Оригинальный пост в канале автора
С одной стороны небольшое решение для работы с сервером srv-explore, но если присмотреться Артем применил паттерны, которые должны быть встроены в
AI SDLC любой компании.Давай те посмотрим внимательней, у него с одной стороны, есть локальный
harness разработчика, этот harness скорее всего оброс привычками этого разработчика, у него установлены любимые skills и доступен контекст проекта не только как кода, но и знаний. С другой — удалённый агент, настроенный под управление удаленным сервером и сбором метрик с него. Если посмотреть на мой прошлый разбор AI SDLC Сегодня можно увидеть, что обычно решения концентрируются вокруг одного из этих вариантов решения. Что может дасть процессу разделения harness на личный и общественный и их одновременную работу?Несколько одновременно работающих harness сохраняют нужный контекст, ограничивают автономию местом её применения и освобождают процесс от одного исполнителя.
Первый выигрыш — не приходится тащить весь контекст в одно место. Локальный агент остаётся моим рабочим интерфейсом, а серверный знает свои логи, сервисы и инструменты. Через
MCP второй просто появляется среди tools первого.Локальный и удалённый `harness` работают одновременно, каждый в своём контексте.
Второй выигрыш — автономию можно выдавать адресно. Серверный агент сам ищет путь к ответу, но делает это внутри отдельной песочницы. Его системный prompt требует вернуть факты и команды; гипотезы и решения остаются у локального агента.
Я бы ещё дал такому контуру пространство для исследовательских скриптов.Свобода агента заканчивается вместе с границей его среды и ответственности.
Третий выигрыш — процесс меньше зависит от конкретного исполнителя. MCP отделяет локальный контур от серверного, поэтому их можно менять независимо, пока сохраняется контракт результата. Да и harness на удалённой части строго не привязан к производителю, сейчас это Claude Agent SDK, но его легко поменять на OpenCode.
Harness становится переменной, а роль и handoff остаются.
Поэтому я бы не собирал AI SDLC вокруг одного полюса. Раздать всем skills для локального harness — оставить процесс на личных средах. Загнать всех в удалённые процессы — потерять персональный контекст. Архитектура должна соединять оба контура.
О чём молчит AI CTO
