定目标、定边界、做验收
我提出搭建目标，确定 IDE 优先、危险动作人工批准和模糊目标拒绝等边界；具体模块与 Agent 协作迭代，并检查 doctor、权限和评测记录。
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QUEST 01 / AGENT HARNESS
AES
本地 Agent Harness
给它一个具体开发目标，系统组织分析、编码、测试与修复，留下执行轨迹；遇到高风险动作则停下来请人决定。
01 / PROBLEM
Agent 跑起来以后，怎样知道它做对了？
AES 是本地任务编排壳。它接收可验收目标，约束可访问路径和工具动作，把执行过程记录下来。这是个人工程实践，不是自研模型、Cursor 替代品或成熟 SaaS。
先把人和 Agent 的责任分开
编码流程可以交给 Agent 协助；推送、建 PR、危险 shell 与删除路径等动作进入 HITL。拒绝后停止并写入 trace，不默默继续。
02 / WORKFLOW
一个目标进入系统后
CLI 的 go 默认在当前进程直接运行；队列路径则先入队，再由 worker 以 atomic claim 领取。IDE handoff、API loop 和 MCP stdio 提供其他入口。
01 / CHECK目标校验
目标模糊时拒绝；明确后才继续。
02 / ANALYZE分析
确认任务范围与允许修改的路径。
03 / CODE编码
调用受限工具执行修改。
04 / TEST + FIX测试与修复
失败则按策略重试或升级处理。
05 / EVIDENCE留存证据
输出 trace、artifact 和评测线索。
区别：
go 直接运行和 queue / run --once / daemon 是两条路径。队列用于多任务与多窗口路径隔离，不是运行 go 的前提。03 / HUMAN GATE
哪些动作必须停下来确认
需要人工批准
- 推送代码、修改 remote、创建 PR
- 危险 shell、删除路径、刷写固件
- 失败升级后的高风险动作
可在安全范围内执行
- 允许路径中的文件读写
- 白名单内的 shell 命令
- 本地 commit 与测试
04 / EVIDENCE
证据的范围，也写清楚
12 / 12同组 toy fixture，优化前后均通过
−15.5%历史记录中的估算 token 变化
HITL高风险动作需要人工批准
2026-09-18 历史记录：12 个 toy case 前后均为 12/12，不能据此声称真实大仓成功率提高。117,002 → 98,876 token 是该组记录的估算值。