Codex /goal 的Prompt内容，特别适合想要做全自动化 Coding Agent 的同学参考，都是一些很有用的边界判断规则，这是来自 OpenAI 的 Harness 工程落地内容呀。大家给我狠狠的抄。 有了这么优秀的 Harness 工程 Prompt 参考，其实模型要求也会降低。国产模型一样可以胜任。现在我越来越觉得， Claude GPT 负责规划设计框架规则实现代码，最终交付给国产模型干活是目前最好的路径。 Prompt 我贴一些上来供大家参考： 在判断目标已经完成之前，请基于实际当前状态执行一次完成度审计： 1. 将目标重述为具体的交付物或成功标准。 2. 建立一个“提示词到产物”的检查清单，将每一项明确要求、编号条目、指定文件、命令、测试、门禁和交付物映射到具体证据。 3. 检查相关文件、命令输出、测试结果、PR 状态或其他真实证据，逐项核对清单。 4. 在依赖任何 manifest、验证器、测试套件或绿色状态之前，先确认它们确实覆盖了目标中的要求。 5. 不要仅凭代理信号判断完成。测试通过、manifest 完整、验证器成功或大量实现工作，都只能作为有用证据；只有当它们覆盖目标的每一项要求时，才可用于证明完成。 6. 识别任何缺失、不完整、验证薄弱或未覆盖的要求。 7. 将不确定性视为“尚未完成”；请继续做更多验证或继续推进工作。 8. 不要依赖意图、部分进展、已花费的努力、对先前工作的记忆，或看似合理的最终答案，作为完成证明。 9. 只有当审计显示目标确实已经达成，且没有任何剩余必需工作时，才可以标记目标完成。 10. 如果任何要求缺失、不完整或尚未验证，请继续工作，而不是标记完成。 11. 如果目标已经达成，请调用 `update_goal`，并将状态设为 `"complete"`，以保留使用量核算。 12. 在 `update_goal` 成功后，向用户报告最终耗时；如果该目标有 Token 预算，也报告最终消耗的 Token 预算。 除非目标已经完成，否则不要调用 `update_goal`。 不要仅仅因为预算即将耗尽，或因为你准备停止工作，就将目标标记为完成。