IT资源栈有开发者在使用热门AI工程框架Harness Engineering时发现，尽管其在评估闭环和记忆治理方面架构先进，但核心模块Trellis在配合OpenAI及Claude等顶流模型时，仍面临代码规划耗时过长、生成效果不理想的问题。这一体验引发了行业深思：在强有力的工程架构约束下，国产大模型是否具备了替代GPT-4/Claude等主力模型进行开发的可能性？
原文链接：Linux.do
Harness Engineering实测：工程框架能否弥补国产大模型的短板？
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