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这个仓库中的 skills
模块开发主循环。轻量协调者：加载上下文后调用 harness-onboard（需求分类+影响面+流程确认），再调用 harness-roles（帽子系统多角色执行），最后沉淀上下文。通常由 .harness/AGENTS.md 自动激活，也可通过 /harness-dev 显式调用。
在当前模块目录下初始化 Harness 框架。扫描代码结构、预填上下文文件、引导开发者逐节审核确认，最终写入 .harness/ 目录。适用于 cmd/、apps/、pkg/ 下的任意模块。
升级当前模块 .harness/framework/ 到最新版本。三层分离设计保证 context/（开发者托管）和 overrides/ 永不被覆盖。可在 harness-dev 提示有新版本时调用，也可直接执行 /harness-upgrade。
Team-level AI spend visibility. Tracks token usage per PR, attribute costs to author/reviewer, generates exportable cost reports. Built on top of harness-roles budget tracking.
CI failure auto-fix. Reads failure logs, identifies root cause, applies fix, commits and creates PR. Triggered by workflow_run or called directly via /fix-ci.
需求分类 + 影响面分析 + 动态流程确认。从用户描述推断工作类型，fetch-first 扫描代码，输出影响面报告，解析 workflow/dev.md 的 rules 动态调整插槽列表，展示流程供用户确认调整，最终输出 resolved_slots JSON 交给 harness-roles 执行。
机械执行层。将 constraints.md 中的规则翻译为可执行的 lint 规则、pre-commit hooks 和 CI 检查脚本。读取 constraints.md，解析 enforcement 块，生成对应脚本并注册到 .git/hooks/ 或 CI 配置。
熵管理/垃圾回收。定期扫描仓库中的代码漂移、文档腐烂、架构违规，生成修复 PR。防止智能体复现坏模式，保持 harness 上下文与实际代码同步。技术债 = 高息贷款，harness-gc = 持续小额定投。
Ralph Wiggum 自主循环引擎。将任务拆解为小颗粒 story，按序执行直到全部完成或达到迭代上限。每次迭代使用新鲜 subagent 上下文，通过任务状态文件实现会话间的持久化。适配 harness-harness（驭缰工程）框架。
双 Agent 对抗 Review + GAN 启发式评分。基于 Anthropic Labs 的 Generator/Evaluator 分离原则：Generator（内部视角，有完整上下文）负责 spec compliance；Evaluator（对抗视角，只有 diff+需求）负责独立评价。两者都输出结构化评分，不只是 MUST FIX/PASS。参考：harness-design-long-running-apps (Anthropic, 2026-03-24)。
帽子系统执行引擎。接收 harness-onboard 输出的 resolved_slots JSON，逐插槽串行调度新鲜 subagent，追踪 token 消耗换算估算费用，按 overdraft 策略处理超预算，在 milestone 节点等待用户确认。
Multi-agent swarm 系统，带向量记忆持久化。从历史任务中持续学习团队偏好，协调多个 Claude Code subagent 并行工作，支持语义检索已积累的经验。
Claude Code 文件全面 linter。检查 hooks、SKILL.md、AGENTS.md、settings.json、.claude/rules/ 的格式错误、死 glob 模式、缺失字段、broken 引用。参考 agnix 设计。
动态设计验证。通过 Playwright 在真实浏览器中运行并截图，测试响应式视口、WCAG 可访问性、Console 错误。替换纯静态 diff 分析，用视觉证据说话。
每个 Builder/Generator 构建轮次使用独立 git worktree，隔绝上下文污染。构建前创建干净分支，review 通过后合并回主分支。防止迭代之间的状态泄露。