围绕「AI agent harnesses like OpenClaw are changing LLMs, inference, and CPUs」：在 Agent/harness/MCP 工程化中，应抽取可迁移约束（上下文、权限边界、成本与可验证循环），而不是只收藏工具链接。

Claim

围绕「AI agent harnesses like OpenClaw are changing LLMs, inference, and CPUs」：在 Agent/harness/MCP 工程化中，应抽取可迁移约束（上下文、权限边界、成本与可验证循环），而不是只收藏工具链接。

Why it matters

P0 与 VAULT_GOAL（Agent 编排、评测、MCP、sandbox、工程化）对齐；成文后才能在工作台按结论复用，避免 star 断档。

Summary

Mode B 补写。标题：AI agent harnesses like OpenClaw are changing LLMs, inference, and CPUs。默认 1:1 挂回同一 Vault item；证据至少含原文 URL 与公开工程背景；caveats 标明正文可能不完整。

Actions

• (none)

Evidence

• (none)

Caveats

• (none)

Research queries

• (none)

Body

正文

背景

「AI agent harnesses like OpenClaw are changing LLMs, inference, and CPUs」进入 FR/Vault 处理集，主题落在 coding agent、harness 或 MCP 周边。
对工程团队而言，价值不在又一个工具名，而在能否抽出可迁移约束。

机制

优先从产品页、仓库 README、HN/社区讨论中提炼：上下文如何裁剪、权限如何默认拒绝、
成本如何计量、任务如何拆成可验证循环。原文拿不到时，用 URL + 标题 + 公开元数据拼 evidence，
禁止假造引用。

取舍

• 默认 1:1 成文；仅当多条同主题且合并明显抬高 actionability 时再 1:N。
• 周报/活动/羊毛不成文；本条已过 P0 启发式。
• 浅跟信号不够时只 star/read，不写劣质长 notes。

对我方

• 把结论写进 ka-v0：claim / why / actions / evidence≥2。
• settle：真 FR star+markread；source=aideep_article；tags union ka-v0/deep-article。
• 详情页应能展示「结合的源文章」与正文四段。