하니스 엔지니어링

Outcome：Complete the task with 하니스 엔지니어링 (Harness Engineering)。 User context：리포지토리는 한 번에 확인하기, 명확한 경계, 작업 상태, 반복 가능한 설정, 그리고 알기 쉬운 실패 원인을 제공해요. 새로운 에이전트 세션도 어렵지 않게 이어서 작업할 수 있어요. AI method or concept：하니스 엔지니어링 (Harness Engineering)。 Why it fits：목표, 한계, 진행 상황, 점검이 명확하게 보여야 하는 크거나 긴 에이전트 작업에 사용하세요. Do not use it when：혼란스러운 저장소를 하나의 거대한 프롬프트, 광범위한 권한, 숨겨진 실패로 대체하지 마세요. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：이것은 규범적인 표준이 아닙니다. 이름, 한계 및 예상 동작은 출처마다 달라질 수 있습니다. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.