pydantic/pydantic-ai-harness：README 來源編輯指南

pydantic/pydantic-ai-harness 的 README 將專案描述為「Batteries for your Pydantic AI agent.」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「Pydantic AI Harness」下寫到：Pydantic AI's capabilities API is how you give an agent its harness -- bundles of tools, lifecycle hooks, instructions, and model settings that extend what the agent can do without any framework changes.。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「Orchestrating sub-agents: DynamicWorkflow」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：On-demand: deferloading=True keeps the catalog out of the prompt until the model loads the capability, and reveal() adds a sub-agent mid-run without disturbing the prompt cache.。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Budgets: maxagentcalls is an exact, host-enforced ceiling on sub-agent runs (it holds even under concurrent fan-out), and by default the whole tree's token spend lands on the parent run's usage.。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Installation」等段落。可確認的線索包括：The code-mode extra is also supported as an alias.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： make install # install dependencies make format # ruff format make lint # ruff check make typecheck # pyright strict make test # pytest make testcov # pytest with 100% branch coverage 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Installation」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Installation」段落提到：Requires Python 3.10+ and pydantic-ai-slim>=2.18.0.。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：Minor releases (0.1 -> 0.2) may include breaking changes -- renamed parameters, changed defaults, restructured APIs. As the library grows, especially as capabilities gain provider-native support (starting as a local implementation, then。