2217173240/coding-agent-prompt-best-practice/harness-engineering
Claude Code and agent skill by 2217173240/coding-agent-prompt-best-practice
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将复杂开发任务放入“harness 优先”的执行框架,规范代理在真实工具链中的自主执行、人机协作与主动求助。用于需要在代码库中持续迭代并以测试/日志/CI 为证据交付的场景,尤其适合长链路排障、跨模块修复、权限受限环境、CI 失败修复和需要明确“何时请求人工决策”的任务。
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Harness Collaboration Skill
核心目标
- 把任务放进可执行 harness,而不是只依赖提示词。
- 用可观测证据驱动迭代:工具输出、测试结果、日志、CI 状态。
- 降低人机来回拉扯:让代理先跑,达到阈值再请求人工决策。
- 在求助时提供结构化选项,而不是只汇报失败。
执行流程
1) 先定义成功与边界
- 明确交付物、验收标准、约束条件、不可改动范围。
- 把任务拆成 3-6 个可验证里程碑,每步都能用命令或文件证据判定完成。
- 在开始前写明失败可接受范围(例如允许重试次数、最长探索时间)。
2) 优先完善 harness,再让代理执行
- 按最小权限逐级放开能力,不一次性给最高权限:
- L1: 只读代码与文档
- L2: 可运行测试与静态检查
- L3: 可修改代码并回归
- L4: 可执行需要授权的外部操作(发布、生产变更)
- 在每一级都定义“升级条件”和“回滚条件”。
- 缺少关键工具时先补工具链,再做深度优化。
3) 给代理自主探索预算,避免每步打断
- 设定时间预算和尝试预算(例如单问题最多 20 分钟或 3 次同类尝试)。
- 要求每轮迭代都产出证据:做了什么、结果如何、下一步假设是什么。
- 禁止“无证据重试”:同样手段失败后,必须换策略或请求人工输入。
4) 按阈值触发主动求助
- 任一条件满足即主动请求人工决策:
- 同类失败连续 2-3 次,且误差模式一致;
- 缺少关键上下文(需求口径、环境变量、数据权限);
- 需要越过安全边界或执行高风险变更;
- 出现多解分支且成本/风险显著不同。
- 求助时一次性提供:
- 已尝试动作与证据;
- 根因假设与不确定点;
- 2-3 个可选方案(收益、风险、时间成本)。
5) 用“选项型提问”提升协作效率
- 采用封闭式选项,减少往返:
- 选项 A(推荐):低风险、耗时短、覆盖 80% 场景
- 选项 B:中风险、改动较大、收益更高
- 选项 C:高风险、仅在强需求时采用
- 每次提问只聚焦一个决策点,避免在一个消息中混入多个问题。
6) 以“可追溯交付”收束
- 交付内容必须包含:
- 变更清单(文件与关键行为);
- 验证证据(命令、结果、失败与修复过程);
- 已知风险与边界(明确未覆盖项)。
- 严禁静默降级、伪成功路径、隐藏失败。
主动协作消息模板
在触发求助阈值后,使用以下模板:
反模式
- 过早求助:尚未形成证据就请求人工接管。
- 无界重试:重复同一命令但不改变假设。
- 静默绕过:用兜底路径掩盖真实失败。
- 只报问题不报选项:把决策压力全部转移给人工。
- 完成后无证据:缺少可复现实验与验证记录。
参考资料
- 读取
references/harness-engineering-digest.md获取文章蒸馏与落地检查清单。
Security
- Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
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Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingharness-engineering/SKILL.md
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