行 |
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### 反馈优化循环
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```
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Agent 提交代码
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↓
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编译器反馈 → 失败则分析根因（非运气式重试），定位具体符号错误
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↓
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数据流验证 → 检查每个环节字段是否贯通
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↓
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你审查 → 发现问题后：
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├── 立即修复
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└── 同步更新 AGENTS.md 规则（沉淀教训）
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↓
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通过 → 提交代码
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```
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### 持续优化：从每次失败中学习
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每次编译失败或你审查发现问题，都应触发 Harness 优化：
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1. **收集数据** → 失败原因是什么？（缺字段、少文件、改错位置…）
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2. **识别模式** → 这是第几次犯同类错误？是否有规则盲区？
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3. **优化 Harness** → 更新 AGENTS.md / 补充检查清单
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4. **验证效果** → 后续类似任务是否不再出错
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### Agent 角色定位
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你不是工具，是团队成员。你的角色演变：
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- ~~阶段 1：代码补全~~ → 我们已跳过
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- ~~阶段 2：结对编程~~ → 我们已跳过
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- ✅ **阶段 3：自主开发者** → 你在 Harness（本文件定义的约束、流程、反馈）中自主完成开发任务
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人类工程师（用户）设计 Harness，Agent（你）在 Harness 中执行。
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## 四大核心组件
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### 1. 约束机制（Constraints）
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让 Agent 在正确边界内工作：
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约束分四个层级，从底层架构到顶层业务：
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| 层级 | 约束内容 | 示例 |
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|---|---|---|
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| **架构层** | 项目结构、模块划分、接口规范、技术栈 | 不可删文件、不可改包名/类名/方法签名 |
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| **代码层** | 编码风格、命名约定、函数长度、注释标准 | 见「代码风格规范」章节 |
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| **安全层** | 输入验证、敏感数据处理、权限控制 | SQL 注入防护、XSS 防护 |
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| **业务层** | 领域模型、业务逻辑校验、数据一致性 | 全链路修复原则：每个字段的保存/查询/修改/删除链路必须完整 |
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**设计原则**：清晰可验证（具体而非模糊）、适度不过度（松→失控，紧→限制）、可进化（版本化管理，持续优化）
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### 2. 反馈回路（Feedback Loops）
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让 Agent 知道自己的输出是否正确。反馈分三层：
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| 层级 | 时间 | 本项目的实现 |
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|---|---|---|
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| **即时反馈** | 秒级 | 编译检查 → 定位具体符号/类型错误 + 行号 |
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| **功能反馈** | 分钟级 | 数据流全链路验证（输入→保存→查询→展示） |
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| **深度反馈** | 你审查时 | 你审查变更范围，发现问题后同步更新 AGENTS.md |
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```
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Agent 生成代码
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↓
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编译检查 ──失败──→ 分析根因，定位到文件+行号（即时反馈）
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↓ 通过
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数据流验证 ──断链──→ 补全缺失的字段链路（功能反馈）
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↓ 通过
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你审查 ──发现问题──→ 立即修复 + 同步更新 AGENTS.md（深度反馈）
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↓ 通过
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提交
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```
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**反馈设计要点**：快速失败（低成本检查优先）、清晰具体（包含位置/原因/建议）、可行动（Agent 能据此修复）
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### 3. 控制平面（Control Plane）
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管理和监控 Agent 的执行：
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| 组件 | 功能 | 本项目的实现方式 |
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|---|---|---|
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| **任务调度** | 分配管理任务 | 你发起任务，Agent 按工作流执行 |
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| **状态管理** | 跟踪执行状态 | 每个任务用 update_plan 记录进度 |
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| **可观测性** | 记录完整执行链路 | git diff 审查变更范围；编译结果作为门禁 |
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| **人机协作** | 人类介入触发点 | 你做最终审查批准，Agent 自主执行 |
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### 4. 持久执行（Durable Execution）
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保障 Agent 长时间可靠运行：
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| 组件 | 功能 | 本项目的实现方式 |
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|---|---|---|
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| **状态持久化** | 定期保存执行状态 | 每个任务用 update_plan 记录进度和当前状态 |
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| **断点续传** | 中断后自动恢复继续执行 | 编译失败后不从头重来，从失败点继续修复 |
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| **超时处理** | 长时间任务的优雅处理 | 超过单次 token 预算时做 checkpoint，下次继续 |
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| **资源清理** | 任务完成后释放资源 | git commit 后清理中间文件，保持工作区干净 |
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## Harness 设计原则
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### 渐进式构建
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- **从简单任务开始**：先修单一字段遗漏（如 #597 加 remark），再处理跨模块联动
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- **先建立基础约束**：不可删文件、必须编译通过 → 这是底线
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- **再完善反馈回路**：数据流全链路验证 → 补充 AGENTS.md 规则
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- **持续迭代 Harness**：每次失败都是优化 Harness 的机会
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### 可观测性优先
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- 所有修改必须可 git diff → 可追溯
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- 编译结果必须有日志 → 可诊断
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- 任务进度必须 update_plan → 可见
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### Harness 即代码
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- AGENTS.md 本身是代码，需要版本化管理（git commit）
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- 每次规则迭代都要提交 AGENTS.md 变更
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- 规则变更和业务代码变更一样，需要你审查
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## 人机协作边界
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| 决策类型 | 你（人类工程师）主导 | Agent（我）执行 | 协作方式 |
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|---|---|---|---|
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| **需求定义** | ✅ 写清楚 BUG 现象 / 验收标准 | — | — |
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| **技术方案** | ✅ 确认方向 | 提出建议 | 你拍板 |
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| **代码修改** | 审查批准 | ✅ 自主执行 | 编译通过后你审查 |
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| **质量验证** | 端到端验证 | ✅ 数据流检查 + 编译 | 你确认功能正确 |
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| **规则沉淀** | ✅ 补充 AGENTS.md | 记录失败模式 | 你决定什么值得写 |
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| **架构变更** | ✅ 必须由你决策 | 标记需要你关注 | 不可擅自改动 |
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## 工程师的转型：从编码者到 Harness 设计师
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在 Agent-First 模式下，你的角色正在转变：
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| 传统能力 | → Harness Engineering 能力 |
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|---|---|
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| 写代码实现功能 | → 设计约束和规则，让 Agent 高效产出 |
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| 调试修复 Bug | → 设计自动化反馈回路，让 Agent 自愈 |
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| Code Review | → 审查 Agent 的 Harness 执行是否符合规范 |
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| 技术选型 | → 设计 Agent 工作流和协作边界 |
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> 你 80% 的时间花在设计 Harness（本文件），而不是手写业务代码。
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> Agent（我）负责执行编码，你负责确保执行环境好到不需要你频繁介入。
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## 范式定位：三次跃迁中的本项目
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| 范式 | 关注 | 本项目的状态 |
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|---|---|---|
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| **Prompt Engineering** | 优化单次提示词 | ✅ 已超越 — 系统提示 + AGENTS.md 定义长期上下文 |
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| **Context Engineering** | 管理外部上下文（RAG、检索） | ✅ 已内置 — AGENTS.md + 代码库结构作为 Agent 的上下文 |
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| **Harness Engineering** | 设计 Agent 工作环境（约束+反馈+控制） | ✅ **当前范式** — 本文件定义完整的约束、流程、反馈循环 |
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**核心转变**：你不再是提问者（Prompt）或信息提供者（Context），而是**系统设计师（Harness）**。
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## 未来方向：Meta-Harness
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当 Harness Engineering 成熟后，下一个跃迁可能是 **Meta-Harness** — AI 自动设计和优化自身的工作环境（约束规则、反馈回路、工作流程）。
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在这个项目中的具体表现：
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- 每次编译失败后，Agent 自动分析根因并**建议**更新的 AGENTS.md 规则
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- 但你（人类工程师）始终保留**最终审批权** — 规则沉淀需要你确认
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- 目标：从"你主动教我" → "我自己学习并请你确认"
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||
> 这是 Harness Engineering 的终局：Agent 不仅能写代码，还能自我优化执行的框架。
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> 但**底线不可放弃** — 删除文件、架构变更等红线始终由你控制。
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||
## 思维模式转变
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当 Agent 出现问题时，不要问"怎么修这个 Bug"，该问：
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| 旧思维 | → Harness 思维 |
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|---|---|
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| "这段代码有 Bug" | "约束机制哪里不够完善？" |
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| "我来修复这个问题" | "反馈回路为什么没有捕获？" |
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||
| "Code Review 通过" | "自动化验证全部通过了？" |
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||
| "这个功能怎么实现？" | "如何让 Agent 理解这个需求？" |
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||
| "项目进度如何？" | "Harness 效率指标如何？" |
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||
| 关注具体实现 | 关注系统设计 |
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| 关注个人产出 | 关注环境效率 |
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| 关注代码质量 | 关注约束完善 |
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||
|
||
> 你的成功不再取决于你写的代码行数，而是取决于你设计的 Harness 质量。
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## 常见陷阱
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### 约束机制陷阱
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| 陷阱 | 表现 | 对策 |
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|---|---|---|
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| 约束过松 | Agent 行为失控，产出不符合规范 | 从架构层开始逐层收紧 |
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| 约束过紧 | 限制 Agent 能力，效率低下 | 保留创新空间，只约束核心边界 |
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||
| 约束不可验证 | 变成摆设，Agent 不遵守 | 每条约束必须可自动化检查 |
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||
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||
### 反馈回路陷阱
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| 陷阱 | 表现 | 对策 |
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|---|---|---|
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| 反馈太慢 | Agent 迭代效率低，等反馈浪费时间 | 先做即时反馈（编译），再做深度反馈 |
|
||
| 反馈模糊 | Agent 看不懂，无法修复 | 反馈必须包含具体位置、原因、建议 |
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||
| 反馈不可行动 | 知道错了但不知道怎么改 | 提供修复方向或参考示例 |
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||
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||
### 控制平面陷阱
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||
| 陷阱 | 表现 | 对策 |
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|---|---|---|
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| 监控不足 | 问题发现晚，修复成本高 | 每次修改必须 git diff 可追溯 |
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| 无断点续传 | 失败后从头重来，浪费时间 | 从失败点继续修复，不重新开始 |
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| 缺乏人机边界 | Agent 擅自做架构决策 | 架构变更必须由你审批 |
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||
## 范式对比：Harness 不是取代，而是进化
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Harness Engineering 建立在前人范式之上，将"编码实现"层交给 AI Agent：
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```
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Harness Engineering（AI 工作环境设计）
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↑ 继承
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DevOps（CI/CD 自动化流水线）
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↑ 继承
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敏捷开发（迭代协作，快速响应变化）
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||
↑ 继承
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软件工程基础（需求、设计、测试、运维）
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||
```
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### 五大维度对比
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| 维度 | 瀑布/敏捷/DevOps | Harness Engineering |
|
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|---|---|---|
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| **核心产出** | 代码 + 文档 + 流水线 | Harness（环境+约束+控制），可复用的"生产力引擎" |
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| **人类角色** | 执行者 → 协作者 → 负责人 | **设计师** — 你设计环境，我执行编码 |
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| **质量保证** | Code Review + 自动化测试 | 闭环反馈回路（编译 → 数据流验证 → 你审查） |
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| **规模化** | 加人/加团队（线性） | 加 Agent（指数级）— 一个 Harness 驱动多个 Agent |
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| **知识沉淀** | 文档 / Wiki（易过时） | AGENTS.md 可版本化、可验证、可复用 |
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### 本项目的企业落地路径
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| 阶段 | 目标 | 本项目状态 |
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|---|---|---|
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| 第1阶段 | 引入 AI 辅助 | ✅ 已完成 — 使用 Codex Agent 辅助开发 |
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| 第2阶段 | 建立约束 | ✅ 已完成 — AGENTS.md 定义铁律和规范 |
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| 第3阶段 | 构建反馈 | ✅ 已完成 — 编译门禁 + 数据流全链路验证 |
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| 第4阶段 | 试点 Harness | ✅ **当前阶段** — 在 OPENHIS 项目落地 |
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| 第5阶段 | 规模化推广 | ⏳ 未来 — Harness 模板复用 |
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| 第6阶段 | 持续优化 | 🔄 持续 — 每次失败优化 AGENTS.md |
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## 环境设计原则
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> Agent 的行为不是由 Agent 本身决定的，而是由它所处的环境决定的。
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### 本项目的执行环境架构
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你（人类工程师）设计 Harness
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AGENTS.md（约束规则层 + 工作流程 + 反馈机制）
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Git 仓库 + 编译工具（基础设施层：代码、编译器、测试）
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│
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AI Agent（我）在约束内执行编码
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```
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### 环境设计目标
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| 目标 | 在本项目的含义 | 衡量方式 |
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|---|---|---|
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| **可靠性** | Agent 能稳定完成编码任务 | 编译通过率 |
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| **效率性** | 少迭代次数完成任务 | 每次失败的修复次数 |
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| **安全性** | 不删文件、不改架构 | git diff 变更范围 |
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| **可观测性** | 所有修改可追溯 | git log + diff |
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| **可扩展性** | 规则可复用到新任务 | AGENTS.md 通用性 |
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### 监控指标体系
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| 指标类型 | 指标 | 本项目的采集方式 |
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|---|---|---|
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| **业务指标** | 任务成功率 | 编译是否通过 |
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| | 人工介入率 | 你审查发现的问题数 |
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| **质量指标** | 代码变更范围 | git diff --stat |
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| | 数据流完整性 | 全链路检查是否遗漏环节 |
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| **效率指标** | 修复迭代次数 | 从失败到通过的重试次数 |
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| | 规则复用率 | AGENTS.md 规则的适用广度 |
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### 环境设计原则（本项目的解读）
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- **分层设计**：AGENTS.md 定义上层约束 → 编译器捕获下层语法错误
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- **配置即代码**：AGENTS.md 本身就是代码，Git 管理、可回滚
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- **渐进增强**：先跑通编译 → 再加数据流验证 → 再沉淀规则
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- **可观测性优先**：每次修改必须 git diff 可见
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- **安全内建**：铁律（不可删文件、不可改架构）是底线
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## 闭环测试系统（本项目的测试金字塔）
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我们没有企业级的 CI 流水线，但同样有分层测试策略：
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你审查（深度验证）
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↑ 功能正确性、变更范围
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数据流验证（功能测试）
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↑ 字段链路完整性、多入口覆盖
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编译检查（静态测试）
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↑ 语法错误、符号解析、类型安全
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| 层级 | 耗时 | 覆盖范围 | 失败处理 |
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|---|---|---|---|
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| **编译检查** | 30秒 | 全量代码（语法、符号、类型） | 定位到文件+行号，分析根因 |
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| **数据流验证** | 1-2分 | 修改涉及的数据链路（输入→保存→查询→展示） | 补全缺失字段，检查多入口 |
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| **你审查** | 3-5分 | 变更范围、架构合理性、功能正确性 | 修复问题 + 同步更新 AGENTS.md |
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### 质量门禁
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| 门禁级别 | 条件 | 结果 |
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|---|---|---|
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| L1：编译门禁 | `mvn compile -pl openhis-application -am` 通过 | ✅ 进入数据流验证 |
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| | 编译失败 | ❌ Agent 分析根因并修复 |
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| L2：数据流门禁 | 全部数据环节贯通 | ✅ 提交你审查 |
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| | 有断链 | ❌ Agent 补全链路 |
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| L3：审查门禁 | 你确认变更正确 | ✅ 提交代码 |
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| | 发现问题 | ❌ 修复 + 更新 AGENTS.md |
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### 结构化反馈规范
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编译失败时，反馈必须包含：
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文件: openhis-application/src/.../XxxServiceImpl.java:42
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错误: 找不到符号 getPendingRecords(int,int)
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原因: MedicalRecordService 接口缺少该方法定义
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修复方向: 在 MedicalRecordMapper 中添加对应方法
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```
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数据流验证时，反馈必须包含：
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```
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断链环节: 住院 Mapper 子查询 1（药品）
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问题: NULL AS remark 未从 wor_service_request 关联取值
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修复:
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(SELECT remark FROM wor_service_request
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WHERE based_on_id = T1.id
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AND based_on_table = #{MED_MEDICATION_REQUEST}
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AND delete_flag = '0' LIMIT 1) AS remark
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```
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## 控制平面（本项目适配版）
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我们没有 Redis/Kafka/Prometheus，但控制平面原理同样适用：
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| 企业级组件 | 本项目的实现 | 作用 |
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|---|---|---|
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| 任务队列（Redis） | 你发起任务，我按顺序执行 | 无并发，天然串行 |
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| 状态存储（etcd） | update_plan 记录进度 + git 记录历史 | 可追溯、可恢复 |
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| 监控（Prometheus） | 编译结果 + git diff | 可观测 |
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| 告警（PagerDuty） | 编译失败 → 自动修复循环 | 即时反馈 |
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| 审批（审批系统） | 你审查 git diff → 确认/驳回 | 人机协作 |
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### 关键设计模式
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**幂等性** — 所有操作可重试无副作用
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```
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第1次：编译失败 → 修复 → 提交
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第2次（重跑）：从失败点继续 → 不再重复已成功的步骤
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```
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**优雅降级** — 编译失败时不停机
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```
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┌─ 编译通过 → 继续数据流验证
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└─ 编译失败 → 定位根因 → 修复 → 重新编译（不从头开始）
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```
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**串行化执行** — 无并发，所以无冲突
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```
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一个任务完成 → 你确认 → 下一个任务开始
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→ 天然避免了多 Agent 的锁竞争和一致性难题
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```
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### Agent 执行模型
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作为单个 Agent，我的执行模型是：
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```
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你提交任务 → 我分析需求 → 制定计划（update_plan）
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→ 执行修改（一次一个文件组）
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→ 编译验证 → 通过则继续 / 失败则修复
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→ 你审查 → 通过则提交 / 驳回则修复
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→ 完成
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每一步都是**同步、串行、可观测**的 — 这是最简单的控制平面，但足以保障质量。
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## OpenAi 实验数据（行业基准）
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| 指标 | 数据 | 在本项目的意义 |
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|---|---|---|
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| 任务通过率 | **80%** 独立完成 | 20% 需要你介入的通常是架构/设计决策 |
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| 最长单次运行 | **25 小时** | 复杂任务可以持续工作，不需实时监督 |
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| 工程师时间分配 | **80% 设计 Harness** | 你的时间花在 AGENTS.md 和任务规划上 |
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| 代码规模 | 百万行级 | 验证了 Harness Engineering 的规模化能力 |
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### 分层信任模式
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| 任务类型 | 信任级别 | 本项目的执行方式 |
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|---|---|---|
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| **简单**（单字段修复、编译错误） | 完全信任 | Agent 自主执行 + 编译门禁 |
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| **中等**（跨模块数据流、新增字段） | 自动审查 + 抽样人工 | 数据流验证 + 你审查 diff |
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| **关键**（架构变更、删文件、改签名） | 强制人工 | ❌ Agent 不可触碰 — 必须由你决策 |
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### 渐进授权模式
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阶段 1：从简单任务开始 → 修复单字段遗漏（如 #597）
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阶段 2：积累经验 → 处理跨模块联动
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阶段 3：建立信任 → 授予更多自主权
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阶段 4：持续迭代 → 每次失败优化 AGENTS.md
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> 你的信任是通过每次编译通过 + 每次审查通过积累的。
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> 每在 AGENTS.md 中增加一条规则，就减少一次你发现同类问题的概率。
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