| name | ihs-repo-harness |
| description | IHS（IDE Harness Score）仓库健康评估技能。用于衡量 AI Coding IDE 驾驭能力下的代码仓技术债变化趋势，输出 IHS.md 评测报告（代码腐化、测试信号、文档对齐、变好/变坏结论）。 |
IHS Repo Harness
目标：借鉴 OpenAI Harness Engineering 的思路（约束 + 评测 + 回归），把 AI 快速开发带来的技术债"可视化、可量化、可追踪"。
1) 何时触发
当你需要回答以下问题时触发本技能：
- 当前仓库健康度是在变好还是变坏？
- 最近迭代是否引入了隐性技术债？
- 测试与文档是否跟上了代码变更速度？
推荐触发词：
运行 IHS 评估检查仓库是否变好还是变坏生成 IHS 报告
2) 触发命令（标准）
在仓库根目录执行：
python3 .claude/skills/ihs-repo-harness/scripts/generate_ihs_report.py --output docs/IHS.md
可选参数：
--skip-runtime-checks：跳过 type-check / test / coverage（仅静态分析）--history-window <N>：自定义文档对齐分析窗口（默认 40 commits）
3) 评估维度（IHS）
IHS 总分 = 代码腐化度(40%) + 测试信号(35%) + 文档对齐(25%)
A. 代码腐化度（Code Entropy）
关注点：
TODO/FIXME/HACK/XXXany、@ts-ignore/@ts-nocheckeslint-disable- 超大文件（>400 行）
B. 测试信号（Harness Checks）
关注点：
- 测试文件/源码文件比
npm run type-check 结果npm run test 结果npm run coverage -- --reporter=json-summary 结果与覆盖率摘要
C. 文档对齐（Docs Alignment）
关注点：
- 关键文档是否存在（
AGENTS.md、docs/、README、SUPABASE_COOKBOOK）
- 最近窗口内"代码提交 vs 文档提交"对齐率
- 文档新鲜度（<=120 天）
4) 输出契约
执行完成后必须产出：
- 根目录报告：
docs/IHS.md
- 明确结论：
- 仓库状态：
好 / 坏
- 趋势判断：
变好 / 变坏 / 持平（对比 HEAD~1）
- 可执行改进建议（按优先级排序）
5) 判定标准（默认）
- 总分
>= 70：状态判定为 好
- 总分
< 70：状态判定为 坏
- 与
HEAD~1 的静态趋势分对比：
Δ > 1 => 变好Δ < -1 => 变坏- 其他 => 持平
6) 推荐执行节奏
- 每次较大功能合并前执行 1 次
- 每周固定执行 1 次，持续追踪技术债趋势
- 在 CI 中可先使用
--skip-runtime-checks 快速出静态趋势，再按需执行全量检查
