[{"data":1,"prerenderedAt":267},["ShallowReactive",2],{"\u002Fblog\u002Fmodel-harness-decoupling\u002F:ja":3,"\u002Fblog\u002Fmodel-harness-decoupling\u002F-surround:ja":163,"blog-all-posts:ja":164},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":10,"date":145,"description":146,"extension":147,"image":148,"locale":149,"meta":150,"minRead":151,"navigation":152,"original":153,"path":154,"pinned":153,"seo":155,"source":156,"sourceUrl":23,"stem":157,"tags":158,"updated":148,"__hash__":162},"blog\u002Fblog\u002Fmodel-harness-decoupling.ja.md","純正 Harness が必ずしも今の正解とは限らない：オープンモデル時代、モデルと Harness は分けて選ぶ",{"name":7,"avatar":8},"Chen Dahuang",{"src":9,"alt":7},"\u002Favatar.jpg",{"type":11,"value":12,"toc":136},"minimark",[13,28,31,34,38,41,44,48,51,54,70,73,77,80,83,86,90,93,100,106,112,118,124,127,130],[14,15,16],"blockquote",{},[17,18,19,20,27],"p",{},"コアとなる主張は最初に ",[21,22,26],"a",{"href":23,"rel":24},"https:\u002F\u002Fx.com\u002Frealchendahuang\u002Fstatus\u002F2093890559874388141",[25],"nofollow","X"," で発表した。この記事は完全版の論述に、5 つの Harness の位置づけマップを添えたものだ。",[17,29,30],{},"Coding Agent を選ぶとき、多くの人の第一反応はごく自然だ：Claude を使うなら Claude Code、GPT なら Codex、GLM なら ZCode、DeepSeek なら当然 DeepSeek 純正の Harness をまず考える。",[17,32,33],{},"この発想は実は完全に理にかなっている。純正の最大の強みは、自分のモデルを一番よく知っていることだ。",[35,36,37],"h2",{"id":37},"純正の強みは本物だ",[17,39,40],{},"モデルがどんな Prompt を好むか、Tool Schema をどう設計するのが一番安定するか、長い Context をどう構成するか、新バージョンで何が増えたか、どこで一番コケやすいか——純正はたいていサードパーティより早く知っている。",[17,42,43],{},"だから Claude Code や Codex のようにモデルと Harness を長期間一緒に磨いてきた製品では、純正の組み合わせがしばしば最強の「バージョン回答」になる。この点は反論しない。",[35,45,47],{"id":46},"しかしモデルを鍛えることと-harness-を作ることはまったく別の工学だ","しかしモデルを鍛えることと Harness を作ることは、まったく別の工学だ",[17,49,50],{},"DeepSeek や GLM といったオープンモデルの領域に入ると、話が面白くなり始める。良いモデルを鍛えることと、良い Harness を作ることは、実はまったく別の工学だからだ。",[17,52,53],{},"Coding Agent が実際に動き出すと、モデルの外側の問題が山ほど出てくる：",[55,56,57,61,64,67],"ul",{},[58,59,60],"li",{},"ファイルをどう読み、コードをどう書き換えるか",[58,62,63],{},"Agent Loop をどう制御し、Context をどう圧縮するか",[58,65,66],{},"Cache をどう活かし、Tool Call 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