Cómo construir un AI harness desde cero

Hace unas semanas escribimos sobre qué es un AI harness y por qué importa más que el modelo. Aquel post explicaba el concepto, el bucle de tool calls y los datos que demuestran que el entorno pesa más que el modelo. Hoy vamos a meternos debajo del capó.

Nahim Nasser publicó hace poco pu.sh: un coding agent completo en un único script de shell de 391 líneas. Sin Node, sin Python, sin Docker. Solo sh, curl y awk. El proyecto se ríe de su propio nombre y se autodefine como “slop cannon”, pero por debajo es una clase magistral sobre cómo funcionan herramientas como Claude Code o Cursor.

Vamos a desmontarlo pieza a pieza.

🔧 Aviso para los que vais a leer el código: el shell de pu.sh es denso y agresivo, optimizado para caber en un pantallazo mental. En este post traduzco las partes clave a Python legible para que puedas entenderlas y construir el tuyo. El concepto es lo que importa, no el lenguaje.

Esto es lo que vas a encontrar:

• Las 8 capas que tiene cualquier harness real, no solo uno mínimo
• Por qué Anthropic y OpenAI requieren shapes distintas y cómo abstraerlas
• Cómo se hace una edición quirúrgica de archivos sin corromperlos
• Qué pasa cuando la conversación crece más que la ventana de contexto
• Dos archivos de persistencia, dos propósitos
• Por dónde empezar si vas a escribir el tuyo

¿Qué capas tiene un harness real más allá del bucle mínimo? ¶

Un harness real tiene 8 capas: setup, capa de provider, esquemas de herramientas, ejecutores, bucle del agente, compactación, persistencia y UX. El bucle del agente ocupa unas ochenta líneas. Las otras trescientas son lo que separa un experimento de fin de semana de una herramienta que puedes usar a diario.

El post anterior presentaba el esqueleto: tres herramientas (leer, listar, editar), un bucle, un system prompt. Eso es suficiente para entender el concepto. Para usar el harness en serio hace falta más.

Cuando despiezas pu.sh te encuentras con esta arquitectura por capas:

1. Setup y autenticación: cargar la API key sin que un copia-pega te rompa nada
2. Capa de provider: hablar con Anthropic y con OpenAI desde un único bucle
3. Esquemas de herramientas: el contrato JSON Schema que el modelo lee
4. Ejecutores de herramientas: las funciones reales que tocan el sistema de archivos
5. El bucle del agente: pedir al modelo, parsear, ejecutar, repetir
6. Compactación de contexto: qué hacer cuando la conversación supera la ventana del modelo
7. Persistencia y logs: dos archivos con dos misiones distintas
8. UX: REPL, modo pipe, comandos slash, status line

El contraste con un harness de producción es brutal. Según el análisis del código filtrado de Claude Code, Anthropic mantiene 146 componentes React, 87 hooks, unas 45 herramientas y 70 comandos slash para alcanzar la experiencia que conoces. pu.sh cubre los principios fundamentales con 391 líneas. La diferencia no está en el bucle, sino en cuántas capas de pulido hay encima.

💡 Si solo te llevas una idea de este post: el bucle del agente es lo fácil. Lo difícil son las capas que lo rodean.

¿Cómo cargar una API key sin que un copia-pega te rompa la sesión? ¶

Empezamos por lo aburrido y crítico. El modelo no responde si la autenticación falla, y la autenticación falla por motivos tontos: una clave pegada con export OPENAI_API_KEY="..." desde otra terminal, espacios al final, comillas pegadas, un salto de línea oculto.

pu.sh lee la clave desde tres sitios, en este orden:

1. Variable de entorno (OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY)
2. Archivo ~/.pu.env con permisos 0600, creado por el wizard /login
3. Wizard interactivo en el primer arranque, si las dos anteriores fallan

Sea cual sea la fuente, la pasa por una función de saneamiento:

import re

def clean_api_key(raw: str) -> str:
    """Limpia los típicos errores de copia-pega en una API key."""
    # Quitar espacios al inicio y al final
    s = raw.strip()
    # Quitar el prefijo "export " que se cuela desde otra terminal
    s = re.sub(r"^export\s+", "", s)
    # Quitar el prefijo "VARIABLE=" si lo trae
    s = re.sub(r"^(OPENAI|ANTHROPIC)_API_KEY=", "", s)
    # Quitar comillas dobles o simples envolventes
    s = s.strip('"').strip("'")
    # Quitar cualquier whitespace que quede dentro
    return re.sub(r"\s+", "", s)

Parece poco, pero esa función te ahorra horas de “no sé por qué la API me dice que la clave es inválida”. Es la diferencia entre un harness que funciona el primer día y uno que pierdes media tarde configurando.

¿Cómo soportar Anthropic y OpenAI con un único bucle? ¶

La capa de provider abstrae las diferencias entre APIs en una sola función. Anthropic y OpenAI tienen endpoints, headers y shapes distintos, pero el bucle del agente debe ignorar esa diferencia.

Anthropic usa /v1/messages con esta forma:

# Petición a Anthropic
{
    "model": "claude-opus-4-7",
    "max_tokens": 4096,
    "system": "Eres un asistente...",
    "tools": [...],
    "messages": [...]
}

OpenAI, para soportar el bucle de tool calling con razonamiento, usa el endpoint /v1/responses (no Chat Completions), con un shape distinto:

# Petición a OpenAI Responses
{
    "model": "gpt-5.5",
    "max_output_tokens": 4096,
    "instructions": "Eres un asistente...",  # No "system"
    "input": [...],  # No "messages"
    "tools": [...],
    "reasoning": {"effort": "medium"}
}

La capa de provider en un harness profesional resuelve esto con una sola función:

def call_api(messages: list, system: str, tools: list, provider: str) -> dict:
    """Manda la petición al proveedor correcto y devuelve la respuesta."""
    if provider == "anthropic":
        return requests.post(
            "https://api.anthropic.com/v1/messages",
            headers={
                "x-api-key": ANTHROPIC_API_KEY,
                "anthropic-version": "2023-06-01",
            },
            json={
                "model": MODEL,
                "max_tokens": MAX_TOKENS,
                "system": system,
                "tools": tools,
                "messages": messages,
            },
        ).json()

    if provider == "openai":
        return requests.post(
            "https://api.openai.com/v1/responses",
            headers={"Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"},
            json={
                "model": MODEL,
                "max_output_tokens": MAX_TOKENS,
                "instructions": system,
                "input": messages,
                "tools": tools,
                "reasoning": {"effort": "medium"},
            },
        ).json()

Hay un detalle que parece tontería pero te puede arruinar la tarde: en OpenAI Responses, los items reasoning que preceden a una function_call deben preservarse en el siguiente turno junto con el function_call_output. Si los pierdes, la API rechaza la transcripción entera. Esto no aparece en la documentación oficial con suficiente claridad y se descubre a fuerza de errores 400.

¿Cuántas herramientas necesita un harness y cómo se declaran? ¶

Un harness usable necesita entre 3 y 8 herramientas. pu.sh define siete: bash, read, write, edit, grep, find y ls. Es la “superficie de ataque” del agente. Todo lo que hace —construir features, refactorizar, depurar, ejecutar tests— se reduce a alguna combinación de esas siete.

El truco aquí es que cada proveedor espera el schema en un shape diferente. Anthropic usa {name, description, input_schema}, OpenAI Responses usa {type: "function", name, parameters, strict: false}. Si quieres soportar los dos, necesitas mantener dos arrays de definiciones a partir del mismo schema base.

Vercel descubrió algo contraintuitivo cuando construyó su harness: cuando eliminaron el 80% de las herramientas disponibles, el rendimiento subió. Los agentes sin restricciones desperdician tokens explorando callejones sin salida. Lo cuenta el post sobre AI harness y aplica aquí: menos herramientas, mejores resultados.

⚡ Cada herramienta que añades es un eje de libertad para el modelo. Y los modelos, igual que los becarios, rinden mejor con restricciones claras.

¿Cómo escribir herramientas que no rompan tu repositorio? ¶

Los ejecutores son las funciones que el modelo ya no genera, sino que invoca. Aquí es donde el harness deja de generar texto y empiezan a moverse bytes en tu disco. Cuatro de las siete herramientas merecen mirarse con detalle.

La herramienta read con offset y limit ¶

Un read ingenuo lee el archivo entero. Un read profesional acepta offset y limit para leer rangos, y rechaza archivos demasiado grandes:

def read_tool(path: str, offset: int = None, limit: int = None) -> str:
    """Lee un archivo, con opción de leer solo un rango de líneas."""
    if not os.path.isfile(path):
        return f"Error: file not found: {path}"

    size = os.path.getsize(path)
    MAX_BYTES = 1_000_000

    # Si no hay offset/limit y el archivo es enorme, obliga al modelo a paginar
    if offset is None and limit is None and size > MAX_BYTES:
        return f"Error: {path} is {size} bytes — pass offset/limit to read a range"

    with open(path) as f:
        lines = f.readlines()

    start = (offset or 1) - 1  # Las líneas se cuentan desde 1
    end = start + limit if limit else len(lines)
    return "".join(lines[start:end])

Esa rama del archivo grande es importante. Sin ella, el modelo lee un fichero de 5 MB y se come la mitad de su ventana de contexto en una sola llamada.

La herramienta edit: edición quirúrgica ¶

edit es la herramienta más usada en cualquier coding agent y la más fácil de joder. El contrato de pu.sh es estricto: oldText debe encontrar exactamente una ocurrencia en el archivo. Cero ocurrencias o dos o más, error.

def edit_tool(path: str, old_text: str, new_text: str) -> str:
    """Reemplaza old_text por new_text. Falla si old_text no es único."""
    if not old_text:
        return "Error: oldText must not be empty"

    if not os.path.isfile(path):
        return f"Error: file not found: {path}"

    with open(path) as f:
        content = f.read()

    occurrences = content.count(old_text)
    if occurrences == 0:
        return ("Error: oldText not found. "
                "Read exact surrounding lines before retrying.")
    if occurrences > 1:
        return (f"Error: oldText matched {occurrences} times. "
                "Use a larger unique oldText block.")

    new_content = content.replace(old_text, new_text, 1)

    # Escritura atómica: tmpfile + rename
    tmp_path = f"{path}.tmp.{os.getpid()}"
    mode = os.stat(path).st_mode  # Conservar permisos
    with open(tmp_path, "w") as f:
        f.write(new_content)
    os.chmod(tmp_path, mode)
    os.replace(tmp_path, path)

    return f"Edited {path}"

Hay tres detalles que hacen la diferencia entre un edit que funciona y uno que corrompe el repositorio:

1. Escritura atómica con tmpfile + rename: si el proceso muere a mitad de escritura, el archivo original sigue intacto. Sin esto, un Ctrl-C en el momento equivocado te deja un .py truncado a la mitad.
2. Preservar el modo de archivo: si editas un script ejecutable, el resultado debe seguir siendo ejecutable. Capturar st_mode antes y aplicarlo al temporal lo garantiza.
3. Mensajes de error útiles para el modelo: "Read exact surrounding lines before retrying" y "Use a larger unique oldText block" son instrucciones para el modelo, no para el humano. Un buen mensaje de error cierra el bucle de auto-corrección sin que tengas que intervenir.

Hay un cuarto detalle de bash que en Python no aplica pero merece mención: las sustituciones de comandos se comen los \n finales. Si tu modelo dice “escribe este archivo terminado en newline”, la asignación normal pierde la newline. En pu.sh se truca con ct=$(...; printf x); ct=${ct%x}. Detalles tontos como este son los que separan un edit que funciona del que rompe tests por trailing whitespace.

¿Cuál es el corazón del bucle del agente? ¶

El corazón del harness es un bucle que llama al modelo, parsea la respuesta, ejecuta herramientas y vuelve a empezar. Si leíste el post anterior sobre AI harness ya conoces el ciclo: pedir al modelo, parsear, ejecutar herramientas, añadir resultados al historial, repetir hasta que el modelo diga “he terminado”.

Lo que cambia en un harness real es lo que pasa cuando algo falla:

def run_task(prompt: str) -> str:
    messages = load_history() + [{"role": "user", "content": prompt}]

    for step in range(MAX_STEPS):
        # Compactar antes de llamar si nos pasamos
        if context_size(messages) > CTX_LIMIT - RESERVE:
            messages = compact_context(messages)

        # Llamar a la API con reintentos
        try:
            response = call_api_with_retry(messages, system, tools, provider)
        except ContextOverflowError:
            messages = compact_context(messages, focus="recover from overflow")
            continue
        except FatalAPIError as e:
            # 401, 404 modelo, 400 body inválido: salir
            return f"Error fatal: {e}"

        tool_calls = parse_response(response)

        # Si no hay tool calls, el modelo ha terminado
        if not tool_calls:
            text = extract_final_text(response)
            if not text:
                # El modelo gastó todo el budget en thinking. Pedirle resumen
                messages.append({"role": "user",
                                 "content": "Please summarize your findings."})
                continue
            save_history(messages)
            return text

        # Ejecutar cada tool call
        for call in tool_calls:
            result = run_tool(call.name, call.args)
            messages = append_tool_result(messages, call, result, provider)

        save_history(messages)  # Checkpoint en cada step

    return "Max steps reached"

Detalles que separan un bucle de juguete de uno usable:

• Reintentos diferenciados: errores transitorios de red reintentan tres veces con backoff. Errores context_length_exceeded disparan compactación una vez y reintentan. Errores 401, 404 de modelo o 400 de body inválido fallan rápido sin reintentar.
• Checkpoint después de cada step: si el usuario hace Ctrl-C o el proceso muere, no pierde la sesión. Solo el step en curso.
• Manejo de respuesta final vacía: a veces el modelo gasta todo el output budget en razonamiento y no escribe texto. En lugar de fallar, le pides explícitamente que resuma.
• Preservar reasoning items en OpenAI: cada vez que ejecutas una herramienta, el item reasoning que la precedió debe ir junto con el function_call_output en el siguiente turno. Si lo pierdes, la API rechaza la petición.

Este patrón “step + checkpoint + retry” es el mismo que aparece en harnesses comerciales. La encuesta de Stack Overflow de 2025 indica que el 52% de los desarrolladores reporta un efecto positivo en productividad gracias a herramientas y agentes de IA (Stack Overflow Developer Survey, 2025). Detrás de esa cifra hay un bucle como este, mejor o peor implementado.

¿Qué hacer cuando la conversación crece más que la ventana del modelo? ¶

Hay que compactar. La regla práctica es: si el historial se acerca al límite del proveedor, resume el medio y conserva el principio y la cola reciente.

Anthropic publicó en 2025 datos sobre la “longitud efectiva” de contexto. La realidad es que las ventanas anunciadas no equivalen a las ventanas usables. El benchmark RULER de NVIDIA sitúa el contexto efectivo en el 50-65% de la capacidad anunciada para la mayoría de modelos: un modelo que dice 200K tokens se vuelve poco fiable alrededor de 130K (NVIDIA RULER, 2024). Claude Opus 4.6 es la excepción notable, con un 76% en el benchmark MRCR v2 sobre 1M de tokens (Anthropic, 2026), pero la regla general sigue siendo: a más contexto, peor recuperación.

La estrategia de pu.sh tiene cinco pasos:

1. Trocear el historial en entradas de top-level
2. Filtrar function_call_output huérfanos (sin su function_call correspondiente, OpenAI los rechaza)
3. Conservar la primera entrada (el prompt original) y la cola reciente (≈80 KB de bytes)
4. Resumir el medio con una llamada a la API. Si falla, hacer un resumen local con grep extrayendo paths leídos, archivos modificados, comandos ejecutados y errores
5. Reconstruir como [primer mensaje, resumen, cola reciente]

def compact_context(messages: list, focus: str = None) -> list:
    """Reduce el historial conservando intención y trabajo reciente."""
    if context_size(messages) <= CTX_LIMIT - RESERVE and not focus:
        return messages  # Aún cabe, no tocar

    first = messages[0]
    recent = keep_last_bytes(messages, KEEP_RECENT_BYTES)
    middle = messages[1:-len(recent)]

    # Asegurar que no cortamos en medio de una secuencia de tool call
    recent = adjust_to_valid_boundary(recent)

    # Pedirle al modelo que resuma el medio
    prompt = build_summary_prompt(middle, focus)
    summary = call_api([{"role": "user", "content": prompt}], ...)

    if not summary:
        # Fallback: resumen local sin API
        summary = local_compact_card(middle)

    return [first,
            {"role": "user", "content": f"[Earlier compacted: {summary}]"},
            *recent]

El detalle más sutil es el “ajuste de borde”. Si la cola reciente arranca en medio de una secuencia OpenAI reasoning → function_call → function_call_output, la API te grita. Hay que mover el corte hacia atrás hasta caer en una frontera limpia.

🛡️ La compactación es donde más tarde-noche he echado depurando harnesses. El error clásico es trocear bytes UTF-8 en mitad de un carácter multibyte y meter un marcador de truncamiento ahí. La API te devuelve “Invalid JSON value” y pasas tres horas buscando el bug que no está en tu código sino en tu cuchillo.

¿Cómo persistir la sesión sin perder información útil? ¶

Con dos archivos en lugar de uno. pu.sh escribe .pu-history.json para reanudar sesiones y .pu-events.jsonl para depurar y exportar. La separación es deliberada porque cada archivo tiene un consumidor distinto.

• .pu-history.json: el transcript con la forma exacta que espera el proveedor. Items reasoning, function_call, function_call_output para OpenAI; bloques content con tool_use y tool_result para Anthropic. Es lo que se manda de vuelta a la API en el siguiente arranque.
• .pu-events.jsonl: un log línea-a-línea pensado para humanos y herramientas. Cada evento es un objeto JSON simple:

{"s":0,"t":"start","c":"find bugs in pu.sh"}
{"s":1,"t":"tool_call","c":"read: {\"path\":\"pu.sh\"}"}
{"s":1,"t":"tool_result","c":"#!/bin/sh..."}
{"s":2,"t":"response","c":"Found 3 issues..."}

¿Por qué dos archivos? Porque el history necesita ser válido para la API, con todas las constraints raras de cada proveedor. El event log necesita ser legible, exportable a markdown y parseable con jq o awk. Mezclarlos en un solo formato no satisface a ninguno de los dos.

¿Qué separa una herramienta usable de un experimento de fin de semana? ¶

La capa de UX. Aquí es donde muchos harnesses caseros se quedan cortos. pu.sh soporta tres modos de uso:

1. One-shot: ./pu.sh "find bugs" — para CI, scripts, automatizaciones
2. REPL interactivo: ./pu.sh sin argumentos — para sesiones de trabajo
3. Pipe mode: ./pu.sh --pipe "review this" — para encadenar agentes con |

El REPL acepta comandos slash que cubren operaciones que el modelo no debería hacer:

Hay tres detalles de UX que separan una herramienta usable de un proyecto de fin de semana:

1. El spinner solo aparece en TTY. Si lanzas el harness en pipe (./pu.sh "task" | head) o en CI, el spinner no se imprime en stderr. Sin esta comprobación, los logs de tu pipeline acaban llenos de basura ANSI.
2. Ctrl-C tiene dos modos. Si el agente está ocupado ejecutando una herramienta o esperando a la API, Ctrl-C aborta solo esa operación y vuelve al prompt. Si está esperando input, Ctrl-C sale del programa. Esa distinción es lo que hace que puedas cortar una respuesta larga sin perder la sesión entera.
3. Status line con tokens y contexto usado. Saber en cada momento “estoy al 60% de mi ventana de contexto” cambia cómo trabajas con el agente. Sin esa señal, descubres el overflow cuando ya es tarde.

¿Por dónde empezar si vas a construir tu propio harness? ¶

Empieza por un proveedor, tres herramientas y modo one-shot. No intentes construir las ocho capas a la vez. Si te lanzas a por todo, vas a estar tres semanas configurando autenticación y nunca llegarás al bucle del agente.

Este es el orden que recomiendo, basado en lo que más rápido te da algo usable:

Semana 1 — el bucle mínimo

Un proveedor (Anthropic o OpenAI, no los dos), tres herramientas (read, write, edit), modo one-shot. Sin REPL, sin persistencia, sin compactación. El objetivo es ver al modelo editar un archivo en tu disco y entender el ciclo de tool calls. El tutorial del Claude Agent SDK cubre justo este nivel con TypeScript y un caso real.

Semana 2 — REPL y persistencia

Modo interactivo, historial en disco para sesiones resumibles, comandos slash básicos (/flush, /quit). Aquí ya tienes algo que se parece a Claude Code en pequeño.

Semana 3 — multi-provider y herramientas extra

Añade el segundo proveedor con la abstracción de call_api. Suma bash, grep, find, ls. Empieza a notar la diferencia entre proveedores en tareas reales.

Semana 4 — robustez

Compactación de contexto, reintentos diferenciados, escritura atómica, manejo de Ctrl-C, status line. Esta es la semana que convierte tu harness en algo que puedes usar a diario sin pelear con él.

Si llegas hasta aquí, estás haciendo harness engineering sin saberlo: cada vez que el agente cometa un error, vas a añadir una restricción al harness en lugar de quejarte del modelo. Y cuando un modelo nuevo salga, vas a poder cambiarlo en una variable y comparar resultados sobre el mismo entorno.

🚀 El modelo es commodity. El harness es la ventaja competitiva. Construye uno propio y entenderás exactamente qué hacen Claude Code, Cursor o Codex por debajo, y por qué a veces fallan.

Preguntas frecuentes ¶

¿Necesito saber bash para construir un harness? ¶

No. pu.sh está en bash por restricción autoimpuesta (cero dependencias), pero la lógica del harness es agnóstica al lenguaje. Python, TypeScript, Go o Rust funcionan igual de bien. Bash es solo un caso extremo de portabilidad.

¿Cuántas líneas de código tiene un harness mínimo? ¶

Un harness de juguete con un proveedor y tres herramientas cabe en unas 200 líneas de Python. Uno con dos proveedores, siete herramientas, REPL, persistencia y compactación está sobre las 400 líneas. pu.sh lo hace en 391 líneas de shell densas. Como referencia, Claude Code maneja unas 45 herramientas y 70 comandos slash según el análisis del código filtrado.

¿Puedo usar Chat Completions de OpenAI para mi harness? ¶

Para un harness simple sí, pero pierdes los items reasoning que sí preserva el endpoint /v1/responses. Si tu modelo es gpt-5.x o o1/o3/o4 con razonamiento, mejor Responses API. Si solo usas Anthropic, no aplica.

¿Cómo sé si mi compactación de contexto funciona bien? ¶

Mide tres cosas: el tamaño del historial antes y después, si la API rechaza alguna petición tras compactar (señal de transcripción rota), y si el agente puede continuar la tarea con coherencia. El test más duro es continuar una sesión larga después de varias compactaciones y comprobar que el agente recuerda decisiones del principio.

¿Por qué edit es la herramienta más importante? ¶

Porque la mayoría de cambios reales del agente pasan por aquí. bash se usa para investigar, read para entender, pero edit es lo que aplica el trabajo. Un edit roto significa un coding agent que rompe tu repositorio. La unicidad estricta de oldText y la escritura atómica son las dos garantías que evitan ese desastre.

¿Cuál es la diferencia entre .pu-history.json y .pu-events.jsonl? ¶

El primero contiene la transcripción con el shape exacto que espera la API del proveedor; sirve para reanudar sesiones. El segundo contiene eventos legibles por humanos; sirve para depurar, exportar a markdown y replay. Tienen consumidores distintos y formatos distintos.

¿Necesito implementar las siete herramientas de pu.sh? ¶

No. Con bash solo, un modelo capaz puede hacer casi todo: cat, grep, sed, ls. Las otras seis son optimizaciones que te dan validación, mejores mensajes de error y truncado controlado. Empieza con tres y añade el resto cuando notes la fricción.

¿Puedo conectar mi harness a Claude Code o Cursor? ¶

No directamente. Claude Code y Cursor son harnesses cerrados con sus propias herramientas. Si quieres extender un harness existente, mira Agent Skills, que son paquetes de instrucciones que cualquier agente compatible puede cargar.

¿Cuánto cuesta operar un harness propio? ¶

Pagas el coste de la API del proveedor (Anthropic o OpenAI). Para sesiones de programación normales, un usuario típico gasta entre 0,50 y 5 dólares al día con Sonnet 4.6 o GPT-5.5. Si activas modos de razonamiento alto, multiplica por dos o tres.

¿Tiene sentido construir un harness propio si ya uso Claude Code? ¶

Sí, por dos motivos. Primero, entiendes exactamente qué hace tu agente y por qué falla cuando falla. Segundo, puedes ajustarlo a tu flujo: tus skills, tus restricciones, tus hooks. La encuesta de Stack Overflow de 2025 indica que el 66% de los desarrolladores se frustra con soluciones de IA que “casi aciertan, pero no del todo” (Stack Overflow Developer Survey, 2025). Cuando entiendes tu harness por dentro, ese “casi” deja de ser un misterio.

Fuentes ¶

• Repositorio de pu.sh — https://github.com/NahimNasser/pu
• Mitchell Hashimoto, “My AI Adoption Journey” (febrero 2026) — https://mitchellh.com/writing/my-ai-adoption-journey
• OpenAI, “Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world” (febrero 2026) — https://openai.com/index/harness-engineering/
• Anthropic, “Effective harnesses for long-running agents” (noviembre 2025)
• NVIDIA RULER, “What’s the Real Context Size of Your Long-Context Language Models?” (2024) — https://github.com/NVIDIA/RULER
• Anthropic, “MRCR v2 benchmark — Claude Opus 4.6 long-context performance” (2026)
• Stack Overflow Developer Survey 2025 — https://survey.stackoverflow.co/2025
• Documentación oficial de Anthropic Messages API — https://docs.anthropic.com/en/api/messages
• Documentación oficial de OpenAI Responses API — https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses

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