Teile, wie ich gleichzeitig sieben Modelle benutze, um die Harness Engineering Arbeitsumgebung aufzubauen. Das große Fenster ist in zwei Teile unterteilt, links Codex und rechts Zellij, ein einheitliches Sitzungsterminal.
Codex ist ja bekannt, Zellij ist ein Terminalmodul mit integriertem Multi-Terminal-Management, wo man viele unabhängige Terminals für einheitliches Gedächtnismanagement öffnen kann. Beim nächsten Start kann man mit einem bestimmten session-Befehl alles wiederherstellen, alle zuletzt geöffneten Terminals und Layouts automatisch wiederherstellen und den Kontext wiederherstellen (eine Alternative zu tmux, der Einstieg in tmux ist echt mühsam. Der Vorteil von Zellij ist, dass man mit der Maus verschiedene Terminals treffen und Text automatisch in die Zwischenablage kopieren kann).
In Bezug auf die Modelle benutze ich 7 Modelle: Gpt5.5, Grok4.3, Gemini 3.1, Glm5.1, Composer2.5, Kimi (habe ein Claude-Abo für zwanzig Dollar, totale Abzocke, hält überhaupt nicht lange, nur in entscheidenden Momenten mit Gpt Gedanken austauschen).
Die Aufgabenverteilung sieht wie folgt aus:
1️⃣ Rahmen und Produktkontrolle:
Gpt5.5: ist der Hauptdesigner, verantwortlich für das Rahmenwerk, Aufgabenverteilung, Endversion Review und Entscheidungsfindung.
Grok4.3: verantwortlich für das erste Review der Version, bringt die Fragen der Entwickler ein und gibt Gpt eine Vorschau für das finale Review.
2️⃣ Entwickler: Gemini, Glm5.1, Composer2.5, Kimi2.6. Sie arbeiten parallel an den Aufgaben, die Gpt in einem Dokument zur Aufgabenflussbeschreibung skizziert hat.
Nach jeder Entwicklungsrunde gibt Grok ein erstes einheitliches Feedback an Gpt für das finale Review. Wenn Bugs auftreten, gibt Gpt spezifische Modellbefehle zur Nachbearbeitung. Wenn die Abnahme genehmigt wird, geht es in die nächste Runde der Aufgabenflussgestaltung und -verteilung 🔄
Diese Prozesse, die Wiederherstellung des Kontexts, die Anbindung sowie die Entwicklung und Modellpositionierung sind alle im Agent-Dokument festgehalten, als Teil der Harness Engineering Umgebung. Darin sind die Entwicklungsstandards von andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md integriert.
Der Claude-Code hat einen ultracode automatischen dynamischen Arbeitsablaufmodus. Claude beurteilt die Komplexität der Aufgaben selbst, organisiert automatisch parallele Sub-Agenten und realisiert mehrstufige Prozesse wie „verstehen → ändern → verifizieren“, ohne dass der Benutzer manuell eingreifen muss.
Zukünftig kann man versuchen, cc den gesamten Prozess als Kontrollzentrum übernehmen zu lassen, um verschiedene Entwicklungsrunden durchzuführen. Solange die Rahmenbedingungen von Harness klar definiert sind und persönliche Anforderungen und Designs im Voraus im Plan-Modus klar dargelegt werden, läuft das wie eine Token-Schlachtbank 🐷
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