20260706:新增一些文章

concepts/skill-issue-framework.md

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+title: "Skill Issue Framework（Skill Issue 框架）"
+created: 2026-06-29
+updated: 2026-06-29
+type: concept
+tags: [harness-engineering, debugging, agent, methodology]
+sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]]
+confidence: high
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+# Skill Issue Framework
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+> CodeRabbit 提出的生产范式：当 Agent 线上表现不佳时，团队的第一反应**不再是责怪模型**，而是排查 Harness 代码。
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+## 核心理念
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+模型的能力 ≠ 生产环境中"做成的事"。差距几乎全由 Harness 水平决定。
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+## 分层拦截流水线
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+由硬到软、层层收窄的漏斗模型：
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+| 层级 | 技术 | 速度 | 成本 | 拦截比例 |
+|------|------|------|------|---------|
+| 确定性规则层 | Semgrep | 毫秒级 | 近乎零 | ~80% |
+| 策略网关层 | OPA（IaC 阻断） | 秒级 | 低 | — |
+| AI 审查层 | LLM + 代码库上下文 | 分钟级 | 消耗 Token | ~15% |
+| 人类终审 | 架构师 | 最慢 | 最贵 | ~5% |
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+## 实践含义
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+- 80% 的低级错误在最便宜的硬规则层被拦截
+- 人类只需审核剩余 5% 的核心架构决策
+- 当 Agent 出错时，先问"Harness 缺少什么规则？"而非"模型为什么犯错？"
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+## 实证
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+Terminal Bench 2.0：同一款模型不改权重，仅改写 Harness 约束，排名从 30 提升至前五。
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+## 相关概念
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+- [[harness-engineering|Harness Engineering]]
+- [[agent-harness|Agent Harness]]
+- [[model-proposes-harness-executes|Model Proposes, Harness Executes]]