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OpenClaw 하네스 — Plan→Work→Review 에이전트 오케스트레이션 + 모델 라우팅 + 채널 브릿지. Claude Code 하네스 생태계 분석 기반. GLM/GPT/Claude 모델 지원. GLM-5.1 포함. 한국어 감지→GLM 자동 라우팅. sessions_spawn으로 에이전트별 모델 별도 지정. 브릿지로 실시간 채널 알림.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | harness |
| description | OpenClaw 하네스 — Plan→Work→Review 에이전트 오케스트레이션 + 모델 라우팅 + 채널 브릿지. Claude Code 하네스 생태계 분석 기반. GLM/GPT/Claude 모델 지원. GLM-5.1 포함. 한국어 감지→GLM 자동 라우팅. sessions_spawn으로 에이전트별 모델 별도 지정. 브릿지로 실시간 채널 알림. |
에이전트 기반 작업 오케스트레이션 스킬. Plan→Work→Review 사이클로 구조화된 작업 수행. 브릿지가 에이전트 상태를 실시간으로 추적하고 채널에 알림을 전송합니다.
bash ~/.openclaw/skills/harness/scripts/route-task.sh "태스크 설명"
에이전트 프롬프트를 읽어서 sessions_spawn에 전달:
| 에이전트 | 역할 | 권한 | Lite | Pro / Max |
|---|---|---|---|---|
| planner | 계획 수립 (읽기 전용) | read-only | glm-5 | glm-5.1 |
| worker | 코드 구현 | read+write+exec | glm-5 | glm-5.1 |
| reviewer | 5관점 리뷰 + 갭 감지 (읽기 전용) | read-only | glm-5 | glm-5.1 |
| debugger | 체계적 디버깅 | read+exec | glm-5-turbo | glm-5 |
| bridge | 상태 추적 + 채널 알림 | read+write | glm-5-turbo | glm-5-turbo |
Codex OAuth 활성 시 worker/debugger의 HIGH 슬롯은
gpt-5.4로 자동 오버레이됩니다.
Plan→Work→Review 전체 실행 (v2: 갭 루프 포함):
# 상태 확인
bash ~/.openclaw/skills/harness/scripts/bridge.sh status
# 새 사이클 초기화
bash ~/.openclaw/skills/harness/scripts/bridge.sh reset "my-cycle" full
# 단계 전환 (자동 호출됨)
bash ~/.openclaw/skills/harness/scripts/bridge.sh phase WORKING
| 원칙 | 설명 |
|---|---|
| P1: 화면 없이 동작 | 터미널을 보지 않아도 채널 알림으로 전체 상태 파악 |
| P2: 실패는 즉시 알림 | 성공은 배치, 실패는 20초 내 개별 알림 |
| P3: 브릿지 장애 격리 | 브릿지 죽어도 파이프라인 정상 동작, 지연 ≤5s |
| P4: 자동 감지 | 채널/모델/세션 자동 감지, 설정 0개 추가 |
브릿지는 OpenClaw 런타임 컨텍스트에서 다음을 자동 감지합니다:
| 정보 | 감지 방법 | 수동 설정 |
|---|---|---|
| 채널 | 현재 메시지 컨텍스트 | ❌ 불필요 |
| 채널 ID | inbound_meta.chat_id | ❌ 불필요 |
| 모델 | session_status | ❌ 불필요 |
| Gateway URL | 내부 통신 (message 툴) | ❌ 불필요 |
| 세션 키 | 현재 세션 컨텍스트 | ❌ 불필요 |
# 단계 전환 (D3)
🔄 [harness] → Work 단계 시작 (Plan 완료, 45초)
# 성공 배치 (X3, X4)
✅ [harness] 2/3 완료 (67%)
├── worker-1: API 구현 (glm-5.1, 120s)
├── worker-2: 테스트 작성 (glm-5-turbo, 45s)
└── 예상 잔여: ~60초
# 실패 즉시 (D2)
❌ [harness] worker-3 실패
├── 태스크: DB 마이그레이션
├── 에러: connection refused (마지막 5줄)
└── 상태: 2/3 완료 — 나머지 진행 중
# 브릿지 장애 (D5)
⚠️ [harness] 브릿지 알림 전송 실패 (3회 재시도 후)
├── 원인: 채널 연결 불가
└── 파이프라인은 정상 동작 중
# 갭 감지 (우로보로스 루프)
⚡ [harness] worker-2 갭 감지 (scope_creep)
├── 원인: TODO 앱에 알림 시스템 자의 추가
├── 수정 방향: 알림 기능 제거, 단순 CRUD로 축소
├── 루프: 0/1
└── 상태: 1/3
# 갭 수정 시작
🔄 [harness] worker-2 갭 수정 시작 (루프 1/1)
BRIDGE=~/.openclaw/skills/harness/scripts/bridge.sh
# 사이클 관리
$BRIDGE reset <cycle_id> [mode] # 새 사이클 시작
$BRIDGE status # 현재 상태 출력
# 단계 전환
$BRIDGE phase <phase> # IDLE/PLANNING/WORKING/REVIEWING/COMPLETE
# 에이전트 추적
$BRIDGE agent-start <id> [model] # 에이전트 시작 등록
$BRIDGE complete <id> [요약] # 성공 완료 (배치 대상)
$BRIDGE fail <id> <에러> [로그] # 실패 (즉시 알림)
$BRIDGE batch # 성공 배치 알림 전송
# 장애 관리
$BRIDGE bridge-error <에러> # 브릿지 장애 기록 (3회→에스컬레이션)
복잡도 × 카테고리 × 활성 플랜 매트릭스 (Pro 기준):
| 카테고리 | LOW (0-4) | MEDIUM (5-9) | HIGH (10+) |
|---|---|---|---|
| 코딩 일반 | glm-5-turbo | glm-5 | glm-5.1 |
| 아키텍처 | glm-5 | glm-5.1 | glm-5.1 |
| 한국어 NLP | glm-5-turbo | glm-5 | glm-5.1 |
| 디버깅 | glm-5-turbo | glm-5 | glm-5.1 |
| 보안 | glm-5 | glm-5.1 | glm-5.1 |
| 콘텐츠 | glm-5-turbo | glm-5 | glm-5.1 |
glm-5 로 강등 (GLM-5.1 미포함)glm-5.1 사용gpt-5.4 로 오버레이자세한 내용: docs/zai-coding-plan.md
에이전트 정의 파일을 읽어서 sessions_spawn 호출:
sessions_spawn(
label: "harness-planner",
model: "zai/glm-5.1",
mode: "run",
task: "태스크 설명 + 에이전트 지침 포함"
)
에이전트별 다른 모델 지정 가능 (이게 핵심).
~/.openclaw/skills/harness/
├── SKILL.md # 이 파일
├── agents/ # 에이전트 정의
│ ├── planner.md
│ ├── worker.md
│ ├── reviewer.md
│ ├── debugger.md
│ └── bridge.md # 브릿지 에이전트 (v2.0)
├── scripts/ # 실행 스크립트
│ ├── route-task.sh # 모델 라우팅
│ ├── orchestrate.sh # 오케스트레이터
│ ├── spawn-agent.sh # 에이전트 생성 헬퍼
│ ├── bridge.sh # 브릿지 상태 추적 + 알림 (v2.0)
│ ├── install.sh
│ ├── catalog-gen.sh
│ └── doctor.sh # 진단 (브릿지 검증 포함)
├── state/ # 런타임 상태 (gitignore)
│ └── bridge-state.json # 브릿지 상태
├── routing/ # 라우팅 설정
│ ├── models.yaml
│ ├── routing-rules.yaml
│ └── budget-profiles.yaml
├── orchestration/ # 오케스트레이션 설정
│ ├── pipelines.yaml
│ └── message-protocol.md
└── examples/
브릿지 기능은 95% 합격선 루브릭으로 평가됩니다:
harness-bridge-eval/EVALUATION_PHILOSOPHY.mdharness-bridge-eval/EVALUATION_RUBRIC.mddocs.z.ai의 Using GLM-5.1 in Coding Agent 가이드를 반영했다.
~/.openclaw/openclaw.json에 glm-5.1 모델 정의 추가 후 agents.defaults.model.primary를 zai/glm-5.1로 변경 가능~/.claude/settings.json의 ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL / ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL를 glm-5.1로 매핑 가능