TGViewer
BenFeed BenFeed @benfeed · 89 subscribers
Post #549 8
‏An Empirical Study of Harness Design for Coding Agents
‏بررسی تجربی طراحی harness برای coding agent‌ها

‏نظر هوش مصنوعی — ⭐ ۷/۱۰
‏🎯 چرا مهمه: طراحیِ harness — یعنی محیط اجرا و ابزارهایی که به coding agent داده می‌شه — مستقیماً روی کیفیت و قابلیت‌اعتمادِ نتایج تأثیر می‌ذاره؛ این مقاله اولین بررسی تجربیِ منسجم در این حوزه‌ست.
‏💡 نکته: خیلی از benchmark‌های موجود کیفیتِ agent رو می‌سنجن، نه کیفیتِ harness رو — این مقاله نشون می‌ده این دو از هم جدانشدنی‌اند.
‏👥 برای کی: کسانی که روی coding agent، evaluation pipeline یا ابزارسازی برای LLM کار می‌کنن.

‏🔗 https://arxiv.org/abs/2609.20804
‏#ai #LLM #agent

‏@BenFeed
arXiv.org An Empirical Study of Harness Design for Coding Agents Coding harnesses shape how autonomous coding agents translate model capabilities into long-horizon software-engineering performance, yet existing work typically evaluates harnesses as monolithic...
More from @benfeed
  1. Oct 17, 2026‏DeepSeek v4.1 flash on OpenCode pretty good ‏عملکرد DeepSeek v4.1 flash روی OpenC…
  2. Oct 17, 2026‏Show HN: Llmspeed – feel how fast a local LLM runs before you buy the hardware ‏پ…
  3. Oct 17, 2026‏Partnering with Accenture on embedded evaluation - Anthropic ‏همکاری Anthropic و…
  4. Oct 17, 2026‏Show HN: Which Mac runs which LLM, and how fast ‏کدام Mac کدام LLM را اجرا می‌کند…
  5. Oct 17, 2026‏Flux 3 Image Klein: open weights, 5.6B parameters ‏فلاکس ۳ ایمیج کلاین: وزن‌های ب…
  6. Oct 17, 2026‏The NIST Elliptic Curves Seeds Bounty Has Been Claimed ‏معمای بذرهای منحنی‌های بی…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →