gemini-harness

Gemini-Harness를 Gemini CLI v0.28.0+ 사용자 환경에 설치 가능한 Python 패키지로 배포하는 방법. pyproject.toml 구조, 익스텐션 매니페스트, MCP 서버와 슬래시/트리거 명령 병행 제공, LangGraph 버전 호환 핀 전략, 진입점, 사용자 설치·업그레이드·제거 흐름, CI 배포. 배포 아티팩트 작성, 설치 경험 설계, LangGraph 업데이트 대비 의존성 관리 시 반드시 참조.

Gemini CLI(v0.28.0+) 내장 스킬과 gemini-3.1-pro-preview Python SDK, MCP Server를 LangGraph 노드에서 호출하는 패턴. subprocess 브리지, API 래퍼, MCP 어댑터, 타임아웃·재시도·command injection 차단. Gemini 관련 통합 코드 작성·디버깅 시 반드시 참조.

Gemini-Harness 프로젝트(revfactory/harness v1.2.0의 LangGraph+Gemini 포트)의 설계·구현·통합·검증을 전문가 팀으로 수행하는 오케스트레이터. LangGraph 런타임 작성(harness_runtime.py), workflow.json 스키마 설계, Gemini CLI(v0.28.0+) 통합, gemini-3.1-pro-preview API 래핑, 메타 에이전트/스킬 템플릿 설계, 6 아키텍처 패턴 포트, self-critique 루프 구현, 통합 QA 등 본 프로젝트 관련 작업에 반드시 이 스킬을 사용. 후속 작업(다시 실행, 부분 수정, 재검증, workflow.json 스키마만 수정, 특정 에이전트만 재호출, 이전 결과 개선, 업데이트, 보완, 원본 하네스 재동기화)에도 이 스킬을 사용. 단순 개념 질문(LangGraph란?)은 제외.

revfactory/harness v1.2.0을 Gemini + LangGraph 스택으로 포팅할 때 보존해야 할 사양과 원시형 매핑. Claude Code 원시형(TeamCreate/SendMessage/TaskCreate/Agent)과 LangGraph 구현의 대응, 6개 아키텍처 패턴의 LangGraph 변환 힌트, 출력 포맷(`.agents/`, workflow.json) 명세. 포팅 결정·원본 스펙 확인·구현 일관성 검토 시 반드시 참조. "원본과 동등한가" 검증 기준 포함.

Gemini-Harness의 핵심 아키텍처 패턴. **Manager + Worker + Registry (Swarm-style)** — 정적 그래프 위에서 State의 agent registry로 런타임 동적 에이전트를 표현하고, 단일 Worker(dispatcher) 노드가 registry 엔트리를 선택 실행한다. Command/Send API, 에이전트 간 통신(inbox), 6 아키텍처 패턴 구현, self-critique 루프, LangGraph 버전 호환 어댑터. harness_runtime.py 설계·구현 시 반드시 참조.

Gemini-Harness 런타임이 동적 생성하는 SYSTEM_PROMPT.md와 SKILL.md의 템플릿·JSON Schema·linter 규칙. workflow.json 스키마 v1 정의, 필수/선택 필드, 금지 패턴, 버전 마이그레이션 전략. 메타 레벨 생성물 형식·검증 작업 시 반드시 참조.

Self-critique 루프의 설계·구현·정량 측정. LangGraph conditional edge 기반 구조적 루프, retry counter, diff 평가, A/B 실험으로 결함 감소율 측정. PRD의 80% 결함 감소 acceptance criteria 검증, self-correction 루프 설계, near-miss 트리거 테스트 시 필수.