在数字化浪潮席卷各行各业的当下，得物正加速推进数据仓库开发模式的革新，尤其在 ai 编程（ai coding）工具的落地实践中取得了实质性突破。团队以 claude code 作为主力辅助工具，在应对高频、重复性开发任务时显著提升了人效。但与此同时，一线实践中也暴露出若干关键瓶颈，亟需系统性优化。
首要挑战在于 AI 的“上下文记忆衰减”问题。Claude Code 在长周期对话中难以持续维持关键业务语义，例如字段单位、口径定义等核心元信息极易被遗忘。一旦上下文被压缩或截断，生成的 SQL 便可能偏离真实需求——曾出现因单位误用导致结果偏差达三个数量级（即1000倍）的典型案例。其根本原因在于模型对会话长度的天然限制：当历史消息逼近 token 上限时，系统将自动丢弃早期上下文，造成语义断层。
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其次，编码规范的落地稳定性存在明显短板。在交付压力较大的阶段，工程师主动遵循统一规范的比例下降至60%–70%；而即便启用 AI 辅助，其对规范条款的准确复现率也仅维持在70%–80%区间。这说明单纯依赖人工自觉或 AI 主动记忆均不可持续，真正有效的路径是将规范逻辑深度嵌入开发流程，实现刚性约束与实时校验。
第三，面对大规模、多模块耦合的复杂需求，AI 的输出可靠性进一步下滑。需求细节的指数级增长迅速填满上下文窗口，加剧了模型“失忆”风险，进而引发逻辑错位、字段遗漏、聚合错误等高频问题。
为此，得物技术团队正式提出 “Harness” 工程 构想——即为 AI 编程行为构建可编程的“安全围栏”，确保每一次代码生成、每一次 SQL 编写都天然符合既定标准。该工程并非替代 AI，而是通过 hooks 机制、DSL 规则引擎与 CI/CD 深度集成，将规范从“软性建议”升级为“硬性门槛”。
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Harness 的本质，是把人为经验沉淀为可执行、可验证、可演进的系统能力。团队明确表示：下一阶段的核心目标，是通过此类基础设施建设，逐步收敛开发过程中的不确定性，让 AI 成为真正可信、可控、可扩展的数仓生产力引擎。
划重点:
? **AI 的“上下文遗忘”现象 **:长对话下关键业务信息丢失，直接诱发高危 SQL 错误，影响数据准确性。
?️ **规范落地缺乏刚性保障 **:人工与 AI 均难稳定守规，必须转向系统内置、自动拦截的强制执行范式。
? **Harness 工程的本质 **:以工程化手段为 AI 加装“护栏”，通过规则嵌入与流程卡点，实现规范即代码（Policy-as-Code）。
