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# AI代理工程基础设施
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`AI代理` `工程基础` `上下文工程` `代码规范` `多代理架构`
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# harness-engineering
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一个用于搭建和改进 **harness 工程**的 [agent skill](https://skills.sh) —— 让 AI 代理在你的代码库中高效运作的基础设施。
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> **Harness = AI 代理的操作系统。** 模型是 CPU，上下文窗口是内存，harness 是操作系统。
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## 安装
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```bash
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npx skills add 10xChengTu/harness-engineering
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```
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## 功能介绍
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这个 skill 教会你的 AI 代理如何为任意项目构建和维护 harness 层 —— 包括 `AGENTS.md`、`docs/` 目录、Lint 规则、约束条件和评估系统，它们共同决定代理的输出质量。
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**核心原则：** 从简单开始，仅在必要时增加复杂度。每个 harness 组件都编码了一个关于"模型独立完成时的不足"的假设。
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### 触发场景
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| 你说… | Skill 执行… |
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| "为 AI 代理配置这个项目" | 完整的项目 harness 初始化 |
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| "创建一个 AGENTS.md" | 搭建入口文件及文档目录结构 |
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| "代理总是忽略代码规范" | 诊断 harness 缺口，而非模型问题 |
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| "为什么它总把 X 搞错？" | 定位 harness 层的根本原因 |
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| "让代理在这个代码库上表现更好" | 评估并逐步改进 harness |
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## 涵盖内容
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该 skill 包含 7 个参考模块，代理按需查阅：
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| 模块 | 涵盖内容 |
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| **项目配置** | `AGENTS.md` 结构、`docs/` 目录、设计说明、初始化脚本 |
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| **上下文工程** | 代理可见内容、渐进式信息披露、工作状态管理 |
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| **约束与护栏** | Linter、类型系统、架构强制执行、安全自主边界 |
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| **多代理架构** | 代理职责分离、协调协议、委派模式 |
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| **评估与反馈** | 测试代理输出、评分、可观测性、反馈闭环 |
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| **长期任务** | 进度追踪、上下文重置、交接产物 |
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| **问题诊断** | 代理表现不佳时的症状 → 根因映射 |
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## 为什么要用它
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代理输出质量差，几乎总是 harness 问题，而非模型问题。当你的代理无视规范、做出错误假设或产出不一致的结果时，解决方案是更好的上下文、约束和反馈闭环，而不是换一个更大的模型。
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这个 skill 将真实代理部署中积累的模式与反模式编码固化，让你无需重复踩坑。
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## 兼容性
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适用于所有支持 [Agent Skills 规范](https://agentskills.io) 的代理，包括 Claude Code、OpenCode、Cursor、Codex、Cline、GitHub Copilot 以及 [40 余种其他工具](https://github.com/vercel-labs/skills#supported-agents)。 |