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AllenDarwin

[开源] 大禹治库 Skill:一次 Harness Engineering 实践,把 AI 协作规则沉淀进仓库

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  •   AllenDarwin · 6 days ago · 699 views

    Dayu Harness Skill banner

    大家好,分享一个最近整理出来的开源项目:Dayu Harness Skill ,也叫「大禹治库」。

    项目地址: https://github.com/kinoward/dayu-harness-skill

    如果这个方向对你有帮助,也欢迎 Star ;如果试用中遇到问题,或者觉得某些设计不符合真实项目习惯,也欢迎直接提 Issue 。

    为什么做这个

    它的核心想法来自 Harness Engineering:人不再只是在每次对话里反复提醒 AI Agent ,而是把项目约束、协作规则和反馈机制沉淀到仓库里,让 Agent 在一个更明确、更可检查的工程环境中工作。

    我理解这个项目大概是:

    人类定义意图、边界和反馈回路; Agent 执行具体任务;仓库负责沉淀长期事实;脚本和 CI 负责机械化检查。

    如果用一张图概括,它大概是这个流向:

    Harness Engineering flow

    如果图片没有正常显示,可以先看这个简化版:

    聊天提示 / PR 评论 / 口头约定 / 旧文档
            |
            v
    Dayu Harness Skill 分析、融合、部署
            |
            v
    AGENTS.md + docs/harness + hooks + CI + sensors
            |
            v
    Agent 读取项目地图 -> 执行任务 -> 脚本检查 -> 经验回写仓库
    

    想解决的问题

    这个项目想解决的问题也比较具体:

    现在很多项目已经开始让 Claude Code 、Codex 或其他 Agent 参与开发、审查、排障和文档维护,但规则经常散在聊天记录、PR 评论、口头约定和旧文档里。结果就是每次开新会话、换新工具、换新成员,都要重新解释一遍项目规则。

    Dayu Harness Skill 的做法不是让某个 Agent 在某次对话里更听话,而是把这些长期规则写回项目仓库,让仓库自己拥有一套可版本化、可审查、可迁移的协作体系。

    它会做什么

    它主要会做几件事:

    • 建立以 AGENTS.md 为根的项目地图和渐进式文档索引
    • docs/harness/ 里沉淀 AI 协作规则、维护说明和检查入口
    • 按需生成 Git hooks 、CI 、提交规范、PR 指南和质量检查配置
    • 提供 audit / validate / consistency 脚本,尽量用机械化检查替代口头承诺
    • 把 ADR 、排障记录、研究资料、产品上下文等长期知识放到固定目录

    它是一个一次性部署、融合、诊断和维护入口,不是长期运行时服务。使用完成后可以删除 Skill ,真正留下来生效的是目标项目里的 AGENTS.mddocs/、hooks 、CI 和维护脚本。

    怎么使用

    安装方式大概是:

    cd <target-project>
    npx skills add kinoward/dayu-harness-skill
    

    然后在支持 Agent Skills 的客户端里输入:

    /dayu-harness
    

    它会先分析项目现状,再给出 dry-run 或 merge plan 。已有 hooks 、CI 、lint 、发布配置默认不会直接覆盖,会先让你确认是保留、替换、合并还是跳过。

    适合哪些项目

    比较适合这些场景:

    • 新项目想从第一天就建立 AI 协作和项目治理入口
    • 老项目已经有零散文档、hooks 、CI 或提交规范,想整理成一套可维护体系
    • 团队希望 AI 协作经验能沉淀到仓库,而不是留在不可检索的聊天记录里
    • 希望 Claude Code 、Codex 、通用 Agent Skills 客户端之间的项目规则尽量可迁移

    参考资料

    项目参考过这些资料和仓库:

    还不成熟的地方

    目前项目肯定还有不成熟的地方,比如模板还偏通用,对不同语言栈、团队规模和已有工程体系的适配还需要更多真实项目反馈。也欢迎大家直接指出哪些设计过重、哪些地方不符合实际开发习惯,可以在帖子里交流,也可以到 GitHub 提 Issue 。

    如果你也在折腾 AI Agent 参与真实项目开发,或者已经在实践 Harness Engineering 、AGENTS.md 、Claude Skills 、Codex 这类工作流,欢迎交流一下你们是怎么管理项目规则、长期上下文和自动化反馈的。项目如果对你有一点启发,也欢迎顺手给个 Star 。

    感谢各位。

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