agent-harness — плагин для Claude Code: замкнутый цикл агента
Превращает папку со скиллами в ограниченный цикл: агент берёт цель, разбивает её на задачи, выполняет, проверяет и закрывает только после проверки.
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install agent-harness@claude-code-skillsЧто делает agent-harness
Плагин собирает из домена ограниченный агентный цикл. Схема простая: цель проходит через компилятор, превращается в план задач, дальше контроллер гоняет пары «выполнить — проверить», пока всё не закроется.
Внутри три скрипта на чистом Python: harness_manifest_builder.py сканирует папку домена и делает манифест, goal_compiler.py собирает план задач и отказывается работать с расплывчатыми целями, задавая уточняющие вопросы, loop_controller.py ведёт состояние через init/next/record/verify/close/status. Проверки контроллер запускает сам, а не доверяет отчёту исполнителя. Плюс 18 готовых манифестов по доменам, JSON-схема, три справочника по агентным циклам, субагент harness-runner и слэш-команда /cs-harness.
Лимиты на повторы задаются заранее. Когда бюджет исчерпан, цикл не делает вид, что задача решена, а передаёт её человеку. Закрытие блокируется, пока хоть одна задача не проверена или не снята с учёта. Для установки нужен только Python из стандартной библиотеки, сторонних пакетов нет.
Какие задачи решает
- довести цель до закрытия без ручного контроля каждого шага
- получить машинную проверку вместо отчёта агента о своей работе
- ограничить число повторов и не крутиться в цикле бесконечно
- передать задачу человеку, когда бюджет попыток кончился
- запретить закрытие, пока остались непроверенные задачи
Примеры запросов агенту
- /cs-harness backend добавить ретраи в клиент очереди
- собери манифест для домена
frontendи покажи, какие проверки там есть - скомпилируй цель в план задач и скажи, чего в ней не хватает
Как установить agent-harness
Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills/plugin install agent-harness@claude-code-skillsПо шагам, с командами для каждой платформы: Плагины Claude Code: маркетплейсы, установка и как собрать свой
Вопросы о agent-harness
Как установить agent-harness в Claude Code?
Через маркетплейс: сначала /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills, затем /plugin install agent-harness@claude-code-skills.
Что делает agent-harness?
Собирает из папки домена ограниченный цикл: компилирует цель в план задач, выполняет их, проверяет и закрывает только после успешной проверки.
Что нужно, чтобы плагин заработал?
Python из стандартной библиотеки — все три инструмента работают без сторонних пакетов и выводят JSON.
Исходный текст
agent-harness · MIT
# agent-harness
Turn any domain folder of this repo into a **bounded agentic loop**: pick up a goal,
compile it into tasks with machine-run verification, execute, verify, retry with caps,
escalate to a human when budgets exhaust, and close only when everything is verified.
```
GOAL → goal_compiler → PLAN → loop_controller: [execute → verify]* → CLOSE
↑ retry ≤ caps, changed approach
└ ESCALATE — never fake success
```
## What ships
| Piece | Purpose |
|---|---|
| `scripts/harness_manifest_builder.py` | Scan a domain folder → `manifest.v1` JSON (skills, tools, checks, agentic signals) |
| `scripts/goal_compiler.py` | Goal + manifest → `plan.v1` task plan; refuses vague goals (exit 3, forcing questions) |
| `scripts/loop_controller.py` | `init/next/record/verify/close/status` state machine; controller runs checks itself |
| `assets/harnesses/*.json` | 18 committed per-domain manifests (regenerable, diff-stable) |
| `assets/harness_manifest.schema.json` | Manifest schema |
| `references/` | Agentic-loop canon, verification discipline, domain-harness design (cited) |
| `agents/harness-runner.md` | Stateless one-task-per-invocation executor |
| `commands/cs-harness.md` | `/cs-harness <domain> <goal>` end-to-end driver |
All tools are stdlib-only, pass `--help` and `--sample`, and emit JSON.
## Design lineage
Anthropic's long-running-agents harness (feature-list + stateless shifts), verifier's law,
SWE-agent's environment-feedback lesson, Ralph-loop fresh-context iteration, Cognition's
serialize-writers rule, and this repo's own tc-tracker / autoresearch locked-evaluator /
loop-library stop-state primitives. See `skills/agent-harness/references/`.
© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills
