Harness 互拷与追问式共识构建

是什么 这不是一次普通的 AI 对话，而是一个用 Harness 拆分角色的需求澄清实验：A harness 承载提问与上下文，B harness 被要求扮演人类回答；herdr 负责让两个 Harness 互相调用，/grill-me 则通过连续追问提取判断依据。16 轮之后，结果收敛为一份共享理解文档。外链文档补足了产品化背景：Multica 将协作抽象为工作区、Issue、Agent、Skill、Runtime 与 Automation，强调上下文留存、任务分配和可重复执行。

核心设计 流程把“我会如何判断”转成可检查的对象、边界和状态。截图中的问题覆盖 MVP 主循环、Workspace、Agent 对象、Issue/Run 状态机，最终文档还整理了模型、拓扑、API、输入、不做事项和工程安排。

关键洞察 这种角色分离适合把隐性偏好外化，并让另一个模型持续质询、补齐遗漏；如果进一步让 subagent 负责回答，还能减少人为代答的瓶颈。

边界与风险 角色模拟不等于真实复制，结果会受提问顺序、上下文选择和模型偏差影响。共享理解仍需本人复核，状态模型与架构结论也不应仅凭一次对话直接进入生产。