Harness Engineering: o dev que não conhece vai ficar pra trás?
Meu PM colou uma query no ChatGPT pra entender um bug de produção. O modelo respondeu com uma tabela que não existe no nosso banco. Ele não sabia. O ChatGPT não tinha contexto do nosso schema. E o PM passou meia hora debugando uma hipótese inventada. Isso não é culpa do modelo. É falta de harness. Harness Engineering é a construção do ambiente que controla como modelos de IA usam ferramentas,…
Harness Engineering é construir o ambiente que permite a modelagem de IA usar ferramentas, receber contexto e acessar recursos. Não trata-se apenas do modelo de IA escolhido. O PM que não entende esse conceito pode ficar à vontade, passando horas a depurar hipóteses inventadas. Sinkane define harness como construção do ambiente, que inclui: rules/steerings, MCPs (conexões com sistemas externos, banco de dados), contexto de projeto (agente lendo o código e estrutura).
Também traz permissões granulares, não apenas acesso ao terminal, mas a comando específicos como rodar testes, não pode excluir arquivos ou escrever no banco. O harness também possui observabilidade, logs de cada ação, auditoria e métricas de custo. Isso economiza tokens e evita alucinações, pois o modelo tem contexto direcionado ao domínio.
O dev é responsável por perpetuar harness dentro da empresa, democratizando o acesso, criando serveiros MCP para domínios específicos – produto, QA, design e dados. Antes de soltar o agente para tarefas sensíveis, é necessário verificar contexto, ferramentas, permissões, sandbox, avaliação e garantir que os logs estejam disponíveis.
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