refactor: research - move domain to repository root

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+# research/harness/notes/ Agent 指南
+
+## 目录职责
+
+`research/harness/notes/` 保存 Harness 研究材料的中文摘记、提纲和待提炼线索。
+
+## 文件地图
+
+```text
+notes/
+├── README.md  # 摘记目录入口
+├── lilian-weng-harness-rsi-outline.md  # Lilian Weng 原文提纲摘记
+├── lilian-weng-harness-rsi-short-note.md  # Lilian Weng 原文短摘
+└── AGENTS.md  # 本目录操作规则
+```
+
+## 修改规则
+
+- 摘记只承载阅读线索和阶段性理解，不替代 `../raw/` 的原始事实层。
+- 新增摘记时必须能追溯到上级 raw 来源或可信一手来源。
+- 稳定结论应迁移到 `../harness-engineering.md`，不要长期停留在 notes。
+- 新增、删除或重命名摘记时，同步更新本目录 `README.md` 和上级 `../README.md`。
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+# Harness 研究摘记
+
+## 字多不看
+
+- 本目录保存 Harness 研究对象的中文摘记、提纲和待提炼线索。
+- 摘记用于帮助快速理解外部材料，不替代 raw 原文事实层。
+- 稳定判断应沉淀到上级 `harness-engineering.md` 或更稳定的 docs / skills 文档。
+
+## 快速导航
+
+| 文档 | 定位 |
+|:---|:---|
+| [Lilian Weng 提纲摘记](lilian-weng-harness-rsi-outline.md) | 面向 RSI 与 Harness 设计模式的中文摘记。 |
+| [Lilian Weng 短摘](lilian-weng-harness-rsi-short-note.md) | Harness 与 RSI 关系的短摘。 |
+| [AGENTS](AGENTS.md) | 本目录操作规则。 |
+
+<details>
+<summary><strong>完整细粒度目录（点击展开/收起）</strong></summary>
+
+### 细粒度目录
+
+- [Lilian Weng 提纲摘记](lilian-weng-harness-rsi-outline.md) - 面向 RSI 与 Harness 设计模式的中文摘记。
+- [Lilian Weng 短摘](lilian-weng-harness-rsi-short-note.md) - Harness 与 RSI 关系的短摘。
+- [AGENTS](AGENTS.md) - 本目录操作规则。
+
+</details>
+
+## 使用方式
+
+- 先用摘记快速建立问题地图，再回到 `../raw/` 核对原始事实。
+- 摘记中的判断必须回流到 `../harness-engineering.md` 后才算稳定研究结论。
+
+## 正文
+
+本 README 只保留摘记目录入口；正文见上方独立文档。
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+# Lilian Weng Harness RSI 提纲摘记
+
+来源：[Harness Engineering for Self-Improvement](https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/)
+
+当 Lilian 发博客，所有的人都放下手上的活，先读为快。
+
+AI未来将进入“递归自我改进”（Recursive Self-improvement， RSI）阶段。Lilian博客讲的就是这个现在很热的话题RSI。
+
+在博客中Lilian谈到：AI 自我改进不一定从模型直接改自己权重开始。更现实的近期路径，是先优化harness：它决定模型如何规划、调用工具、管理上下文、保存状态、评估结果、启动子任务，并在执行中不断迭代。她把 harness 定义为围绕基础模型的一整套执行系统，而不是简单的 prompt、memory、tools 拼装。
+
+文章还拆分了几个现在已经比较明确的 harness 设计模式：
+模式一：工作流自动化，让模型进入“计划、执行、观察/测试、改进、再执行”的循环。
+模式二：把文件系统当作持久记忆，不把所有日志和状态都塞进上下文，而是把实验记录、代码 diff、错误轨迹、论文摘要等落到文件里。
+模式三： 子代理和后台任务，让主代理可以并行探索、运行实验、监控日志，并把结果重新合并回来。
+
+# 面向自我改进的 Harness 工程
+
+日期：2026 年 7 月 4 日  
+预计阅读时间：28 分钟  
+作者：Lilian Weng
+
+## 目录
+
+## Harness 设计模式
+
+### 模式 1：工作流自动化
+
+### 模式 2：将文件系统作为持久记忆
+
+### 模式 3：子代理与后端任务
+
+### 案例研究：Coding Agent Harness
+
+### Harness 层 vs 核心智能？
+
+## Harness 优化
+
+### 上下文工程
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+### 工作流设计
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+### 自我改进的 Harness
+
+### 进化搜索
+
+### 与模型权重的联合优化
+
+## 未来挑战
+
+## 引用
+
+## 附录：一些有用的基准测试
+
+## 参考文献
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+# Lilian Weng Harness RSI 短摘
+
+来源：[Harness Engineering for Self-Improvement](https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/)
+
+AI 自我改进的 harness 工程新帖：https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/
+
+很难预测 RSI 的未来将依赖 harness 到何种程度。很可能 harness 工程将朝着自我改进的方向演进，并启用自动研究，反过来，更智能的模型将保持 harness 的简洁。
+
+即使许多 harness 改进最终被内化到核心模型中，指定目标和上下文的需求也不会消失。