用途：本技能讲解生产级 AI 编程助手中 Harness（记忆、技能、安全、上下文控制、委派、可扩展性）的设计模式，适合正在构建或扩展 AI Agent 运行时、自定义 Agent 或高级多 Agent 工作流的工程师；不适用于 Prompt 工程、模型选择、通用软件架构与 LLM API 入门。
主要能力按主题组织：记忆系统区分指令记忆、自动记忆与会话提取，强调两步保存不变式（先写主题文件再更新索引）与审查晋升；技能系统采用懒加载，发现阶段仅暴露紧凑元数据，激活时才加载完整内容，执行可内联或 fork 隔离；工具与安全默认 fail-closed，并发分类按调用而非按工具类型，权限管道按严格优先级评估多来源规则；上下文工程把上下文当预算管理，通过选择、写回、压缩、隔离四种操作控制成本；多 Agent 协调给出 Coordinator、Fork、Swarm 三种委派模式及各自上下文共享方式与约束；生命周期与可扩展性涵盖 Hook 生命周期注入、带类型状态机的后台任务、按依赖排序的 Bootstrap 阶段。
使用方式：资料给出各主题的起步建议与深入阅读文件路径（如 references/memory-persistence-pattern.md、references/skill-runtime-pattern.md、references/tool-registry-pattern.md、references/permission-gate-pattern.md、references/context-engineering-pattern.md、references/agent-orchestration-pattern.md、references/hook-lifecycle-pattern.md、references/task-decomposition-pattern.md、references/bootstrap-sequence-pattern.md）。在 Claude Code 中可用 /remember 审计和晋升记忆条目，用 /update-config 配置权限规则与 Hook。
限制：本技能聚焦模型周围的系统而非模型本身；资料未提供安装命令、收费与价格、平台支持范围等信息，暂未提供。