---
title: "Harness > Model: 78% vs 42% на одной модели"
slug: same-model-78-vs-42-the-harness-made
source: https://natesnewsletter.substack.com/p/same-model-78-vs-42-the-harness-made
author: Nate Jones (natesnewsletter.substack.com)
published: 2026-03-06
processed: 2026-05-18
type: video
themes:
  - "[[Harness]]"
  - "[[Moat]]"
  - "[[Agentic Workflow]]"
  - "[[Implementation Layer]]"
frameworks:
  - "[[Harness Audit]]"
  - "[[Workflow Completion]]"
  - "[[Evals]]"
terminology:
  - "[[Harness]]"
  - "[[Evals]]"
  - "[[Moat]]"
  - "[[Implementation Fabric]]"
  - "[[Forward Deployed Engineer]]"
  - "[[Frontier Labs]]"
  - "[[Implementation Layer]]"
---

# Harness > Model: 78% vs 42% на одной модели

## Главный тезис

> "They compared the wrong thing."
> *Они сравнивали не то.*

Сообщество разработчиков потратило три недели на сравнение Claude Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex — и сравнивало не то. Модель — это мозг. [[Harness]] — это всё остальное: где AI запускается, что он помнит между сессиями, к каким инструментам имеет доступ, как управляет параллельными задачами, насколько глубоко ваша команда строит зависимость каждую неделю.

**Ключевая цифра:** та же самая модель набрала 78% в одном [[Harness|харнессе]] и 42% в другом. Стандартный процесс [[Evals|эвалюации]] эту разницу не поймает.

---

## Два харнесс-беттинга: Claude Code vs Codex

| Параметр | Claude Code | Codex (OpenAI) |
|---|---|---|
| Среда запуска (EN: runtime) | Ваш локальный environment, полный доступ к машине | Изолированная «запечатанная комната» (sealed room) с копией кода |
| Память проекта (EN: project memory) | Накапливается между сессиями | Отсутствует; каждый запуск с нуля |
| Режим работы | Открытый, в реальном окружении | Приватное мышление → готовый результат «под дверь» |
| Конвергенция | Нет — оба бетта работают, ни один не движется к другому |  |

Оба подхода жизнеспособны. Ни один не становится другим. Это не конкуренция — это **два разных контракта** с командой.

---

## Механизм lock-in: накопленные слои

> "One developer built six layers of workflow automation over a few months, each layer depending on the previous one."
> *Один разработчик выстроил шесть слоёв автоматизации за несколько месяцев — каждый опирается на предыдущий.*

Переход на другой харнесс сбрасывает все слои в ноль. Умноженный на каждого инженера в команде — это **harness lock-in**, который никто не закладывает в стоимость решения.

**Пять архитектурных решений**, которые компаундируют зависимость прямо сейчас (каждое отдельно, все вместе):
1. Где хранится память проекта
2. Какие инструменты доступны агенту
3. Как управляются параллельные задачи
4. Насколько глубоко команда строит [[Workflow Completion|завершение рабочих процессов]] поверх харнесса
5. Как харнесс накапливает контекст между сессиями

---

## Экономика: кейс Cursor

Cursor — компания с оценкой $2 млрд, тратящая 100% выручки на API-costs. Это **слепое пятно экономики харнессов**: когда инструмент становится [[Implementation Layer|слоем реализации]], стоимость переключения растёт быстрее, чем стоимость использования.

---

## Инструменты из материала

### 1. Harness Audit (5 измерений)
Промпт, который:
- спрашивает, что вы построили
- картирует уязвимости зависимости
- говорит, что делать на этой неделе

### 2. Executive Brief Generator
Переводит аудит в инженеро-недели и деньги — для выравнивания leadership на харнесс-решение как стратегическом обязательстве, а не покупке инструмента.

---

## Терминология

| RU | EN | Wikilink |
|---|---|---|
| Харнесс | Harness | [[Harness]] |
| Запечатанная комната | Sealed room | — |
| Зависимость от харнесса | Harness lock-in | — |
| Слой реализации | Implementation layer | [[Implementation Layer]] |
| Оценка качества | Evals | [[Evals]] |
| Ров / конкурентная защита | Moat | [[Moat]] |
| Ткань реализации | Implementation fabric | [[Implementation Fabric]] |
| Фронтовой инженер | Forward Deployed Engineer | [[Forward Deployed Engineer]] |
| Завершение рабочих процессов | Workflow Completion | [[Workflow Completion]] |

---

## Что использовать для нашего портфеля

Как **AI-интегратор**, работающий через [[Implementation Layer]] и продающий через PE-канал:

1. **Harness — наш продукт, не модель.** Клиент не покупает доступ к GPT или Claude — он покупает накопленный [[Harness]], выстроенный вокруг его [[Systems of Record|систем записи]]. Это наш [[Moat]].

2. **Шесть слоёв накопления = питч для PE.** Каждый слой [[Agentic Workflow|агентного воркфлоу]], построенный поверх клиентской инфраструктуры, увеличивает стоимость переключения и защищает recurring revenue. PE понимает этот язык.

3. **[[Implementation Fabric]] как harness-стратегия.** Наша [[Implementation Fabric]] — это и есть харнесс: память проекта, инструменты, интеграции с [[Business Object|бизнес-объектами]]. Важно артикулировать это явно в клиентских документах.

4. **Harness Audit как точка входа.** 2 промпта из материала — готовый discovery-инструмент: аудит текущего харнесса клиента покажет, где он уязвим и где мы добавляем ценность.

5. **[[Forward Deployed Engineer]] модель.** Anthropic строит enterprise AI services для mid-market именно потому, что [[Implementation Layer]] требует присутствия. Это подтверждает нашу модель FDE-доставки.

---

## Открытые вопросы

- Как нам измерять «глубину харнессной зависимости» у клиента на этапе discovery — какие 3–5 вопросов дают сигнал быстрее всего?
- Есть ли у нас внутренний аналог «harness audit»-промпта, который можно показывать на первой встрече с PE-портфельной компанией?