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| title | created | updated | type | tags | sources | confidence | ||||||
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| Skill Issue Framework（Skill Issue 框架） | 2026-06-29 | 2026-06-29 | concept |
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high |
Skill Issue Framework
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。
核心理念
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。
分层拦截流水线
由硬到软、层层收窄的漏斗模型：
| 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% |
实践含义
- 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？"
实证
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。