Agent Harness 构建规范——当 AI 通过编程构建 harness agent(coding agent / 自动化 agent / 长时运行 agent)时,读取本 skill 作为参考标准,确保产出符合 harness 工程架构:Loop / Provider / Tools / Permissions / Session / Compaction / Prompts & Skills / Extensions 七层 + Delivery。覆盖设计决策、可运行 Python 代码模板、长时运行模式。触发词:coding agent、agent loop、tool calling、context management、session persistence、agent harness、构建 agent。Use this skill when the user asks to build a coding agent / automation agent / long-running agent / agent harness.
编程
harness-skill-generator
试用引导用户从 0 构建一个基于 Harness 工程的 Skill。适用于具有一定复杂度的任务场景(多阶段、多分支、需要质检、需要状态持久化)。不适用于简单的单步任务或纯 prompt 优化。触发词:'创建 Skill'、'新建 Skill'、'做一个 Skill'、'构建 Skill'、'skill generator'、'harness skill'。
它能做什么
引导用户从 0 构建一个基于 Harness 工程的 Skill。适用于具有一定复杂度的任务场景(多阶段、多分支、需要质检、需要状态持久化)。不适用于简单的单步任务或纯 prompt 优化。触发词:'创建 Skill'、'新建 Skill'、'做一个 Skill'、'构建 Skill'、'skill generator'、'harness skill'。
技能文档
Harness Skill Generator
边界
做
- 引导用户从 0 创建一个基于 Harness 工程的新 Skill
- 适用于有复杂度的任务:多阶段、多分支、需要质检、需要状态持久化
- 输出完整的 Skill 文件结构(SKILL.md + references/ + templates/)
- 引导用户走完 Problem Scan → Architecture → Scaffold → Fill → Test Run → Delivery 全流程
不做
- 不修改/升级已有 Skill(那是另一个流程)
- 不执行 Skill(创建完交给 Agent 用)
- 不做简单的 prompt 优化(没有阶段/质检/状态需求的任务不需要 harness)
- 不做 Skill 的市场推广/发布
判断规则
- 如果任务是单步完成(如:翻译一段话、回答一个问题)→ 不需要 harness,建议直接写 prompt
- 如果任务是多步但无分支(如:固定的 3 步流程)→ 可以用简化版 harness(无 Checkpoint)
- 如果任务是多步 + 多分支 + 需要质检 + 需要状态→ 进入本 Skill
工作流
Phase 0 Trigger 用户说"创建/新建一个 Skill" → 判断是否需要 harness
▼
Phase 1 Problem Scan 收集痛点 + 边界定义 + 人类工作流拆解 + 步骤归属审查
└ ★Checkpoint 1 确认:痛点 / 边界 / 人类工作流 / 步骤归属
▼
Phase 2 Agent Architecture 方案调研 → 总体方案概览 → 逐项细化每个阶段
└ ★Checkpoint 2 分两步:先确认总体方案,再逐项确认每个阶段
▼
Phase 3 Scaffold 生成文件结构 + SKILL.md 骨架
▼
Phase 4 Fill 逐个填写 references/,逐个与用户确认
└ ★Checkpoint 3 验收:用一个小样本跑通,人类确认方向对
▼
Phase 5 Test Run 用真实任务试运行完整流程 + 修复
▼
Phase 6 Delivery 交付 + 交付确认 + 项目复盘
质检协议
| 节点 | 方式 | 产物 | 为什么 |
|---|---|---|---|
| Phase 1-2 各阶段 | 主 Agent 内联自查(上下文矛盾排查) | 无 | 主 Agent 热上下文,自己检查关联性 |
| Phase 3 骨架 | 主 Agent 内联自查 | 无 | 文件少,结构简单 |
| Phase 4 每个 reference | 用户逐个确认 | 无 | 逐个确认方向对 |
| Phase 4 整体审查 | SubAgent + 消息返回 | 无 | 交付前一致性审查 |
| Phase 4 Checkpoint 3 | 用户跑小样本验收 | checkpoint-3-review.md | 定调,防止方向错 |
| Phase 5 试运行 | 用户 + Agent 联合验收 | test-run-report.md | 最终验收 |
Phase 0 - Trigger
做什么: 判断用户需求是否需要 harness 工程。
| 用户说的话 | 该做的 |
|---|---|
| "创建/新建一个 Skill" | 进入 Phase 1 |
| "帮我做一个 XX 的自动化流程" | 进入 Phase 1(可能是 harness 场景) |
| "帮我写一个 prompt" | 问清楚:是单步任务还是多步?如果是多步 → 推荐进入本 Skill |
| "修改/升级已有的 Skill" | 停下来:不在本 Skill 范围内 |
自检: 用户的任务是否有以下特征?
- 多阶段(>2 步)?
- 多分支(不同情况走不同路径)?
- 需要质检(产出质量不稳定)?
- 需要状态持久化(中断后要恢复)?
如果有 2 个以上 → 推荐用 harness 工程。 如果只有 1 个或没有 → 建议用简化方案。
Phase 1 - Problem Scan
做什么: 定义问题 → 收集痛点 → 拆解人类工作流 → 步骤归属审查。
1.1 问题定义(★先定义问题,再谈痛点)
问用户两个问题:
问题 1: "你想利用这个 Skill 解决什么问题?"
- 不是"你让 AI 做什么",而是"你面临什么问题"
问题 2: "你在自己处理这个问题的过程中,想要解决的痛点是什么?"
- 痛点是问题解决方案的延伸思考
记录为 plan/problem-definition.md。
1.2 边界定义
基于问题和痛点,定义 Skill 的边界:
- 做什么: 3-5 种明确的任务类型
- 不做什么: 容易混淆但不属于本 Skill 的场景
- 判断规则: 什么情况下不进本 Skill
1.3 人类工作流拆解
问用户:"如果是你人工来做这件事,你的步骤是什么?"
要求用户按步骤列出,每步包括:做什么 / 输入 / 输出 / 最容易出错的地方。
记录为 plan/human-workflow.md。
1.4 步骤归属审查
对人类描述的每个步骤,判断:这一步是解决当前问题所必需的,还是属于另一个独立任务?
- 去掉这一步,核心问题仍能被解决 → 属于另一个任务,拆出去
- 这一步的产出是另一步的"预设前提" → 本 Skill 接收其产出作为输入
★Checkpoint 1 - Problem & Boundary
确认项:
- 痛点是否准确? - 有没有遗漏?有没有不是真正痛点的?
- 边界是否合理? - 做什么/不做什么是否清晰?
- 人类工作流是否完整? - 有没有跳步?有没有隐含步骤?
- ★ 步骤归属是否正确? - 有没有把另一个独立任务的内容混进来?
铁律:每项独立确认,禁止打包。
Phase 2 - Agent Architecture(★核心阶段)
做什么: 基于人类工作流,设计 Agent 工作流。
2.1 方案调研(★必须先于方案设计)
在设计 Agent 方案之前,先调研市场上的成熟解决方案。
调研优先级(从高到低):
| 优先级 | 方案来源 | 适用场景 | 举例 |
|---|---|---|---|
| P0 · 市场成熟方案 | 权威 SaaS 软件 / 行业标准工具 / 官方 API | 通用任务,市场上已有成熟方案 | 数据采集用 Apify/八爪鱼;内容生成用 Jasper/Copy.ai |
| P1 · Agent 原生能力 | Agent 自身能力(脚本/API/推理)替代人类操作 | 市场方案不适用,但 Agent 有更高效的方式 | 人类逐个复制 → Agent 批量提取;人类手动分析 → Agent 结构化推理 |
| P2 · 模拟人类行为 | 浏览器自动化 / RPA / 模拟点击 | 平台限制严格,无法用 API 或脚本绕过 | 小红书/BOSS直聘等有反爬机制的平台 |
★ 特殊情况:平台限制场景
当任务涉及小红书、BOSS 直聘等有反爬虫/反 AI 政策的平台时,优先级反转:
- P0:模拟人类行为(合理操作间隔 + 时间波动 + 人机行为模拟)
- P1:官方 API(如有)
- P2:批量脚本(高风险,易被封)
调研输出 plan/solution-research.md,包含:
- 调研了哪些方案
- 各方案的优劣对比
- 最终选择的方案及理由
2.2 总体方案概览(★先给整体,再逐项细化)
不能一步生成所有工作阶段方案。 必须分两步:
第一步:给用户看总体方案概览
## 总体方案
### 工作阶段概览
| 阶段 | 名称 | 一句话描述 | 依赖 |
|---|---|---|---|
| Phase 0 | [名称] | [做什么] | - |
| Phase 1 | [名称] | [做什么] | Phase 0 |
| ... | ... | ... | ... |
### 分支路由概览
[如有分支,列出条件和路径]
### 关键决策点
[列出需要人类确认的节点]
等用户确认总体方案后,进入第二步。
第二步:逐项细化每个阶段
对每个阶段,逐一与用户确认:
- 阶段名称
- 方法(具体怎么做)
- 步骤(拆成子步骤)
- 输入/产出(格式和存放位置)
- 质检方案(内联自查/SubAgent/写文件)
- 状态文件(哪些决策需要持久化)
- 是否需要 Checkpoint
每个阶段确认完毕后,才能进入下一个阶段的细化。
输出 plan/agent-workflow.md,包含所有阶段的完整定义。
2.3 分支路由设计
如果任务有多条路径,设计路由规则:
## 分支路由
| 条件 | 路径 | 优先级 |
|---|---|---|
| [条件1] | 方案A | P0 |
| [条件2] | 方案B | P1 |
| [条件3] | 方案C | P2 |
| 无法判断 | ★停下来问用户 | - |
铁律:无法判断时必须停下来问用户,不能猜。
2.4 质检矩阵设计
对每个阶段设计质检方式:
| 阶段 | 产出 | 风险 | 质检方式 | 产物 |
|---|---|---|---|---|
| [阶段名] | [文件] | 低/中/高/最高 | 内联自查/SubAgent+消息/SubAgent+文件 | [无/review/xxx.md] |
2.5 状态文件设计
定义项目工作区结构:
/
├── [状态文件1] [作用]
├── [状态文件2] [作用]
├── [产出目录]/
│ └── [产出文件]
└── review/
└── [审查文件](按需)
★Checkpoint 2 - Architecture
分两步确认:
第一步:确认总体方案
- 方案调研是否充分? - 有没有遗漏更优的市场方案?
- 总体阶段划分是否合理? - 有没有多余/缺失的阶段?
- 分支路由是否完整? - 有没有未覆盖的情况?
第二步:逐项确认每个阶段
对每个阶段,独立确认:
- 方法是否最优? - 是否有更好的 Agent 方案?
- 产出是否明确? - 格式、存放位置、命名规范
- 质检是否匹配? - 风险和质检力度是否对应
- 状态文件是否最少化? - 有没有可以合并的文件
铁律:每个阶段独立确认,不能一次性全部确认。Agent 必须解释每个设计决策的理由。
Phase 3 - Scaffold
做什么: 生成 Skill 文件结构 + SKILL.md 骨架。
3.1 创建目录结构
mkdir -p /{references,templates}
3.2 生成 SKILL.md 骨架
按以下模板生成,只填骨架不填细节:
---
name:
description: "<一句话描述> + 触发词:<触发词列表>"
---
#
## 边界
[从 Phase 1.2 填入]
## 工作流
[从 Phase 2.2 填入阶段名和箭头]
## 质检协议
[从 Phase 2.4 填入表格]
## Phase 0 - [名称]
做什么(2-3行)
必读:references/xxx.md
## Phase 1 - [名称]
...
## ★Checkpoint N - [名称] ★硬节点
确认项:[清单]
铁律:[约束]
## 铁律
[从 Phase 2 提取最重要的 3-7 条约束]
3.3 生成 references/ 目录
为每个阶段创建一个 reference 文件骨架:
references/
├── [阶段1]-rules.md Phase 1 的详细规则
├── [阶段2]-template.md Phase 2 的模板
├── quality-checklist.md 质检清单
├── style-contract.md 风格契约(如有输出格式要求)
├── branch-routing.md 分支路由规则(如有多分支)
└── repair-rules.md 修复规则
Phase 4 - Fill
做什么: 逐个填写 references/ 的内容,逐个与用户确认。
填写顺序
1. quality-checklist.md 质检清单(先定义标准,再写规则)
2. style-contract.md 风格契约(如有)
3. [阶段1]-rules.md 第一个阶段的详细规则
4. [阶段2]-template.md 第二个阶段的模板
5. ... 按阶段顺序逐个填写
6. branch-routing.md 分支路由规则(最后写,因为需要全局视角)
7. repair-rules.md 修复规则(最后写)
每个 reference 的内容要求
每个 reference 文件必须包含:
- 做什么(3-5 行)
- 怎么做(详细步骤)
- 输入/产出(明确格式)
- 反模式(❌ 不能做什么)
- 自检清单(Agent 完成后自查的 3-5 条)
★ 每个 reference 完成后 - 逐个与用户确认
不能一次性全部写完让用户自己看。必须逐个确认:
- 写完一个 reference
- 展示给用户,说明这个 reference 覆盖的内容
- 等用户确认通过后,再写下一个
★ 整体审查(★所有 reference 完成后,交付前)
所有 reference 写完 + 用户逐个确认通过后,交付前进行一次整体审查:
- 用 SubAgent 对整个 Skill 进行一致性审查(以消息返回 pass/fail)
- 审查要点:reference 之间是否矛盾、SKILL.md 与 references 是否一致、质检协议是否完整
- fail 项直接修
- 修复后进入 Checkpoint 3
★Checkpoint 3 - Sample Test(★硬节点 · 必须停)
在填写完所有 reference 后,用一个小样本跑通 Phase 0-2(至少到第一个 Checkpoint)。
确认项:
- 触发是否正确? - Skill 能否被正确识别和进入?
- 第一个阶段的产出是否符合预期? - 格式/内容/结构是否对?
- reference 是否够用? - Agent 读了 reference 后能否正确执行?
铁律:人类必须验收小样本后才能进入 Phase 5 全量测试。
Phase 5 - Test Run
做什么: 用一个真实的、中等复杂度的任务试运行完整 Skill 流程。
试运行清单
- Phase 0:触发是否正确?
- Phase 1:输入标准化是否完整?
- Checkpoint 1:确认项是否完整?有没有遗漏?
- Phase 2:构建是否顺利?
- Phase 2+:质检是否发现了真问题?
- Checkpoint 3:交付流程是否完整?
- 状态文件:中断后能否恢复?
- 文件结构:是否清晰有序?
迭代原则
- 每次试运行只修一个问题
- 修 bug 而不是重设计(除非发现根本性设计缺陷)
- 问题记录到
test-run-report.md
Phase 6 - Delivery
做什么: 交付完整 Skill + 使用说明 + 项目复盘。
6.1 交付物
- 完整的 Skill 目录(SKILL.md + references/ + templates/)
- 使用说明(README.md:怎么安装、怎么触发、注意事项)
- test-run-report.md(试运行结果 + 修复记录)
- project-summary.md(项目总结 + 复盘)
6.2 安装
- Skill 安装到
/Users/ii/.agents/skills//(所有 Agent 共享) - 更新 AGENTS.md 的 Skill 列表(如需要)
- 记录到 MEMORY.md 的 Skill 创建记录
6.3 交付确认(★必须与用户确认)
交付后不能直接结束。必须与用户确认:
- 交付是否完整? - 用户是否收到了所有需要的文件?
- 任务是否结束? - 用户是否还有未完成的需求?
只有用户确认"任务完成"后,才能进入复盘。
6.4 项目复盘(★任务结束后的必做步骤)
生成 project-summary.md,包含:
# 项目总结 - [Skill 名称]
## 1. 任务目标
[简要描述最初的任务目标]
## 2. 交付评估
- [ ] 交付物是否完整?
- [ ] 是否满足任务目标?
- [ ] 用户是否确认完成?
## 3. 过程记录
### 3.1 是否有返工/中断/调整?
| # | 阶段 | 调整内容 | 原因分析 |
|---|---|---|---|
| 1 | [阶段] | [改了什么] | [为什么] |
### 3.2 调整原因分类
对每个调整,分析根因:
- **A. 任务目标不清晰** - 当初需求细化不够,导致中途改方向
- **B. 用户预期调整** - 用户在过程中改变了想法(合理调整)
- **C. Skill 能力不足** - Skill 的设计有缺陷,无法处理某种情况
### 3.3 Skill 优化建议
如果调整原因属于 C(Skill 能力不足),记录优化建议:
| # | 问题 | 优化建议 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| 1 | [问题] | [怎么改 Skill] | P0/P1/P2 |
## 4. 总结
[一句话总结本次项目的关键收获]
复盘的目的: 把本次项目的经验变成下次可以复用的资产。如果发现 Skill 的缺陷,记录优化建议,方便后续迭代。
铁律
- 人类方案是起点,不是终点 - Agent 必须基于人类方案提出更优的 Agent 方案,不能照搬
- 方案调研优先 - 先看市场成熟方案,再想 Agent 原生能力,最后才考虑模拟人类行为
- 无法判断时必须停下来问 - 分支路由不确定时,禁止猜测
- 先小后大 - Checkpoint 3 必须用小样本验收,不能跳过直接全量
- 文件分层 - 状态文件 / 产出文件 / 脚本必须分开放,禁止散落根目录
- 状态持久化 - 关键决策必须落盘到文件,不能只存在聊天上下文
- 禁止静默替用户选择 - Checkpoint 的每项决策必须独立确认
- 逐项细化,不一次性铺开 - Phase 2 先给总体方案,再逐阶段细化;Phase 4 逐个写 reference 并确认
- 交付后必须复盘 - 不能交付就结束,必须确认交付完整性 + 生成项目总结
文件读取指南(渐进加载)
| 阶段 | 必读 | 按需查 |
|---|---|---|
| Phase 0 Trigger | -- | -- |
| Phase 1 Problem Scan | references/problem-scan-guide.md | -- |
| Phase 2 Architecture | references/architecture-guide.md, references/branch-routing.md | references/quality-matrix.md |
| Phase 3 Scaffold | references/scaffold-template.md | -- |
| Phase 4 Fill | references/reference-writing-guide.md, references/style-contract.md | references/quality-checklist.md |
| Phase 5 Test Run | references/test-run-guide.md | -- |
| Phase 6 Delivery | -- | -- |
相关技能
1. Six-phase pipeline for creating Huawei Cloud skills — Socratic requirements gathering, CLI→SDK→API research, MD generation, test preparation, detailed testing, and final cleanup & compliance check 2. Phase-chained dependency: each phase builds on the previous phase's output, no phase may be skipped 3. Supports CLI, SDK, and REST API execution modes with automatic fallback detection 4. Generates complete skill directory structure with SKILL.md, references/, scripts/, templates/ 5. Validates against the Huawei Cloud Skill Specification (华为云Skill检查规范) Triggers include: "创建华为云Skill","新建华为云Skill","华为云skill创建器","创建 Skill","新建 Skill","skill 创建器","create skill","build skill","new skill","skill creator","scaffold a Huawei Cloud skill","wrap CLI or OpenAPI into a skill","package cloud operations into a skill","帮我创建华为云Skill","帮我新建一个Skill","封装华为云CLI为Skill","华为云Skill脚手架","帮我创建一个skill","我需要一个skill","建一个skill","生成skill","帮我建一个华为云skill".
生成 Agent Skill 课程的课后巩固材料与练习作业。当用户为"Skill/技能机制"课程做课后复习、巩固讲解、出练习题、生成参考答案,或提到"课后巩固、出作业、练习题、参考答案"且话题围绕 Agent Skill(SKILL.md、frontmatter、渐进式披露、技能触发)时使用。
Use this skill when designing or operating a Harness-style control layer for OpenClaw setups with many skills, memory surfaces, safety-sensitive tools, playb...
Build a complete multi-agent orchestration harness for an OpenClaw (or similar) agentic system — defining a CTO/orchestrator agent, tiered specialist agents,...
技能锻造炉。从对话/任务中分析可重复流程,自动生成标准 SKILL.md 模板。受 Claude Code Skillify 设计模式启发,完全原创实现——不涉及任何泄露代码。