Harness вместо зоопарка MCP: шесть шагов GitHub Copilot

Продуктивность с агентом редко растёт от нового MCP или скилла — чаще от того, как настроена оболочка вокруг модели. GitHub Copilot собрали шесть шагов только на штатных фичах: CLI или IDE, песочница, прототип, план, Autopilot и ручная доводка, без «магических» промптов.

Шесть шагов

• Выбрать инструмент — для старта автор советует Copilot CLI: текст без лишнего UI. Один harness на CLI, VS Code, JetBrains и Copilot app.
• Дать агенту автономию — команда /allow-all убирает остановку на каждое действие. На локальной машине так не делайте; для работы — GitHub Codespaces или dev container.
• Начать с прототипа — например, 20 макетов date picker в одном HTML; для API — Mermaid-схема с пятью вариантами эндпоинта. Картинки и схемы быстрее вытаскивают нюансы, чем текст в чате.
• Планировать в той же сессии — /plan без сброса контекста; skill grill-me от Matt Pocock раздувает список edge cases. Задача шага — не принять план от модели, а прогнать его через свою экспертизу.
• Реализовать через Autopilot — встроенный цикл проверяет, что пункты плана действительно закрыты. Subagent Explore на малой модели читает кодовую базу, General Purpose берёт сложные задачи на большой модели — без своей оркестрации.
• Ревью и итерации — правки разговорным языком; для дизайна часто хватает CSS-фреймворка через skill.

Модели и кэш

Для прототипов и плана автор держит среднюю модель — GPT 5.6 Terra или Claude Sonnet на medium reasoning — и не переключает её на одной фиче: prompt caching даёт скидку на запросы в рамках сессии.

Источник: The harness is all you need (mostly).