把 AI 从"偶尔聪明"变成"稳定工作伙伴"的个人 harness 体系。
四个月迭代 —— 4 条机制、四层结构、几个真实教训。
Harness 原意是马具 —— 套在马身上控制方向和速度的装备。 在 AI 里，它指包裹在 LLM 外面所有"不是模型本身"的东西：规则、记忆、钩子、配置。 让 AI 听话、记得住、能配合。
用 Claude Code 三个月后，我发现真正的痛点不是 AI 不够聪明 —— 而是它每天给的答案都不太一样。 同一个原则，今天遵守了，明天忘了。结果是我每天都在重复对齐。
于是我做的不是写更长的提示词，而是给它搭一套系统。 让它知道什么不能做、什么必须做、什么状态下怎么做。
打个比方：Rules 是法律，Memory 是档案， Hooks 是警察，Settings 是市政厅。各管各的，不能混着写。
规则讲该做什么，记忆讲当前状态，钩子在偏航时拉回来。 早期我混着写 —— 每一次都演变成腐烂源。
四个文件夹都在 ~/.claude/ 下。但还有一层经常被忽略 ——
我在云盘下积累了几十篇长篇 HTML 笔记，主题从合同审查方法论、影视分镜实战到演讲材料。
我把这层叫图书馆。
跟 Memory 的区别：Memory 是 LLM 自动加载的短笔记，私密度高； 图书馆是长篇、可读、能分享给客户朋友的资产，LLM 按需 Read。 它是 harness 之外但被 harness 引用的第五层。
这 4 条是四个月迭代里反复回归的判断基准。每条都对应一个失败教训。
规则不是状态，状态不是偏好，偏好不是凭据。混着管 → 腐烂。
"端口 8801 在跑" 这种话不存，ss -tlnp | grep 8801 这种命令存。能验证的就写成命令。
一次性教训写疤痕日志；重复风险加进 rules；LLM 会绕过文字的 → 钩子物理拦截。三级递进。
归档保留可追溯，遗忘真删除，二者必须区分。保留所有信息 = 无法思考。
不写"应该这样"，只写"因为出过 X 事故，所以现在必须 Y"。挑 4 类各举一条：
| 价值观排序 | 把"荣誉、卓越、真实、美、效率"5 个价值排出先后。冲突时 AI 自动按这个判断，不再反问我 |
| 能查就别问 | AI 想问"密码多少 / 端口几号"之前，必须先翻记忆 + 读代码，实在查不到才能问 |
| 改动按大小分级 | 改一行 → 直接做；改三五个文件 → 改完验证；新功能 → 走完整 7 步流程 |
| 直播自动脱敏 | 打开直播模式时，IP / 密钥 / 邮箱 / 手机号 自动用 <REDACTED> 占位符替代 |
其他 15 条按类归档：判断类、做事类、风格类、安全类。
文字规则约束不住的时候，钩子直接拦下来 —— 物理拦截。挑 5 个最有代表性的：
| 启动时抽查记忆 | 启动随机挑 3 条"易变记忆"跑验证命令，失败的注入对话让 AI 先校正 |
| 凭据自动找位置 | 我提问含"密钥/密码"时，自动把"密钥都在哪查"的索引贴到上下文，免得 AI 反问 |
| 危险命令拦截 | rm -rf / git push --force / 改防火墙 等命令直接阻断不让跑 |
| 改完文件自动检查 | Python 语法 / TS 类型 / 格式化 / 密钥写错地方 —— 改完立刻报 |
| 结束时三问写回记忆 | 有失败教训吗？有可复用模式吗？有新流程吗？—— 有就写回，下次能用 |
其他 18 个分布在 9 个生命周期事件：启动、提问、命令前后、改文件、子任务派出、压缩前后、结束。
Memory 会腐烂 —— 端口换了、服务停了、凭据轮换了。不靠人工巡检，靠分层 + 探针：
整理这件事值得有专门的 session。我用独立项目 memory-curator 做，
跟主工作隔离 —— 避免审计中翻出来的旧引用污染当前任务。
最后说一件很多人不愿讲的事：官方一直在迭代。 Claude Code 每个月都在加新能力 —— 6-12 个月前还得我自己写 hook 补的功能，现在已经原生支持。
所以这套配置不是终态，是过渡态。 每次升级我都对照一下自定义 hook，原生功能达到 80% 需求，立刻删掉自己写的。 Harness 层就是官方进化的补丁 —— 它的使命就是被淘汰。
如果你看到这篇文章是 6 个月后，请去对照当前原生能力 —— 我列的很多 hook 可能已经不再需要。 重要的不是抄具体哪个 hook，是抄那 4 条核心机制。 机制比实现长寿。