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AI Harness 对性能的影响超过模型本身:GPT-5.5 与 Opus 4.7 在第三方工具中得分更高

信息来源:Tomer Tunguz 博客(VC 分析)·
原始标题:Aftermarket Harnesses

内容摘要

Endor Labs 测试显示,同一模型在不同 harness 中性能差异巨大:GPT-5.5 在 Cursor 中功能正确率 87.2%,远超其在 Codex 原生环境中的 61.5%;Opus 4.7 在 Cursor 中得分 91.1%,高于 Claude Code 的 87.2%。Harness 决定发送的上下文与缓存策略,智能缓存可节省 40-80% 成本并提速 13-31%。
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