AI 寫程式越來越快，專案卻越做越難控制？
真正拉開差距的，不只是更強的模型，而是 AI Harness
把規則、工具、分工、權限與交接組成一套工作系統
OpenCode + Harness 架構，讓 Vibe Coding 更自由！
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AI Coding Agent 寫得越來越快，但專案真的因此更好做了嗎？
AI Coding Agent 一開始往往寫得又快又好，但專案一大，就容易忘記規則、反覆修改；換個 Session、模型或 Agent，需求、背景與進度又得重新交代。
更麻煩的是，如果每一步都仰賴大型模型硬撐，就像必須不斷「投幣」購買 Token：專案越長、Context 越大、Agent 來回嘗試越多，＄＄ 也跟著一路往上燒。
問題往往不只是 AI 不夠強，而是缺少一套能規範行為、分配工作、提供工具、驗證成果，並讓專案持續交接下去的系統——這就是 AI Harness。
Harness，就是把 AI 的力量真正「駕馭」起來
Harness 原意是「馬具」，也就是把力量導向正確方向、讓人能夠駕馭的工具。
在 AI Agent 的世界裡，它代表包圍在 Agent 周圍，讓它依照明確規則、工具與流程持續工作的整套機制。
如果說 Prompt 決定「這次要做什麼」、Context 決定「現在知道什麼」，那麼 Harness 決定的就是「整個專案要怎麼持續做下去」。
用 OpenCode，把 Harness 真正組成一套工作系統
本書以 OpenCode 為核心，帶你把 AGENTS.md、MCP、Skills、Subagent、Permission、Git、Model 等功能組合成完整的 AI 開發流程。
你可以讓不同 Agent 各司其職、依照任務選擇不同模型，把昂貴的旗艦模型留給真正需要高推理能力的工作，而不是所有事情都持續燃燒高價 Token。
即使更換 Session、切換模型，甚至在 Claude Code、OpenCode 等不同 Agent 之間移動，專案的規則、工具、流程與進度依然能持續延伸，不必每次重新開始。
模型可以一直換，但真正值得留下來的，是你建立好的 Harness。
本書特色:
??【6 大 Harness 核心，建立可長期運作的 AI 開發流程】
◆ AGENTS.md × Git × Handoff：讓專案不再失憶
把開發規範、環境設定、測試方式、需求與進度留在專案裡，讓新的 Session 或 Agent 接手時，也能快速掌握目前狀態，不必每次重新交代。
◇ Agent × Subagent：依任務分工，不讓一個 AI 包辦全部
將規劃、研究、實作、測試與 Code Review 拆給不同角色處理，降低單一 Context 過度膨脹與資訊混亂，並依任務難度搭配不同模型，兼顧效率、品質與模型成本。
◆ MCP × Skills：替 Agent 接上工具與固定工作流程
利用 MCP 串接瀏覽器與外部工具，再用 Skills 將測試、除錯、檢查等重複工作整理成可重複使用的 SOP，讓 Agent 不只會寫程式，也能自行操作、驗證與修正。
◇ Model × Provider：不同任務，自由搭配不同模型
看懂免費模型、訂閱方案、API 與不同 Provider 的差異，依照任務難度、資料敏感度與成本，決定哪些工作值得使用旗艦模型，哪些可以交給平價模型，避免所有任務都持續燃燒高價 Token。
◆ Permission × Plugin：控制 AI 哪些直接做，哪些要詢問
設定工具權限與操作邊界，讓低風險工作自動執行，高風險操作則透過 Telegram Bot 主動詢問；再加入可依 Agent 狀態切換動作的桌面寵物，兼顧效率、安全與趣味。
◇ Claude Code × OpenCode：Agent 可以換，專案不用重來
將共用規則、需求、Git 紀錄與交接資訊保留在專案本身。即使更換模型、Session，甚至切換不同 Coding Agent，開發脈絡依然可以延續。
【WorkDash 完整實戰，把 Harness 從概念變成真正的工作流程】
從一句需求開始，實際打造 WorkDash 浮動工作資訊欄，完整走過：
Plan → PRD → AGENTS.md → Agent / Subagent 分工 → 實作 → 測試 → Git → Handoff → Release
把前面學到的規則、工具、模型、權限與交接機制真正組合起來，建立一套能重複、能接手，也能持續改善的 AI 協作開發流程。
