SCALE OS — AI 工作流工程化配置平台。 覆盖编程、金融、内容创作等多领域，不是规则手册，是认知脚手架。
你有没有经历过这样的场景？
CLAUDE.md.cursorrules你不是一个人。 这是整个 AI 编码社区正在经历的痛。
今天，我要介绍一个解决这个问题的开源项目——SCALE OS v10.0，它不仅解决了配置碎片化的问题，还带来了一种全新的 AI 编码方法论：Harness Engineering。
SCALE OS 是一个 AI Agent 配置生成平台，自称为"AI 编码的认知操作系统"。
它解决的核心问题是：如何让你的 AI Agent（无论哪个）真正按照你的工程规范来编码？
🌐 官网：https://scale-os.com
📦 Gitee 开源仓库：https://gitee.com/hongmaple/scale-engine
一句话概括：5 步配置，一键生成，14+ AI Agent 通用。
SCALE OS 目前支持 14 个主流 AI 编码 Agent：
| Agent | 配置文件 | MCP 支持 |
|---|---|---|
| Claude Code | CLAUDE.md + .claude/settings.json |
✅ 完整 |
| Cursor | .cursorrules |
⚠️ 部分 |
| Windsurf | .windsurfrules |
⚠️ 部分 |
| Gemini CLI | GEMINI.md |
✅ 完整 |
| Codex | AGENTS.md + .codex/config.json |
✅ 完整 |
| OpenCode | opencode.json |
✅ 完整 |
| Trae | .trae/rules + .trae/config.json |
⚠️ 部分 |
| WorkBuddy | WORKBUDDY.md |
⚠️ 部分 |
| VS Code Copilot | .github/copilot-instructions.md |
❌ |
| QCoder | QCODER.md |
⚠️ 部分 |
| 通义灵码 | QWEN.md + .lingma/settings.json |
⚠️ 部分 |
| Aider | .aider.conf.yml |
❌ |
| Warp | WARP.md |
❌ |
| OpenClaw | OPENCLAW.md |
⚠️ 部分 |
无论你用哪个 Agent，SCALE OS 都能生成对应的配置文件。切换 Agent 不再意味着重新配置一切。
SCALE OS 构建了一个庞大的技能生态：
技能来源包括：
SCALE OS 的核心交互是一个 5 步配置器，引导你从零到完整配置：
OS → Agent → Architecture → Skills/Workflow → Preferences → Output
预设了 13+ 种开发工作流，覆盖从个人项目到企业级交付的全场景：
如果说 SCALE OS v10.0 只有一个值得升级的理由，那就是 Harness Engineering。
| 范式 | 年代 | 核心思想 | 比喻 |
|---|---|---|---|
| Prompt Engineering | 2022-2024 | 单次交互优化 | 写好一封邮件 |
| Context Engineering | 2025 | 动态上下文构建 | 给邮件附上所有正确的附件 |
| Harness Engineering | 2026 | 系统工程闭环 | 设计完整的通信体系 |
核心洞察：Harness Engineering = 约束 + 反馈 + 工作流 + 持续改进
引用 Mitchell Hashimoto（HashiCorp 联合创始人）的话：
"每发现一个错误，就工程化地消除它再次发生的可能性。"
需求分析 → 需求评审 → 编码实现 → 编码评审 → 单元测试
→ 测试评审 → 代码推送 → CI 验证 → 部署验证 → 用户确认
每个阶段都有：
| 角色 | 工具集 | 职责 | 约束 |
|---|---|---|---|
| Owner | 全部 | 全流程编排 | 必须先读规则文件 |
| Planner | 只读 | 需求分析、方案规划 | 禁止修改代码 |
| Generator | 读写 | 编码实现 | 禁止自行决定需求范围 |
| Evaluator | 只读 | 评审和验证 | 禁止修改代码 |
关键设计：执行者和评审者严格分离，就像代码审查中你不能审查自己的 PR。
5 个可脚本化验证的质量门控：
# HG1: 需求完整性
test -f .harness/changes/*/request_analysis/spec.md
# HG2: 评审通过
! grep -q "MUST FIX" .harness/changes/*/review/*_review_*.md
# HG3: 编译通过
npm run build 2>&1; test $? -eq 0
# HG4: 测试通过
npm test 2>&1; test $? -eq 0
# HG5: 安全检查
! grep -rn "password|secret|token|api_key" src/
这些门控不是建议，是硬性约束。 门控不过 = 交付不完成。
📈 AI 代码率从 24.86% 提升至 90.54%，提升 3.6 倍。
这不是理论推演，而是 Harness Engineering 方法论的真实实战验证。
集成 addyosmani/agent-skills，带来：
/spec /plan /build /test /review /code-simplify /ship精选亮点：
我们很高兴看到越来越多的开发者使用 SCALE OS 方法论构建出令人印象深刻的项目。以下是部分优秀案例：
AI 工程化脚本引擎，为 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等 AI Agent 提供物理约束层（Hook 拦截、FSM...）。
核心哲学："物理约束来替代物理自律"的原创引擎，六层架构从根本上解决 AI 编码中的偷懒、暴力重试和越权问题。
标签：反惰性机制、Harness Engineering、Feedback Loops、CLAUDE.md、AGENTS.md
功能丰富的多智能体协作平台，支持 WebSocket/HTTP 双协议通信、ACRP 协议远程智能体接入、技能插件市场。
独创 ACRP（Agent 能力注册协议）实现远程智能体的动态接入与技能调度，微服务架构打造企业级多 Agent 编排中枢。
标签：Harness Engineering、Deep Modules、Domain Language、Feedback Loops、AGENTS.md
开源的 AI Agent 训练知识库，提供 800+ 精选技能覆盖 12 个专业领域，配备四层记忆系统和 MCP 协议支持。
为 AI Agent 打造"终身学习卡"，800+ 技能库 + 四层记忆系统 + 一键安装，是当前最全面的中文 AI Agent 技能知识库。
标签：认知脚手架、Domain Language、AGENTS.md、Feedback Loops
基于 OpenClaw 的钉钉群多 AI 机器人聊天集成平台，让多个 AI 机器人在钉钉群中与人类实时聊天、智能协作。
首创"群聊多 AI 协作"模式，通过 Redis 广播实现多机器人消息同步和智能对话管理，让 AI 群聊从单兵作战变为团队协作。
标签：Feedback Loops、Domain Language
融合中国传统文化的 AI 对弈平台，支持人 vs 人、人 vs Agent、Agent vs Agent 三种对局模式，基于 A2A 协议。
首个基于 A2A 协议的中国象棋 AI 对弈平台，让外部 AI Agent 通过 OAuth2 自主注册参赛，实现人与 AI 和谐共弈。
标签：Harness Engineering、Domain Language
运行在浏览器中的 2D 开放世界生存探索游戏，基于自研 Canvas 2D 引擎打造，玩家在灰暗末世中探索、管理资源。
将 50+ AI 技能深度融入游戏玩法的浏览器生存游戏，AI Agent 既是 NPC 伴侣又是能力系统，开创了"AI 即游戏机制"的交互范式。
标签：Domain Language、Grilling、Feedback Loops
你是否也使用 SCALE OS 构建了令人骄傲的项目？ 我们诚挚邀请你加入生态展示，让更多人看到你的实践成果！
✅ 获得曝光：在 SCALE OS 官网生态展示页面展示你的项目
✅ 社区认可：获得 SCALE OS 官方认证标识
✅ 技术交流：与全球 AI Agent 开发者交流经验
✅ 生态共建：成为 SCALE OS 生态的重要一员
发送邮件至：📧 [email protected]
邮件内容应包括：
我们期待看到你的作品！ 🚀
# 克隆开源仓库
git clone https://gitee.com/hongmaple/scale-engine.git
cd scale-engine
# 安装依赖 & 启动
npm install
npm run dev
AI 编码正在从"提示词优化"走向"系统工程"。SCALE OS v10.0 通过 Harness Engineering 给出了一个非常清晰的路径：
不是让 Agent 更聪明，而是让系统更可靠。
从 24% 到 90% 的 AI 代码率提升，靠的不是更长的 Prompt，而是：
如果你正在使用 AI 编码，无论用哪个 Agent，SCALE OS 都值得一试。
更重要的是，如果你已经使用 SCALE OS 构建了项目，别忘了提交到生态展示页面，让更多人看到你的实践成果，一起推动 AI 编码工程化的发展！
💬 欢迎加入鸿枫技术栈大家庭，一起交流学习、共同成长！
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