Compartilhando como eu uso sete modelos ao mesmo tempo para montar o ambiente de trabalho Harness engineering. A tela grande é dividida em duas partes, com o Codex à esquerda e o Zellij à direita, que unificam a janela de sessão.
O Codex já é bem conhecido, e o Zellij é um módulo de terminal com gerenciamento de múltiplos terminais embutido, permitindo abrir vários terminais independentes para gerenciamento de memória unificado. Na próxima vez, basta iniciar um comando de session especificado para retomar todas as sessões abertas e layouts anteriores, restaurando automaticamente o contexto (uma alternativa ao tmux, que é realmente complicado. A vantagem do Zellij é que você pode usar o mouse para interagir com diferentes terminais e selecionar texto que é copiado automaticamente para a área de transferência).
Em termos de modelos, utilizei 7 modelos: Gpt5.5, Grok4.3, Gemini 3.1, Glm5.1, Composer2.5, Kimi (assinei o plano de vinte dólares do Claude, que é uma fraude, não é nada durável, só interajo com o Gpt em momentos críticos para trocar ideias).
As responsabilidades são as seguintes:
1️⃣ Estrutura e controle de produto:
Gpt5.5: é o designer principal, responsável pela estrutura, distribuição de tarefas, revisão final e decisões.
Grok4.3: responsável pela revisão da primeira versão, levantando questões dos desenvolvedores, para que o Gpt faça a revisão final.
2️⃣ Desenvolvedores: Gemini, Glm5.1, Composer2.5, Kimi2.6. Eles desenvolvem tarefas de acordo com o fluxo de documentação de tarefas definido pelo Gpt, em sincronia e paralelamente.
Após cada ciclo de desenvolvimento, o Grok realiza uma revisão unificada da primeira versão e fornece feedback para o Gpt fazer a revisão final. Se houver bugs, o Gpt dará instruções específicas para retrabalho nos modelos. Se a aceitação for aprovada, passa para a próxima rodada de formatação e distribuição de tarefas 🔄.
Todos esses processos, recuperação de contexto e integração, bem como o posicionamento de desenvolvimento e modelos, estão documentados no documento do Agent, como parte do ambiente de Harness engineering. Ele integra as diretrizes de desenvolvimento de andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md.
O Claude Code possui um modo de fluxo de trabalho dinâmico automático ultracode. O Claude avalia a complexidade das tarefas e organiza automaticamente sub-agentes paralelos, realizando processos em múltiplas etapas, como “entender → mudar → verificar”, sem a necessidade de o usuário acionar manualmente a execução.
No futuro, pode-se tentar deixar o cc assumir todo o processo como o cérebro de controle, realizando diferentes rodadas de desenvolvimento. Desde que as diretrizes do Harness estejam claras e as demandas pessoais e o design sejam previamente explicados no modo de planejamento, a execução será como um matadouro de tokens 🐷.
#BTC #vibecoding