「harness」の検索結果

DeepSeek Harnessのdsh webをCLI・HTTP RPCで操作する。起動、会話の検索・状態・履歴・回答の読取、新規チャット、依頼・追記・中断、ワークスペースや設定の操作に使う。起動中のwebへの操作をheadlessの別実行と取り違えない。

Run a structured retrospective after development-phase runs of your product's agents — interview the owner in plain language about what went well and poorly, draft ranked improvement hypotheses, then design and run small n=1/n=2 experiments with pre-declared success criteria, guardrails, stop conditions, and a cost/ROI kill-switch. Load when the user says how did that run go, retro this run, the agent output was bad, what should we improve, draft hypotheses, run a small experiment, or after repeated dev runs of an agentic system produce uneven quality. Priority: output quality over performance over cost, each with diminishing-returns stops. NOT a product A/B test (experimentation), NOT coding-agent harness repair (harness-evolution), NOT production-scale learning (runtime-learning-loop).

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Run red-green-refactor in vertical slices, emphasizing behavior-first tests and harness quality gates.

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Meta-skill for creating Agent Forge skills under .claude/skills/ with SKILL.md, optional references/ and scripts/, and Bun scaffolds. Use when the user wants to add or author a skill, scaffold a new skill folder, or align skill docs with harness conventions (JSON script output, Beads for tasks).

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Canonical PR description template for every PR shipped from this harness, with a validator that enforces the required sections. Use when opening or editing a PR (the /ship and /forge-ship steps), or when asked for the standard PR format or to check a PR body.

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Skill manifest management for dotnet-harness. Tracks skill dependencies, conflicts, version compatibility, and provides validation and resolution tools. Triggers on: skill manifest, dependency resolution, skill compatibility, version conflicts, build manifest, validate dependencies.

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AI-powered skill recommendation engine for dotnet-harness. Analyzes project context and recommends relevant skills based on detected frameworks, packages, and patterns. Triggers on: recommend skill, suggest skills, what skill should I use, skill suggestion, project analysis recommendation.

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AI-powered skill recommendation engine for dotnet-agent-harness. Analyzes project context and recommends relevant skills based on detected frameworks, packages, and patterns. Triggers on: recommend skill, suggest skills, what skill should I use, skill suggestion, project analysis recommendation.

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Skill manifest management for dotnet-agent-harness. Tracks skill dependencies, conflicts, version compatibility, and provides validation and resolution tools. Triggers on: skill manifest, dependency resolution, skill compatibility, version conflicts, build manifest, validate dependencies.

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Hooks and MCP server guide for dotnet-agent-harness. How hooks behave, how to disable them, MCP configuration and troubleshooting.

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Diagnose user-reported AILI/ROSE harness or workflow behavior problems without editing files; use when the user says a command, skill trigger, subagent packet, memory flow, installer, docs, or agent prompt behavior is wrong and wants to know where the issue lives and how to fix it. Do not use for normal product-code bugs; return any approved modification need to ROSE.

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Creates integration tests for API endpoints with database flows, including test harness setup, fixtures, setup/teardown, database seeding, and CI-friendly strategies. Use for "integration testing", "API tests", "database tests", or "test harness".

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Designs and verifies fail-closed continuation of a living durable agent after its VM, process, provider session, backend, or context window disappears. Use for body leases, generation fencing, cold-birth failure, process GC, native resume, cross-harness rebodiment, resurrection capsules, capability translation, ambiguous-effect reconciliation, and capacity-aware handoff. NOT for reviving an intentionally retired identity, generic disaster recovery, copying credentials or raw transcripts, ordinary process restart, or claiming metaphysical continuity.

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Design RL simulation sandboxes, trajectory datasets, QLoRA/LoRA adaptation plans, eval harnesses, and rollback unhooks for agents learning specific coding behaviors beyond the base model. Use when building or reviewing tool-use training loops, offline trajectories, reward functions, self-improvement harnesses, or Port Daddy agent behavior curricula. NOT for generic ML tutorials, full model training operations, or production deployment without eval gates and safety unhooks.

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Use at the start of every session and before completing any coding task.

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OpenClawへの自然な言葉の依頼をClaude Codeなどの外部コーディングエージェントへ振り分け、作業の開始や継続、スレッド内の会話をつなぐスキルです。

• Claude Codeをスレッドで開始
• 外部エージェントの作業を続けたいとき
• acpxから直接指示を渡したいとき

superpowersの作業記録を読み、作業の重複や計画逸脱、時間・トークン消費などを調べます。ファイルの行番号を根拠に、経緯を報告書へまとめるスキルです。

• 作業の重複や計画逸脱を調べたいとき
• セッションの時間や消費量の確認
• スキルが使われたか確認したいとき

作業環境の設定や接続済みツールを読み取り、今使える機能と不足を整理するスキル。Claude Codeなどで次に整えるECCのスキルや連携を提案します。

• Claude Codeの設定を見直したいとき
• 接続済みツールと機能の棚卸し
• プラグイン追加の必要性確認

設計書や要件書から、最初から最後まで動く小さな機能単位を計画し、ひな形作成、生成と評価の反復、レビューと承認を経て動く最小限の製品を組み立てるスキル。

• 設計書から動くMVPを作りたいとき
• 一連の処理が動く小さな機能単位の計画
• 最初に動く機能のひな形作成

長期プロジェクトの既存文書を、規則・構造・現状・履歴の役割に整理します。エージェントの参照先と更新ルールを整え、文書のずれや削除したものの再作成を防ぐ運用を支援します。

• 散在するプロジェクト文書を整理したいとき
• セッション間で文脈を引き継ぎたいとき
• 意図的に削除した理由を残したいとき

AIによる開発の成功条件を実装前に定義し、コード・ルール・モデル・人の評価で新機能と既存機能を確認しながら、複数回の試行から信頼性を記録するスキル。

• AI実装前に成功条件を決めたいとき
• プロンプトやエージェント変更後の回帰確認
• 複数回の試行で信頼性を測りたいとき

複数のAIエージェントに開発や調査を分担させ、dmuxの画面で並行して進める手順をまとめます。担当範囲の切り分け、作業場所の分離、成果の統合を支援します。

• 調査と実装を並行して進めたいとき
• データベース・API・画面開発の分担
• テスト監視と修正を分担したいとき

DockerとDocker Composeで開発環境を構成し、通信・データ保存・権限を見直すほか、元のファイルを変更せずにCLIの導入手順を検証するスキル。

• アプリとDBの開発環境を構築
• コンテナの通信とデータ保存の確認
• Docker設定のセキュリティ見直し

AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。

• エージェントのツールや入力形式の設計
• ツールの結果と次の行動を明確にしたいとき
• 安全な再試行と停止条件を定めたいとき