螞蟻數科分享 Harness 工程實踐：60 萬行 C++ 專案導入 AI 驗證閉環，缺陷率降至個位數

螞蟻數字科技資深技術專家魏長征在 AICon 大會上分享「Harness 工程」實踐，指出 AI Coding 產能提升放大了需求模糊與驗證不足等傳統軟體工程問題，需建立涵蓋約束、驗證與驗收的研發閉環。 在一個超過 40 萬行的 Rust 新專案中，團隊從初期即導入 Harness 流程。透過建立 `AGENTS.md` 等核心文件作為唯一事實源，要求每次變更同步提交說明文件。CI 門禁分為兩層：硬門禁由機器腳本檢查文件提交等確定性約束；軟門禁則配置不同模型與 Prompt，讓多個 Agent 分別針對合約一致性、程式碼簡化及是否重複開發等不同側重點進行 Code Review。 在另一個超過 60 萬行、具四五年歷史的 C++ 存量專案中，團隊先重建事實源與品質門禁，再讓 Agent 參與程式碼庫升級。經改造後，該專案的程式碼缺陷率從 20% 以上降至個位數。 此外，為避免 Agent 產生大量無效的 Mock 測試，團隊將開發與測試過程視覺化，要求在每次發布時生成 HTML 驗證報告與架構圖，讓審查者能檢視測試路徑是否有效覆蓋狀態機的跳轉，而非僅依賴測試數量與覆蓋率。針對長時間運行的 Agent 任務，則透過外部工具階段性持久化工作狀態，並要求 Agent 定期回溯任務目標以防止目標漂移。