Original en inglés: https://argusic.com/subject/learn-harness-engineering
learn-harness-engineering
Tutorial de ingeniería de Harness para principiantes, de 0 a 1
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 77e7a3e21469
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agentic, agentic ai, ai, ai agent, ai agents, dsh y dsh plugin.
learn-harness-engineering funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 30 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Root npm install succeeded, VitePress docs dev server serves all pages with 200, all 15 project Electron apps build successfully, and project-01 starter Electron app launches and stays running in the container.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 86 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- VitePress static build (npm run docs:build) exhausts heap on 512MB machine with 15 locales; OOM on node v18.19.1 even with --max-old-space-size=4008 minutos
- Electron startup errors: dbus connection failures, GPU process exit — expected in headless container3 minutos
- Tiempo de instalación
- 30 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 15 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- curl http://localhost:5174/learn-harness-engineering/en/ returned 200; curl http://localhost:5174/learn-harness-engineering/en/lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/ returned 200; npx electron . --no-sandbox --disable-gpu ran for 10s timeout then exited 124 (killed, not crash); npm run build exited 0 in all 15 project directories
- Tokens de modelo usados
- 603.618
- Commit exacto probado
- 77e7a3e21469
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
**Minutes elapsed:** ~30 minutes **Install summary:** - Root `npm install` succeeded (272 packages) - All 15 project directories installed and built successfully (project-01 through project-06, each … **Errors encountered:** 1. **VitePress static build OOM** — `npm run docs:build` exhausts heap on 512MB machine even with `… 2. **Electron sandbox / dbus / GPU errors** — Expected in a container environment. `--no-sandbox --… 3. **Type-check errors in project-01 starter/solution** — Pre-existing issues in the course code (u… **Verification:** - VitePress dev server: `curl http://localhost:5174/learn-harness-engineering/en/` returns 200; lec… - Project-01 starter: `npm run build` succeeds, `npx electron . --no-sandbox --disable-gpu` stays u… - Project builds across all 15 project directories succeed with no errors
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Tardó 30 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, learn-harness-engineering fue el 122.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Sin verificar | 80,00 | 0,16 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,08 |
Temas (de GitHub)
agentagenticagentic-aiaiai-agentai-agentsdshdsh-pluginharnessharness-engineeringharness-frameworkllm
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/learn-harness-engineering)Preguntas
- ¿Funciona learn-harness-engineering?
- learn-harness-engineering funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 30 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic learn-harness-engineering?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 77e7a3e21469. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar learn-harness-engineering?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,08 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda learn-harness-engineering en instalarse?
- 30 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita learn-harness-engineering una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar learn-harness-engineering?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara learn-harness-engineering con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, learn-harness-engineering fue el 122.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de learn-harness-engineering?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.