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受GAN启发的生成器-评估器代理框架，用于自主构建高质量应用。基于Anthropic 2026年3月的框架设计论文。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
Use after a complex task, failure, or when reviewing what was learned. Teaches how to write growth logs that extract reusable patterns — not diary entries.
Design a goal-oriented agent loop, and review it for the ways loops go wrong — spinning and burning tokens, Goodhart-gaming the verifier, or running a wrong answer to completion. Two actions: (1) WRITE a loop — gate whether to build it, define a machine-decidable goal, pick the loop type, pick a skeleton; (2) REVIEW a loop — run it past five failure modes plus decidability, boundaries, fallback, judge independence, and keep-judgment-with-the-human red lines. Use when designing an autonomous agent loop, or when you already have one and worry it will spin, cheat, or run a wrong answer to the end. Complements the mechanism-layer loop skills (autonomous-loops, continuous-agent-loop) by covering the judgment layer they don't. 中文触发：写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge。English triggers: design an agent loop, write a loop, check a loop, loop review, prevent a runaway loop, goal-oriented loop, decidable goal, plan/build/judge.
Stop hook that blocks Claude from finishing until quality checks pass. Detects rationalization patterns (surface text heuristics), stale learning logs (filesystem mtime), and low disk space. Complements self-audit by mechanically enforcing learning capture habits.
React Native and Expo app patterns — Expo Router navigation, state separation (server/client/route/form), TanStack Query data fetching with Zod, performant lists, NativeWind/StyleSheet styling, native APIs, and secure storage. Use when building or editing React Native / Expo screens, components, navigation, or data layers.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
| name | gan-style-harness |
| description | 受GAN启发的生成器-评估器代理框架，用于自主构建高质量应用。基于Anthropic 2026年3月的框架设计论文。 |
| origin | ECC-community |
| tools | Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob, Task |
灵感来源于 Anthropic 的长时间运行应用开发编排设计（2026年3月24日）
一种多智能体编排，将生成与评估分离，形成对抗性反馈循环，推动质量远超单个智能体所能达到的水平。
当要求评估自身工作时，智能体是病态的乐观主义者——它们会赞美平庸的输出，并说服自己忽略真正的问题。但设计一个独立的评估器并使其极度严格，远比教会生成器自我批评要容易得多。
这与 GAN（生成对抗网络）的机制相同：生成器负责产出，评估器负责批评，这种反馈驱动下一轮迭代。
claude -p） ┌─────────────┐
│ 规划器 │
│ (Opus 4.6) │
└──────┬──────┘
│ 产品规格
│ (功能、冲刺、设计方向)
▼
┌────────────────────────┐
│ │
│ 生成器-评估器 │
│ 反馈循环 │
│ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ 生成器 │--构建-->│──┐
│ │(Opus 4.6)│ │ │
│ └────▲─────┘ │ │
│ │ │ │ 实时应用
│ 反馈 │ │
│ │ │ │
│ ┌────┴─────┐ │ │
│ │ 评估器 │<-测试---│──┘
│ │(Opus 4.6)│ │
│ │+Playwright│ │
│ └──────────┘ │
│ │
│ 5-15 次迭代 │
└────────────────────────┘
角色： 产品经理——将简短的提示扩展为完整的产品规格。
关键行为：
模型： Opus 4.6（需要深度推理进行规格扩展）
角色： 开发者——根据规格实现功能。
关键行为：
模型： Opus 4.6（需要强大的编码能力）
角色： QA 工程师——测试实时运行的应用，而不仅仅是代码。
关键行为：
模型： Opus 4.6（需要强大的判断力 + 工具使用能力）
默认四个标准，每个评分 1-10：
## 评估标准
### 设计质量（权重：0.3）
- 1-3分：模板化、千篇一律的"AI生成"美学
- 4-6分：合格但平庸，遵循常规设计
- 7-8分：独特且连贯的视觉识别
- 9-10分：可媲美专业设计师作品
### 原创性（权重：0.2）
- 1-3分：默认配色、模板布局，缺乏个性
- 4-6分：部分自定义选择，整体仍属常规模式
- 7-8分：清晰的创意构思，独特的设计手法
- 9-10分：令人惊喜、愉悦，真正新颖
### 工艺水平（权重：0.3）
- 1-3分：布局错乱，状态缺失，无动画效果
- 4-6分：功能可用但粗糙，间距不统一
- 7-8分：精致流畅，过渡平滑，响应式设计
- 9-10分：像素级完美，令人愉悦的微交互
### 功能性（权重：0.2）
- 1-3分：核心功能损坏或缺失
- 4-6分：主流程可用，边缘情况处理失败
- 7-8分：所有功能正常，错误处理良好
- 9-10分：无懈可击，覆盖所有边缘情况
# Full three-agent harness
/project:gan-build "Build a project management app with Kanban boards, team collaboration, and dark mode"
# With custom config
/project:gan-build "Build a recipe sharing platform" --max-iterations 10 --pass-threshold 7.5
# Frontend design mode (generator + evaluator only, no planner)
/project:gan-design "Create a landing page for a crypto portfolio tracker"
# Basic usage
./scripts/gan-harness.sh "Build a music streaming dashboard"
# With options
GAN_MAX_ITERATIONS=10 \
GAN_PASS_THRESHOLD=7.5 \
GAN_EVAL_CRITERIA="functionality,performance,security" \
./scripts/gan-harness.sh "Build a REST API for task management"
# Step 1: Plan
claude -p --model opus "You are a Product Planner. Read PLANNER_PROMPT.md. Expand this brief into a full product spec: 'Build a Kanban board app'. Write spec to spec.md"
# Step 2: Generate (iteration 1)
claude -p --model opus "You are a Generator. Read spec.md. Implement Sprint 1. Start the dev server on port 3000."
# Step 3: Evaluate (iteration 1)
claude -p --model opus --allowedTools "Read,Bash,mcp__playwright__*" "You are an Evaluator. Read EVALUATOR_PROMPT.md. Test the live app at http://localhost:3000. Score against the rubric. Write feedback to feedback-001.md"
# Step 4: Generate (iteration 2 — reads feedback)
claude -p --model opus "You are a Generator. Read spec.md and feedback-001.md. Address all issues. Improve the scores."
# Repeat steps 3-4 until pass threshold met
编排应随模型改进而简化。遵循 Anthropic 的演进路径：
关键原则： 编排的每个组件都编码了一个关于模型无法独立完成什么的假设。当模型改进时，重新测试这些假设。剥离不再需要的部分。
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
GAN_MAX_ITERATIONS | 15 | 最大生成器-评估器循环次数 |
GAN_PASS_THRESHOLD | 7.0 | 通过所需的加权分数（1-10） |
GAN_PLANNER_MODEL | opus | 规划智能体的模型 |
GAN_GENERATOR_MODEL | opus | 生成器智能体的模型 |
GAN_EVALUATOR_MODEL | opus | 评估器智能体的模型 |
GAN_EVAL_CRITERIA | design,originality,craft,functionality | 逗号分隔的标准 |
GAN_DEV_SERVER_PORT | 3000 | 实时应用的端口 |
GAN_DEV_SERVER_CMD | npm run dev | 启动开发服务器的命令 |
GAN_PROJECT_DIR | . | 项目工作目录 |
GAN_SKIP_PLANNER | false | 跳过规划器，直接使用规格 |
GAN_EVAL_MODE | playwright | playwright、screenshot 或 code-only |
| 模式 | 工具 | 最适合 |
|---|---|---|
playwright | 浏览器 MCP + 实时交互 | 带 UI 的全栈应用 |
screenshot | 截图 + 视觉分析 | 静态网站、纯设计 |
code-only | 测试 + 代码检查 + 构建 | API、库、CLI 工具 |
评估器过于宽松——如果评估器在第一次迭代就通过所有内容，你的评分标准过于慷慨。收紧评分标准，并为常见的 AI 模式添加明确惩罚。
生成器忽略反馈——确保反馈以文件形式传递，而非内联。生成器应在每次迭代开始时读取 feedback-NNN.md。
无限循环——始终设置 GAN_MAX_ITERATIONS。如果生成器在 3 次迭代后无法突破分数平台，停止并标记为人工审查。
评估器测试流于表面——评估器必须使用 Playwright 交互实时应用，而不仅仅是截图。点击按钮、填写表单、测试错误状态。
评估器赞美自己的修复——绝不允许评估器建议修复后再评估这些修复。评估器只负责批评；生成器负责修复。
上下文耗尽——对于长时间会话，使用 Claude Agent SDK 的自动压缩或在主要阶段之间重置上下文。
基于 Anthropic 已发布的结果：
| 指标 | 单智能体 | GAN 编排 | 改进 |
|---|---|---|---|
| 时间 | 20 分钟 | 4-6 小时 | 12-18 倍更长 |
| 成本 | 9 美元 | 125-200 美元 | 14-22 倍更多 |
| 质量 | 勉强可用 | 生产就绪 | 质变 |
| 核心功能 | 有缺陷 | 全部工作 | 不适用 |
| 设计 | 通用 AI 垃圾 | 独特、精致 | 不适用 |
权衡很明确： 约 20 倍的时间和成本，换来输出质量的质的飞跃。这适用于质量至关重要的项目。