Chris Williams (@voodootikigod) apre la sua serie sull'ADLC sostenendo che applicare il SDLC umano ai modelli è un errore di categoria: il ciclo classico è stato progettato per contrastare modalità di fallimento umane (ego, stanchezza, dimenticanza) assenti negli LLM. Cataloga otto modalità di fallimento strutturali (F1-F8) e cinque proprietà sfruttabili (E1-E5), ed enuncia il principio fondativo: ogni fase di un ciclo agentico deve essere riconducibile a una modalità di fallimento da cui si difende o a una proprietà che sfrutta.
Sintesi di Addy Osmani (Google, Chrome/Cloud) sul campo emergente dell'*harness engineering*: l'equazione `agent = model + harness`, il principio del *ratchet* ("ogni errore diventa una regola"), la rilettura "skill issue" di HumanLayer, le evidenze di Terminal Bench (Top 30 → Top 5 dal solo cambio di harness), l'architettura a livelli di Claude Code, la visione di Anthropic "gli harness non si riducono, si spostano", e l'Harness-as-a-Service (Claude Agent SDK, Codex SDK, OpenAI Agents SDK). Articolo cardine che consolida in una dottrina Trivedy, HumanLayer, Anthropic e Böckeler.
#harness engineering#agent harness#Addy Osmani
Addy Osmani (Software Engineer at Google, Cloud + Gemini)