| name | codex-task-harness |
| description | 将宽泛的 Julia_RelaxTime 任务收束为可执行 harness：边界、风险、验证、交付物与推荐 skill。适用于跨后端、前端契约、文档、论文、研究分析的混合任务。关键词：task harness, scope, validation, skill routing, execution plan |
codex-task-harness
Purpose
把“大而散”的需求快速整理成一个可以直接执行的任务框架，减少中途漂移。
本 Skill 不追求长计划，而是尽快给出范围、约束、风险、验证和推荐 skill，然后进入执行。
Apply When
- 用户需求跨多个方向：后端实现、文档、前端契约、论文、实验分析。
- 任务描述宽泛，容易在实施中扩边界。
- 需要先判断该调用哪些 skill，再落地。
Do Not Use
- 任务已经非常窄且边界明确时；直接执行即可。
- 用户明确只要 brainstorming，不要实现时；保留为轻量分析。
Hard Rules
- Harness 只保留执行真正需要的信息，避免大段泛化分析。
- 先界定不该改什么，再界定要改什么。
- 必须给验证方式，不能只给实现思路。
- 如果已有合适 skill，优先路由而不是重复发明流程。
Output Frame
每次使用时，至少给出：
- 目标：这次要完成什么
- 边界：允许修改 / 不允许修改
- 契约：必须保持不变的行为或入口
- 风险：最可能出问题的 1 到 3 点
- 验证：最小必要测试、文档更新或结果核对
- 路由：建议同时使用的其他 skill
Repository Routing Heuristics
- 数值回归与 baseline：
transport-regression-keeper 或 baseline-regression-governance
- API 文档与稳定入口：
api-doc-authoring
- 前端字段与 payload：
frontend-contract-author
- 论文与研究写作：
paper-traceable-coauthor 或 doc-coauthoring
- 实验日志：
experiment-logbook-append 或 doc-exec-log-append
- Julia 数值实现细节：
julia-pro
Standard Workflow
- Collapse the request
- Freeze boundaries
- Pick the verification floor
- Route to skills
- Execute
- 当边界足够清楚时，直接进入实现而不是停留在 plan。
Prompt Skeleton
可将需求整理成：
目标：
- ...
允许修改：
- ...
不要修改：
- ...
必须保持不变：
- ...
验证要求：
- ...
建议同时使用：
- ...
