本文针对C/C++软件中模糊测试（fuzz testing）的关键瓶颈——fuzz harness（连接模糊器和库API的程序）的正确性问题，提出了一种自动化生成高质量harness的系统QuartetFuzz。现有的自动化harness生成工具无法系统性地确保harness的正确性，导致逻辑错误、API误用和生命周期违规等问题在源代码层面被忽视。随着基于大语言模型（LLM）的生成技术使harness创建规模化，缺乏质量控制反而使规模成为负担。QuartetFuzz的核心是四个原则框架：逻辑正确性（P1）、API协议合规（P2）、安全边界尊重（P3）和入口点充分性（P4），这是首个在源代码层面定义harness正确性的框架，包含数学规范与可实现的检查。该系统将这四个原则操作化为一个自主LLM智能体，通过“生成-检查-修复”循环，在模糊测试开始前确保生成的harness满足P1-P4。在涵盖C/C++、Java和JavaScript的23个开源项目上部署后，系统提交了42个漏洞报告，其中29个已被上游修复或确认（包括3个CVE），仅有2个被拒绝（误报率4.8%）。在生成过程中，内置的P1/P2检查自动拦截了58个由harness引起的崩溃，否则这些崩溃将成为误报。当作为质量审核工具应用于70个项目的586个现有生产环境harness时，系统识别出53个违规（45个已确认，35个已修复）。此外，作者发布了包含100个标注harness的数据集以供可复现评估。该工作对于提升模糊测试的有效性、减少误报、以及自动化安全测试基础设施有重要意义。