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把一个本地目录变成可浏览的可视化工作台，一屏看清「我有哪些文件」和「我有哪些 Skill 可用」。起一个本地只读服务，浏览器里出目录卡片墙、文件清单、Skill 装备台（带真实调用次数和僵尸标记），支持全局搜索、按类型/时间/体量筛选、点开预览、用系统程序打开或在访达中定位。当用户说「打开工作台」「可视化看一下这个目录」「我有哪些 Skill」「我有哪些文件」「这个文件夹里都有什么」「看板」「dashboard」「浏览我的 harness」时触发，也适用于用户直接甩来一个本地路径要求「看看里面有什么」的场景。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/SpaceZephyr/build-your-harness --skill view-your-harness命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
正在显示 SKILL.md
| name | view-your-harness |
| description | 把一个本地目录变成可浏览的可视化工作台，一屏看清「我有哪些文件」和「我有哪些 Skill 可用」。起一个本地只读服务，浏览器里出目录卡片墙、文件清单、Skill 装备台（带真实调用次数和僵尸标记），支持全局搜索、按类型/时间/体量筛选、点开预览、用系统程序打开或在访达中定位。当用户说「打开工作台」「可视化看一下这个目录」「我有哪些 Skill」「我有哪些文件」「这个文件夹里都有什么」「看板」「dashboard」「浏览我的 harness」时触发，也适用于用户直接甩来一个本地路径要求「看看里面有什么」的场景。 |
把一个本地目录清点成一个能浏览、能搜、能点开的工作台。
跟另外两个是一套：star-your-harness 负责搭， better-your-harness 负责体检，这个负责日常看。
体检回答「我这儿哪里有问题」，工作台回答「我这儿都有什么」。后者是前者的前置—— 155 个 Skill 你根本记不住有哪些，2000 篇笔记散在 52 个目录里你也找不着， 这种时候需要的不是一份报告，是一个能翻的架子。
1. 只读。这个 Skill 不改用户任何文件。
服务端没有写、改、删接口，这是设计约束不是待办。「可操作」的边界就是打开和定位——
调系统的 open 把文件交给用户自己的编辑器和访达。用户要改东西，让他在编辑器里改，
或者去用 better-your-harness 的修复口令。不要为了「更方便」私自加写接口。
2. 所有路径都必须校验落在 root 之内。
serve.py 的 safe_join 会 resolve 后比对，越界返 403。Skill 卡片的绝对路径额外白名单
~/.claude 和 ~/.codex。改动服务端代码时不要绕过这一层——它是本地服务唯一的边界。
3. 数字只能来自 index.py，你不许在对话里编。
文件数、Skill 数、调用次数，全部以 index.json 为准。脚本没统计的量就说「未统计」。
python3 ~/.claude/skills/view-your-harness/scripts/serve.py <目录>
它会先跑一遍索引（几秒到半分钟，看目录大小），然后起服务、自动开浏览器。 终端会打印端口和实际盘的路径。Ctrl-C 停止。
常用参数：
| 参数 | 用途 |
|---|---|
--port 7799 | 指定端口。被占用会自动往后顺延，一般不用管 |
--no-open | 不自动开浏览器（远程/无头环境） |
--no-usage | 跳过会话日志统计。日志多的时候能快很多，代价是没有调用次数 |
这是个前台进程。 用 run_in_background 起，把 URL 报给用户，不要傻等它退出。
告诉用户三件事就够了：地址、盘的是哪个目录、按 Ctrl-C 停。 然后用一两句话说说清点结果里最扎眼的是什么（比如「155 个 Skill 里 130 个从未调用过」）。
**不要把文件清单在对话里念一遍。**清单就在页面上，念一遍等于把工作台又变回了聊天记录。
需要拿清点结果做别的分析（比如喂给另一个 Skill），单独跑索引器就行：
python3 ~/.claude/skills/view-your-harness/scripts/index.py <目录> -o /tmp/index.json
顶栏：目录路径、文件数、目录数、总体量、Skill 数、用过 / 没用过。
一个搜索框同时搜文件名、文档标题、Skill 名称和描述。按 / 聚焦，Esc 关抽屉。
文件页
#，比文件名有用得多）、
类型、体量、最近改动Skill 页
skills/ 根下的裸 .md 文件——
那些不是 Skill，永远不会被加载，属于该清理的东西抽屉：点任意卡片右侧滑出。文本文件看内容，图片直接显示，Skill 看 SKILL.md 全文。 三个动作：打开（交给系统默认程序）、在访达中显示、复制绝对路径。
同名 Skill 会被折叠。全局装一份、插件市场又带一份的情况很常见， 按 项目 > 全局 > 插件 留优先级最高的那条，否则「用过几个」会被重复计数， 出现「8 个用过但只有 10 次调用」这种自相矛盾的数字。
只认会话日志里 tool_use(name="Skill") 的 input.skill，不认 Skill 出现在系统提示词的可用清单里。
这两个口径能差两个数量级——每轮对话都会带上全部可用 Skill 的列表，按关键词 grep 会把每一个 Skill 都算成「用过」。看到别的工具报出「Skill 使用率 100%」，基本就是踩了这个坑。
统计范围是 ~/.claude/projects 和 ~/.codex/sessions 下的全部 jsonl（上限 1200 个文件）。
换过客户端或清过日志就统计不到，这时页面会显示「调用次数未统计」而不是显示 0。
主动说清楚，别让用户以为它能证明它证明不了的事：
+，不是全量node_modules、.git、dist、.obsidian 等构建与缓存目录view-your-harness/
├── SKILL.md
└── scripts/
├── index.py 目录 + Skill 清点 → index.json（纯事实，不做判断）
├── serve.py 本地只读服务，零依赖，只绑 127.0.0.1
└── ui.html 单页工作台，原生 JS，跟随系统深浅色
给本地项目做一次 AI Harness 体检，产出可视化 HTML 报告。按五层扫描：安全与卫生（.gitignore、明文密钥、Agent 权限）、上下文质量（AI 可读性、冷启动成本、噪音比、目录结构）、工具装备（Skill/MCP/子Agent，含僵尸 Skill 统计）、记忆（索引健康度）、学习（迭代与复盘）。报告底部列出按严重度排序的待办，每条带一个可一键复制的修复口令，粘给 Claude Code 或 Codex 就能修。当用户说「体检」「harness 分析」「检查我的项目配置」「扫一下这个仓库」「看看我的 Agent 环境有什么问题」「audit」时触发，也适用于用户直接甩来一个本地项目路径要求分析的场景。
帮用户从零搭一个自己的 AI harness 工作目录。先用四个问题做一次简短访谈（你是干什么的、想让 AI 帮你做什么、现在的资料散在哪、放哪儿），然后按职业生成目录骨架，含入口 CLAUDE.md（目录地图 + 行为规则 + 任务路由）、about-me 上下文层、记忆层与索引、协议层与复盘、工具层、.gitignore 和 hooks，最后给出把已有资料搬进来的归类计划。生成的 harness 能直接通过 better-your-harness 的体检。当用户说「帮我搭一个 harness」「我想建自己的 AI 工作目录」「怎么组织我的 AI 协作环境」「从零开始配 Claude Code 的项目结构」「我的资料太乱了想重新组织」「star my harness」时触发。
基于 SOC 职业分类