harness — плагин для Claude Code: собирает команду агентов под проект
Одна фраза про ваш проект — и плагин раскладывает его на команду агентов и скиллы, которые они используют. Пригодится, когда задача слишком большая для одного агента.
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
/plugin install harness@claude-communityЧто делает harness
harness — фабрика командной архитектуры для Claude. Вы описываете домен, плагин проходит семь фаз: аудит существующей конфигурации, анализ домена, выбор режима исполнения, генерация определений агентов в .claude/agents/, скиллов в .claude/skills/, оркестрации и указателя в CLAUDE.md, проверка и поддержка. На выходе — файлы, которые можно читать и править руками.
Режим исполнения выбирается по форме управляющего потока, а не по размеру команды. Детерминированные веера и циклы проверки уходят в workflow-скрипты, долгоживущие специалисты — в именованных агентов с SendMessage и общими списками задач, разовая параллельная работа — в субагентов. Модель подбирается под каждый агент отдельно, сплошных привязок к одной модели нет.
Версия 2 переписана под текущий рантайм: экспериментальный флаг CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 больше не нужен, а старые артефакты вроде TeamCreate фабрика находит на нулевой фазе и предлагает механическую миграцию. Для установки не требуются переменные окружения.
Какие задачи решает
- разложить большую задачу на команду агентов с ролями
- сгенерировать скиллы под конкретный домен проекта
- выбрать режим исполнения под форму управляющего потока
- перенести конфигурацию агентов с v1 на актуальный рантайм
- прогнать A/B-проверку скилла со скиллом и без
Примеры запросов агенту
- собери harness для этого проекта
- спроектируй команду агентов для обработки платежей
- доработай harness по этой обратной связи
Как установить harness
Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community/plugin install harness@claude-communityПо шагам, с командами для каждой платформы: Плагины Claude Code: маркетплейсы, установка и как собрать свой
Вопросы о harness
Как установить harness в Claude?
Через маркетплейс: сначала /plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community, затем /plugin install harness@claude-community.
Что делает harness?
Превращает описание домена в команду агентов и скиллы для них: определения в .claude/agents/, скиллы в .claude/skills/, плюс оркестрация и указатель в CLAUDE.md.
Чем v2 отличается от v1?
Убрана зависимость от экспериментального флага и API TeamCreate, добавлены три режима исполнения, подбор модели под каждый агент и рабочая команда /harness:evolve. Старые артефакты фабрика распознаёт и переносит.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/Version-2.1.0-brightgreen.svg" alt="Version">
<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg" alt="License"></a>
<img src="https://img.shields.io/badge/Claude_Code-Plugin-purple.svg" alt="Claude Code Plugin">
<img src="https://img.shields.io/badge/Execution_Modes-3-teal.svg" alt="3 Execution Modes">
<img src="https://img.shields.io/badge/Patterns-6+Quality-orange.svg" alt="Patterns">
</p>
<p align="center">
<a href="https://revfactory.github.io/harness-animation/">
<img src="harness_reel_en.gif" alt="Harness in 15 seconds: one request becomes an agent team" width="800">
</a>
<br>
<sub>15-second motion reel · <a href="https://revfactory.github.io/harness-animation/">Watch the full 2-minute interactive walkthrough (Korean) →</a></sub>
</p>
# Harness v2 — The Team-Architecture Factory for Claude Code
**English** | [한국어](README_KO.md)
> **Harness is a team-architecture factory for Claude Code.** One sentence — **"build a harness for this project"** · **"하네스 구성해줘"** — and the plugin turns your domain description into an agent team and the skills they use.
## What's new in v2
v2 is a ground-up rebuild for the current Claude Code multi-agent runtime:
- **Three native execution modes.** v1 knew two modes built on the experimental `TeamCreate` API, which no longer exists. v2 targets what actually ships today:
1. **Workflow orchestration** — deterministic scripts (`pipeline()` / `parallel()` / schemas / budgets) for fan-outs, verification loops, and large-scale runs
2. **Persistent agent collaboration** — named agents + `SendMessage` + shared task lists, with context retained across turns
3. **Sub-agent delegation** — lightweight one-shot parallel dispatch
- **Workflow-native quality patterns.** Adversarial verification, judge panels, loop-until-dry, multi-modal sweeps, completeness critics — codified so generated harnesses filter out plausible-but-wrong output.
- **No experimental flags.** The `CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1` dependency is gone entirely.
- **Sane model policy.** v1 pinned every agent to `model: "opus"`. v2 selects a tier per agent — fable / opus / sonnet — based on the task's complexity, duration, autonomy, and latency needs, and forbids unjustified blanket pins.
- **`/harness:evolve` actually ships.** The evolution mechanism v1 only documented is now a real skill: it captures the delta between your initial and current harness, generalizes feedback, and feeds it back into agents/skills/orchestrators.
- **v1 migration built in.** The factory detects v1 artifacts (`TeamCreate`, `TeamDelete`, experimental flags) and offers a mechanical migration path.
## Core features
- **Agent team design** — six architecture patterns (Pipeline, Fan-out/Fan-in, Expert Pool, Producer-Reviewer, Supervisor, Hierarchical Delegation), each mapped to its best v2 execution mode
- **Skill generation** — context-efficient skills via Progressive Disclosure
- **Orchestration** — data-passing protocols (structured schemas, files, messages, tasks), error handling, resume support
- **Verification** — trigger evals, dry runs, with-skill vs. without-skill A/B testing (optionally as a workflow itself)
- **Evolution** — `/harness:evolve` turns usage feedback into measurable next-generation improvements
## Workflow
```
Phase 0: Audit existing harness (new / extend / maintain — v1 artifacts detected here)
Phase 1: Domain analysis (incl. control-flow shape of the work)
Phase 2: Execution mode & team architecture design
Phase 3: Agent definitions (.claude/agents/)
Phase 4: Skill generation (.claude/skills/)
Phase 5: Orchestration & CLAUDE.md pointer
Phase 6: Verification & testing
Phase 7: Maintenance — evolution via /harness:evolve
```
## Install
### Via marketplace
```shell
/plugin marketplace add revfactory/harness
/plugin install harness@harness-marketplace
```
### As global skills
```shell
cp -r skills/harness ~/.claude/skills/harness
cp -r skills/evolve ~/.claude/skills/harness-evolve
```
No environment variables or experimental flags required.
## Usage
```
하네스 구성해줘
build a harness for this project
design an agent team for <domain>
```
After using a generated harness:
```
하네스 회고해줘 / evolve the harness with this feedback
```
### Choosing an execution mode
| Mode | Primitive | When |
|------|-----------|------|
| **Workflow orchestration** | `Workflow` scripts | Control flow is deterministic: enumerable fan-outs, verification loops, large scale, structured outputs |
| **Persistent agents** | `Agent(name:)` + `SendMessage` + tasks | Long-lived specialists that keep context; iterative feedback and negotiation |
| **Sub-agent delegation** | one-shot `Agent` calls | Fire-and-forget parallel work; results only |
The factory picks the mode from the **shape of the control flow**, not from team size — and mixes modes per phase when that fits better.
## Generated artifacts
```
your-project/
├── .claude/
│ ├── agents/ # agent definitions (who)
│ │ ├── analyst.md
│ │ ├── builder.md
│ │ └── qa.md
│ └── skills/ # skills (how) + one orchestrator (who-when-in-what-order)
│ ├── analyze/SKILL.md
│ └── build/SKILL.md
└── CLAUDE.md # minimal pointer: trigger rule + change history
```
## Migrating from v1
See [docs/migration-v1-to-v2.md](docs/migration-v1-to-v2.md). Summary: remove `TeamCreate`/`TeamDelete`/broadcast/flag references, convert fan-outs to Workflow scripts, rewrite remaining collaboration with named agents + `SendMessage`, drop blanket `model: "opus"` pins. The factory automates this when it detects v1 artifacts (Phase 0).
## Prior results (v1)
A controlled A/B on 15 software-engineering tasks measured the effect of structured pre-configuration on LLM code-agent output quality: mean quality 49.5 → 79.3 (+60%), 15/15 win rate, −32% output variance (n=15, author-run, see [revfactory/claude-code-harness](https://github.com/revfactory/claude-code-harness)). Treat these as author-measured numbers; run your own pilot for adoption decisions.
## License
Apache 2.0
© revfactory · Apache-2.0 · revfactory/harness