对照HuggingFace router的模型列表与chat-ui配置,研究尚未收录的模型,编写简短英文说明,并同步添加到生产和开发配置。
- 添加路由中新上线的模型
- 用简短说明概括模型特点
- 同步更新生产和开发环境的模型信息
比较描述智能体运行配置及其评估值的两份JSON数据,计算总体相似度和分项结果,用于判断配置复用、比较模板候选、检查重复工作及配置变化。
ADR-152 — weighted similarity between two harness fingerprints (genome + score JSON). Returns overall score in [0,1] plus per-component breakdown (cosine over 9 numerics, categorical agreement over 4 enums, jaccard over agent_topology). Unblocks ADR-151 §3.2 Recommender, §3.3 Drift Detection, §3.5 Plugin Compat. Pure-TS, no `@metaharness/*` dep — preserves ADR-150's four architectural constraints.
harness-similarity比较两套智能体运行配置的特征数据和评估值,返回0到1之间的相似度。运行配置在此称为harness。计算将九项数值、四项类别,以及智能体配置的共有元素,分别按60%、25%和15%的权重汇总。除总体相似度外,还能查看各组成部分的结果。
可为沿用现有配置进行修改,还是新建配置提供判断依据。也适合为目标仓库的模板候选排序,或检查不同团队所建配置中的重复工作。当相似度低于指定阈值时,可通过通知检查配置发生的变化。
输入必须是包含运行配置特征和评估值的JSON数据,不能使用任意文本。可指定文件,也可使用已保存记录的键。需要使用ruflo命令行工具或对应的MCP工具。无效输入会返回带原因的降级结果及退出码2。无需额外依赖包,也无需导入@metaharness/*。
本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。
AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。
总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月21日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
Surfaces the production similarity function from scripts/_similarity.mjs as a callable skill. Use when an agent needs to:
overall = 0.60·cosine + 0.25·categorical + 0.15·jaccard
repo_type, archetype, template, recommendedMode)|A ∩ B| / |A ∪ B| over the agent_topology[] arrayThe 3-component design is load-bearing: numerical cosine alone is too coarse (the iter-35 spike showed LEGAL vs DEVOPS at cosine=0.97 despite being unrelated verticals). Categorical + jaccard pull the composite to the correct ordering.
| Pair | overall | cosine | categorical | jaccard |
|---|---|---|---|---|
LEGAL × LEGAL (self) | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 |
LEGAL × SUPPORT | 0.8296 | 0.9987 | 0.7500 | 0.2857 |
LEGAL × DEVOPS | 0.5840 | 0.9734 | 0.0000 | 0.0000 |
Both invariants from ADR-152 §"Smallest demonstrable spike" hold:
similarity(X, X) === 1 exactlysimilarity(LEGAL, DEVOPS) < similarity(LEGAL, SUPPORT) (vertical affinity)@metaharness/* imports.package.json.{ degraded: true, reason } with exit code 2; never throws.# File inputs
npx ruflo metaharness similarity --a a.json --b b.json
# Memory inputs (records persisted by oia-audit.mjs)
npx ruflo metaharness similarity --a-key harness-X --b-key harness-Y
# Per-dimension breakdown (used by ADR-151 §3.2 Recommender)
npx ruflo metaharness similarity --a a.json --b b.json --per-dimension
# Alert when too-dissimilar (used by ADR-151 §3.3 Drift Detection)
npx ruflo metaharness similarity --a a.json --b b.json --alert-below 0.5
Production module: scripts/_similarity.mjs
CLI skill: scripts/similarity.mjs
MCP tool: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__metaharness_similarity (registered in v3/@claude-flow/cli/src/mcp-tools/metaharness-tools.ts)
Spike anchor: scripts/_spike-similarity.mjs (regression suite — invariants locked here)
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对照HuggingFace router的模型列表与chat-ui配置,研究尚未收录的模型,编写简短英文说明,并同步添加到生产和开发配置。
为技术选型和设计决策创建ADR文档,沿用现有文件的连续编号,生成模板并登记到AgentDB,同时为找到的相关历史决策添加链接和依赖关系。
读取记录架构决策及其原因的ADR,创建并更新搜索索引和依赖关系图。支持两种文档格式,并汇总引用与状态的不一致情况。
删除ADR设计决策记录或关系信息后,清空并重建索引,移除残留的旧条目,再核对当前文件数与索引记录数是否一致;也可预览重建内容而不作更改。
将代码差异与记录已采纳设计决策的ADR进行核对,整理违反决策、引用过时记录及缺少相关记录的变更,并提出代码修正或决策调整建议。
检查已保存的架构决策记录(ADR),报告失效引用、替代关系中的循环和状态不一致问题,适合导入后的校验与发布前的数据检查。