ai-harness-zh
ai-harness-zh 是一个以中文维护的 AI Harness 研究与沉淀工作区。
可以先用一句很粗暴但有效的话理解 AI Harness：它就是除了 LLM 外的一切。凡是把模型变成可稳定工作的 coding agent 所需的外壳和运行机制，例如 prompt、角色分工、skills、commands、hooks、rules、工具接入、上下文注入、记忆、计划与执行流程、验证机制、权限与运行约束，基本都属于 harness。
但并不是整套 harness 都由我们控制。对大多数 coding agent 来说，真正能被用户放进仓库、长期定制和分发的，通常是 agent 暴露出来的那些扩展口子，例如 AGENTS.md、SKILL.md、commands、hooks / plugins、rules、MCP 配置、target 包和配套文档。
这个仓库关心的正是这部分“可定制的 Harness”。这里会先在 references/translations/ 中汇总、翻译和整理社区里成熟且有代表性的 harness 资产，再把适合长期维护的 workflow、prompt、skill、command、agent 和 target 提炼、重组并沉淀为自有 package，统一整理在 packages/<package>/。换句话说，这里既在看成熟 harness 已经做到哪里，也在补普通开发者日常裸用 Claude Code 一类工具时通常缺失的那一层。
成熟 harness 一般已经做到什么
如果只看当前仓库，很容易把 harness 理解成 prompt + skill 的整理工作。但对大多数日常开发者来说，平时其实常常只是裸用 Claude Code 这类工具；而成熟 harness 通常已经把更多能力做成系统，其中有不少正是普通使用者日常还没有系统化补齐的部分。
| 类别 | 成熟 harness 常见做法 | 我们仓库当前已有能力 | 普通开发者通常还没有系统化补齐的部分 |
|---|
| 需求澄清与方案化 | superpowers 会把 brainstorming、writing-plans 串成明确前置流程；brainstorming 先收敛需求，writing-plans 再生成细任务计划。 | packages/nanospec/ 提供任务容器与中间文档规范，packages/spec-driven/ 提供 spec-driven 工作流。 | 自动触发的前置流程、分段审批体验、从 spec 到 plan 的强约束串联仍主要靠 prompt 纪律，而不是平台级工作流。 |
| 执行编排与隔离 | superpowers 的 subagent-driven-development、using-git-worktrees 已经把子 agent 执行和隔离工作区做成常规流程；oh-my-opencode 进一步把 delegate_task、background-agent 做成运行时原语。 | packages/agent-orchestration/ 已沉淀多 agent 协作与委派编排方法；packages/git-workflows/ 已覆盖 worktree 建立、分支收尾与清理流程。 | 结构化委派协议、后台任务状态机、会话续跑和真正的平台运行时还没有在仓库里落成。 |
| 质量门禁与验收 | superpowers 的 test-driven-development、requesting-code-review、verification-before-completion 把 TDD、评审、完成前验证串成闭环；everything-claude-code 还有 /quality-gate、/security-scan、plankton-code-quality 这类更强的质量入口。 | packages/quality-workflows/ 已有 quality-tdd、quality-verify、quality-review、quality-review-feedback；packages/github-workflows/ 开始承接远端 PR / comments / checks / merge 生命周期。 | 自动触发的质量 hooks、阻塞式 gate、安全扫描接入、写码后即时修复链路，还没有做成平台约束。 |
| 搜索、代码理解与上下文治理 | everything-claude-code 有 search-first；oh-my-opencode 不只做 grep，还把 lsp、ast-grep、directory-readme-injector、context-injector 做进工具链和注入链路。 | packages/search-first/ 已覆盖“先搜索再实现”的工作流，packages/codex-base/ 提供基础 target 侧配置。 | 语义级代码工具接入、目录级上下文自动注入、压缩后的状态恢复、运行时上下文治理目前还没有完整实现。 |
| 学习沉淀与上下文压缩 | everything-claude-code 已经把 continuous-learning-v2、strategic-compact 做成长期学习和上下文压缩能力。 | packages/learning-evolution/ 已经覆盖学习信号识别、分流与沉淀；packages/session-workflows/ 提供显式 session handoff；packages/nanospec/ 提供任务过程落盘。 | 自动提取、置信度评分、压缩时机治理、压缩后恢复策略，还没有形成一套运行时闭环。 |
| 平台适配、规则与运行时治理 | everything-claude-code 同时维护 Codex、OpenCode、Cursor、Claude Code 侧的 hooks、rules、commands、MCP 和测试；oh-my-opencode 还有大量治理型 hooks，例如 todo-continuation-enforcer、tool-output-truncator、edit-error-recovery。 | packages/codex-base/ 是当前仓库的 Codex 基线 target，其他 package 也已有 targets/codex/ 分发副本。 | 跨平台 target、真正可运行的 hooks / plugins、安装与 doctor、回归测试、失败恢复和自愈治理，还基本停留在参考与拆解阶段。 |
这个仓库的价值
- 把外部成熟 harness 拆成可理解、可比较、可复用的能力层，而不是只收集零散 prompt
- 聚焦 coding agent 已经暴露出的定制入口，沉淀成可直接分发的 package
- 在中文语境下完成筛选、重写与结构化整理，让这些 Harness 资产更适合长期维护与团队复用
推荐先参考的 harness
如果你想理解“一个成熟的 AI coding harness 长什么样”，建议优先看下面四个对象：
