Harness 互拷与追问式共识构建
用双 Harness 角色分工和 16 轮追问，把个人判断沉淀为共享理解文档。
原始内容
做了一个有趣的实验，/grill-me （拷问我），如果这个“我”是AI 会怎么样？ 也就是用A harness来拷贝我，B harness来代替人类回答问题。 herdr 真的是伟大的发明，天生支持Harness之间互相调用。 提示词： 1. /herdr 开右边pane，启动grok 2. read grill-me skill, understand it. 你扮演人类回答问题，在右侧使用/grill-me skill，我们的目标是clone https://t.co/Wdm7I47qfW 最后问了 16 个问题达成共识，形成文档，效果还不错。😂 当然我感觉可以改进下/grill-me skill，让subagent来回答。
深度解析
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。
精选追评与案例
补充了可复用的追问链路与第三方校验方法，并指出双 Harness 容易自洽造假的边界。
@LinearUncle 16 个答案之外，最好把“哪一问改写了下一问”也留下。A 负责追分歧，B 只能拿原始材料回答，最后再让第三个模型专门找“像你但其实不是你”的地方。两个 Harness 太容易快速达成一个自洽的假分身。
对 grill-me 的适用场景提出反对意见，提醒读者区分共识澄清与直接规划。
@LinearUncle grill-me 本身是为了解决 ai 和人类没有达成共识的问题的，你这样还不如直接回归 plan 模式
提供了连续回答八十多个问题的实操体验，说明该流程的实际强度与成本。
@LinearUncle 上次用grill me连着回答了80多个问题回车键快敲烂了
给出另一案例中问题规模达到一两百个的量化参照。
@LinearUncle wayfinder发了13张单子，加起来也得有一两百个问题了🤣🤣
用“蒸馏”类比该实验，提供了理解 AI 模仿人类回答的概念视角。
@LinearUncle 怎麼聽起來有點像蒸餾