私が最初にこの記事について考えたとき、私はタイトル「Harness Matters」や「Good Harness is all you need」のようなクールな何かを計画していましたが、私自身のショックに、それは実際にはそのような大きな影響を与えることはありません - 少なくともMVPの前端のワイヤーフレームが行う限りです。 
 
 
 私が繰り返すべきは、これが真実であるのは、あなたが彼らを彼らの全力を用いていない場合にのみ、それぞれが彼らを他者よりも優位にすることができる特別な力を持っているからである。 たとえば: Claude Code には、エージェント、プラグイン、いくつかの幸運なユーザーのためのメモリがありますが、Codex にはどちらもありません(メモリを手動で構築し、それを埋める方法を教えなければ)そして Claude Code のようなエージェントやプラグインの実際のサポートはありません。 私が繰り返すべきは、これが真実であるのは、あなたが彼らを彼らの全力を用いていない場合にのみ、それぞれが彼らを他者よりも優位にすることができる特別な力を持っているからである。 たとえば: Claude Code には、エージェント、プラグイン、いくつかの幸運なユーザーのためのメモリがありますが、Codex にはどちらもありません(メモリを手動で構築し、それを埋める方法を教えなければ)そして Claude Code のようなエージェントやプラグインの実際のサポートはありません。 Experimentation strategy: 実験戦略: 非決定主義的な性質を無視し、私たちができることをコントロールすることにより、私たちはスキルを常に維持し、プロンプトを常に維持し、その後、最終製品がどう見えるかを測定します。 PROMPT:
I have an idea, and it is out of a pain point that I am suffering. I want to create a plan for it, and a wireframe or a MVP for the UI how it would look that is navigatable or clickable, its essentially a website and this is how it works:
This is generally for people who have friends, who are not big creators, and are trying to get a head start by asking their friends to engage with their content by liking or sharing it.
The primary issue by such small creators is that they often feel shy or embarassed by asking again and again from their friends to like or share their article, and especially if they crosspost across different platforms that is even more awkward. So how do you manage this?
The idea works around the fact that these friends trust each other enough to basically connect their platforms in this website such that: creator_friend posts at substack, posts at hackernoon, posts at X, posts at LinkedIn, posts at Facebook and posts at Threads. creator_friend then goes on to inform this website with urls, and it appears like a notification against their name.
The group_friends of this creator_friend can then automatically from their connected platforms run an automated like and share action on all these platforms. This is sort of a pledge network, where they have pledged their support to them by this action, and also to avoid a weekly flood of messages to like something or share something.
Remember: Ease for Supporter to pledge, connect platforms to set to auto-like and auto-share or just auto-like.
Create a spec sheet, detailed back end and before that, a wireframe sorta thing to showcase what the web would look like.
 使ったスキルは見つかりました。 . ここ GPT 5.3 Codex (High): Codex v Factory v Cursor GPT 5.3 Codex (High): Codex v Factory v Cursor これは一発の試みであり、したがって、後戻りもないことを意味します。 GPT 5.3 Codex の両方のケースの出力は印象的でなく、私はショックを受けました. 最初は、それは単に工場が素晴らしいハーネスではないと信じていたが、Codex自体を試みた後、私はこれがその強みではないと信じていた。 Codex: コードックス: これはUIがどう見えるべきか?これをスパイするために何を訓練したのか? Factory: 工場: 明るいモードを選択することに加えて、実際には何も目立たない。 Cursor: コース: そして、私たちはこの恐ろしいフロントエンドのために絶対に赤い旗が上げられていない暗黒モードに戻ってきました。 全体として、印象的なことは何もありませんし、すべての反応の中で、GPT 5.3 Codexは、人類史上最も醜く見えるワイヤレスフレームである可能性を一瞬考える代わりに、異なる提案されたテクノロジースタックでアイデアを実際に実装するために死ぬように見えるようです。 Claude Opus 4.6 (High): Codex v Factory v Cursor Claude Opus 4.6 (High): Codex v Factory v Cursor 見た目も見せないうちに、Opus 4.6は視覚的にとても印象的で、前端のモデルの出力にとても満足していたのは、Gemini Flash 3.0 Previewでした。 Claude Code: ジョン・コード: それは複数のステップ、着陸ページ、ヒーローセクション、ログインページなどに分解します。 次に、工場の試みを見て、クロード・コードのMVPとはどれほど異なるかを見ていきましょう。 Factory: 工場: また、モデルが明らかに同じであるため、ハーネスはあまり影響を及ぼさないように見えるので、トレーニングデータと好みの最適化の全体的な偏見を簡単に変えるでしょう。 We get the same breakdown; the landing page, nice looking hero section, login page etc. 私たちは同じ分解を得ます。 それは1つのことを異なります; フィード. それはダッシュボードに微妙なものをもたらし、 より重要なものをフィードします. しかし、これらのモデルの非決定主義的な性質を考慮して、私は同じモデルで異なる会話でこのレベルの変異がまだ存在していたと尋ねました。 最後に、Cursorの内部がどれほど異なるかを見ていきましょう。 Cursor コース Cursor の Opus はコンテンツページの量が最も少ないが、これらのモデルの非決定主義的な性質のために、これはほとんど意味しない。 結論 たとえば、クロード・コードの場合、あなたはハックを得る、あなたはサブエージェントを得る、あなたはプラグインを得る。 工場で、あなたはドロイドを得る、あなたはMCPを得る、エージェント、および同様に、Cursorの場合、あなたはその周りに設計されている要素のセットを得る。 これが「違い」が明らかになり始める場所で、あなたのプロンプトが彼ら全員によって「異なり」扱われているが、そうするためには、彼らが提供するすべてのものを利用しなければならない。 あなたが始めたばかりで、これらの選択肢のいずれかを本当に理解していない場合、そして決定の麻痺を得る - 心配しないでください、なぜなら私が作ろうとしているポイントは、あなたが何を選択しても、それは本当に重要ではありません。 
 
 
 地元のLLMを実行し、非論理的なモデルからのパフォーマンスのために戦う人には、興味深いトリックが浮かんでいます:あなたのプロンプトを2回にすることは反応を向上させることができます。 「Prompt Repetition Improves Non-Rasoning LLMs」と題したこの研究論文で詳しく読むことができます。 地元のLLMを実行し、非論理的なモデルからのパフォーマンスのために戦う人には、興味深いトリックが浮かんでいます:あなたのプロンプトを2回にすることは反応を向上させることができます。 この研究論文で「もっと読む」 」 迅速な繰り返しは、非論理的なLLMを向上させる 迅速な繰り返しは、非論理的なLLMを向上させる サイン出し、 アブダラ

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Codex vs. Factory vs. Cursor: Harness は MVP Prototyping にとって本当に重要ですか?

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