
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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