斯坦福论文：让 AI 自己写外挂代码，Meta-Harness 用完整历史记录教 coding agent 迭代优化

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斯坦福、MIT 和 KRAFTON AI 搞了个叫 Meta-Harness 的系统，核心想法很简单：别让工程师手动调那层包裹在大模型外面的代码逻辑（harness），而是把这件事变成一个搜索问题，交给 coding agent 自己去翻历史记录、自己改代码。它跟现有文本优化方法最大的区别是不压缩反馈信息，所有候选代码、完整执行日志和评分都摊在文件系统...

推荐理由：这篇把 harness 优化从人工调参改成外循环搜索，让 coding agent 读文件历史、跑代码、看日志，不压缩反馈。我会先打个折，因为来源是 YouTube 解读而非原论文，但给出的数字够具体：TerminalBench-2 跑 20 轮要几百美元，在线文本分类 4 轮就顶别人 60 轮的效果。对做 agent 工程的人，这个思路比单纯改 prompt 更解渴，所以放在 featured 档。