meta-harness

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Meta-Harness 是一个研究性质的框架，核心思路是把模型外围那层“脚手架”——决定模型在工作时存什么、取什么、展示什么的代码——也纳入自动化搜索的范围。它不再靠手工调校这些包装逻辑，而是用一个自动循环不断提出候选方案并评估效果，针对具体任务找出更合适的配置。仓库里除了可复用的框架本身，还附带两个完整的参考实验：一个在文本分类场景下搜索记忆系统，另一个为 Terminal-Bench 2.0 演化脚手架，能直观看到整个优化流程如何运转，再决定是否迁移到自己的场景。需要提醒的是，这是研究代码而非打磨过的产品，作者只保证能跑通，实际使用时要自己投入时间做环境配置和调试。如果你正在做 LLM 智能体，厌倦了反复手改外围逻辑，这个项目是个不错的起点，也是理解那篇论文的清晰参照。