Der Reddit-Thread von Nutzer /u/zyxciss bündelt eine Community-Umfrage zu lokalen AI-Harnesses mit Fokus auf Coding und Agenten-Workflows. Als Hauptmodelle setzt der Autor Qwen 3.6 35B-A3B und Qwen 3.8 27B ein, ergänzt durch Ornith 1.5 9B für leichtere Aufgaben – allesamt betrieben über llama.cpp als Inferenz-Backend. Konkret genannt werden als Harness-Kandidaten Pi, Hermes TUI und OpenCode; der Autor hat bisher hauptsächlich Codex und Claude Code verwendet, die aber bei lokalen Open-Source-Modellen häufig Probleme mit Tool-Calling und System-Prompts aufweisen. Die Kernfrage ist, welches Setup für kombinierte Coding- und General-Purpose-Agent-Nutzung taugt – also über reine Datei-Bearbeitungs- und Test-Workflows hinausgeht. Besonderes Interesse gilt MCPs (Model Context Protocol-Servern) und weiteren Erweiterungen, die sich als unverzichtbar erwiesen haben. Der Thread spiegelt eine breitere Marktverwirrung wider: Inzwischen existieren nach Einschätzung des Autors über 50 Harness-Optionen, was die Orientierung für Entwickler erheblich erschwert. Gesucht werden konkrete Erfahrungsberichte von Nutzern, die tatsächlich 27B–35B-Modelle lokal betreiben, nicht Cloud-Modell-Empfehlungen.