- De 2022 a 2026, o paradigma de desenvolvimento de IA passou por três mudanças: Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering
- Cada mudança surgiu do fracasso do paradigma anterior em cumprir o que prometia, e o rigor da engenharia não desapareceu; apenas mudou de lugar, do prompt para o contexto, e do contexto para o harness
- [Era 1] Prompt Engineering (2022~2024)
- "Inglês é a linguagem de programação", "pense passo a passo"
- Por mais sofisticado que seja o prompt, ele não conhece arquivos que não estão na janela de contexto
- [Era 2] Context Engineering (2025)
- De "o que devo dizer" para "que informação devo inserir"
- Mesmo que se monte um contexto perfeito, se o próprio loop que o consome for mal projetado, ele ainda falha
- [Era 2.5] Vibe Coding e sua ressaca
- Aceitar todas as sugestões da IA sem nem olhar o diff — o código cresce além do ponto de continuar legível
- "Mesmo que o LLM tenha escrito o código, se você o revisou, isso não é vibe coding"
- [Era 3] Harness Engineering (2026~)
- "Se o agente errar, não conserte o agente, conserte o harness"
- agente = modelo + harness
- arquitetura de 3 agentes da Anthropic, padrão Ralph, Lethal Trifecta, Rule of Two da Meta AI
- Em 2026, as métricas centrais deixaram de ser a qualidade do prompt e passaram a ser a taxa de acerto do KV-cache (a proporção em que o modelo reutiliza cálculos anteriores) e a complexidade do harness
- Barreiras reais de produção, como a ressaca do Vibe Coding, a incapacidade de autoavaliação dos agentes e vulnerabilidades de segurança, provaram os limites de cada era, e o harness é a resposta estrutural para todos esses problemas
- Cada era não substitui a anterior, mas a subsume, e o prompt engineering não morreu; ele apenas se tornou um submódulo do harness engineering
- O harness precisa ser removível (rippable) — à medida que o modelo evolui, metade da lógica existente de recuperação de erros se torna desnecessária
- Próximas direções do rigor: Guardian Agent (camada de monitoramento em tempo real) → evaluation engineering (behavior beats benchmarks) → knowledge engine (combinação de grafo de código, histórico de commits e memória)
8 comentários
Como não dá para acompanhar tudo,
acredito em algo como
"se isso for tão bom assim, o oficial vai atualizar"
mesmo.
E, na prática, tem sido assim até agora.
Embora o GitHub não seja o dominante do mercado, eu achava que ele estava na vanguarda da tendência. O escopo de cada projeto é pequeno demais, então a taxa de adoção no mercado é baixa, mas, olhando no conjunto, acho que eles vinham criando muitos conceitos eficazes. Talvez seja porque eu sou desenvolvedor.
O que virá na próxima era?
Não consigo nem imaginar qual é a próxima terceira era.
Agora precisa adicionar um meta harness ali.
bom
Kim Youngmin, cientista de dados da AWS Korea, organizou muito bem os registros sobre as mudanças na forma de desenvolvimento ao longo de vários anos.
Acho que é um bom texto para mostrar a desenvolvedores que andam se perguntando o que, afinal, mudou tanto ultimamente.
O texto é realmente muito bom.