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Willkommen

Du nutzt KI schon. Du schreibst Prompts, baust Chains, hast vielleicht ein Tool oder zwei angebunden. Diese Phase nimmt sich vor, was unter all dem liegt: das Harness.

Ein Wort ändert gerade seine Bedeutung, und das sagt man besser laut. Bisher war ein Agent ein geschriebenes Briefing in einem Chat-Tool. Von hier an heißt Agent: Coding Agent, also Software, die Dateien bearbeitet, Befehle ausführt und in einem Repository arbeitet. Gleiches Wort, größere Maschine. Die ersten zwei Lektionen zeichnen dieses Bild, bevor darauf etwas aufgebaut wird.

Das Harness ist alles, was du rund um ein Modell baust — der Context, den du ihm gibst, die Tools, die es aufrufen darf, der Loop, in dem es läuft. Tausch Claude gegen GPT, Gemini oder ein offenes Modell, und am Harness ändert sich kaum etwas. Genau das ist der Punkt. Das Modell ist Ware, die du mietest. Das Harness konstruierst du selbst, und es entscheidet, ob ein Agent bei derselben Aufgabe verlässlich läuft oder wackelt.

Vier Module liegen vor dir — das erste stellt die Maschine vor, die anderen konstruieren jeweils eine Schicht des Harness:

WAS VOR DIR LIEGT

Der Coding Agent — was er ist, das Repository, in dem er arbeitet, und ein erster beaufsichtigter Lauf, den du Schritt für Schritt freigibst.
Die Haltung — behandle das Context Window als Budget. Entscheide, was das Modell sieht und was es nie zu sehen bekommt.
Die statische Schicht — Instruction Files und Skills, die das Modell lädt, bevor es losgeht. AGENTS.md und Verwandte.
Die Laufzeit — Tools, Loops, Isolation und Adversarial Verification. Was das Modell tun darf und wie du es kontrollierst.

Alles hier ist tool-neutral und portabel. Claude Code, Codex und Cursor nennen wir als Beispiele, nie als den einen Weg. AGENTS.md ist der Standard, weil es über alle Tools hinweg funktioniert. Lern das Harness einmal, und es trägt dich zu jedem Modell, das du nächstes Jahr laufen lässt.