# meta-harness-optimization

Скилл для автоматического перебора харнессов вокруг фиксированной модели: что хранить, что подтягивать и что показывать агенту во время работы.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 413 установок · ★ 88
- Автор: reason-machines
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/meta-harness-optimization/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/meta-harness-optimization

## Что делает

Харнесс — это весь код вокруг базовой модели: память, поиск по контексту, сборка промпта, вызовы инструментов. Meta-Harness не пишет такой код руками, а предлагает варианты, прогоняет их на бенчмарке и оставляет лучший. Цикл простой: агент-предлагатель выдаёт новую конфигурацию, оценщик возвращает число, результат уходит обратно в историю.

Внутри два готовых примера: `reference_examples/text_classification` для поиска стратегии памяти и `reference_examples/terminal_bench_2` для эволюции скаффолда. Зависимости ставятся через `uv`, для каждого примера свой `pyproject.toml`. Ручной `pip install` не нужен, зато без `uv` команды `uv sync` и `uv run` не сработают.

Для новой предметной области есть `ONBOARDING.md`: открываете его в Claude или Cursor, обсуждаете задачу, на выходе получаете `domain_spec.md` с тем, чем управляет харнесс, как считать качество и что разрешено менять предлагателю. Дальше нужны свои `harness.py`, `evaluator.py` и `claude_wrapper.py`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill meta-harness-optimization -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/meta-harness-optimization/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/meta-harness-optimization/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill meta-harness-optimization -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/meta-harness-optimization/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill meta-harness-optimization -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/meta-harness-optimization/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/trending-skills meta-harness-optimization
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/meta-harness-optimization/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill meta-harness-optimization -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/meta-harness-optimization
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/meta-harness-optimization/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill meta-harness-optimization -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/meta-harness-optimization/SKILL.md

## Когда брать
- подобрать стратегию памяти для классификатора текста без ручного перебора
- прогнать эволюцию скаффолда на Terminal-Bench 2
- описать новую предметную область для поиска харнесса
- сравнить варианты харнесса по числовой метрике
- собрать цикл предложение-оценка-обратная связь для агента

## Примеры запросов агенту
- Настрой meta-harness для моего проекта классификации текста
- Запусти одну итерацию оптимизации харнесса в `reference_examples/text_classification`
- Помоги заполнить `domain_spec.md` для новой предметной области

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 349800 установок

Из того же набора: [reason-machines/trending-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/trending-skills.md) — 139 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md