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![[开源] 大禹治库 Skill:一次 Harness Engineering 实践,把 AI 协作规则沉淀进仓库](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fstatic.rustpoint.com%2Fscreenshots%2F1213541.jpg&w=3840&q=75)
**产品名称:** Dayu Harness Skill(大禹治库) **主要功能描述:** 1. **项目地图和文档索引建立**:创建以`AGENTS.md`为根的项目地图,并建立渐进式的文档索引。 2. **AI协作规则沉淀**:在`docs/harness/`目录下沉淀AI协作规则、维护说明和检查入口。 3. **自动化配置生成**:根据需要生成Git hooks、CI、提交规范、PR指南和质量检查配置。 4. **审计和一致性检查**:提供audit / validate / consistency脚本,利用机械化检查替代口头承诺。 5. **长期知识管理**:将ADR、排障记录、研究资料、产品上下文等长期知识放到固定目录。 **使用方式:** - 安装:在目标项目中使用`npx skills add kinoward/dayu-harness-skill`命令进行安装。 - 使用:在支持Agent Skills的客户端中输入`/dayu-harness`命令进行分析和建议。 **适用场景:** - 新项目从第一天开始建立AI协作和项目治理入口。 - 老项目整理散落的文档、hooks、CI或提交规范为可维护体系。 - 团队希望AI协作经验沉淀到仓库,而非不可检索的聊天记录。 - 希望Claude Code、Codex等通用Agent Skills客户端之间的项目规则具有可迁移性。 **参考资料:** - OpenAI: Harness Engineering https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/ - Martin Fowler: Harness Engineering https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html - Deusyu/harness-engineering https://github.com/deusyu/harness-engineering - agentsmd/agents.md https://github.com/agentsmd/agents.md - microsoft/skills https://github.com/microsoft/skills **不成熟之处及交流邀请:** - 目前项目模板偏通用,需要更多针对不同语言栈、团队规模和已有工程体系的真实项目反馈。 - 欢迎指出设计过重或不符合实际开发习惯的地方,可以在帖子里交流,也可以到GitHub提Issue。 - 如果你也正在实践AI Agent参与真实项目开发,或者已经在使用Harness Engineering、AGENTS.md、Claude Skills、Codex等工作流,欢迎分享你们是如何管理项目规则、长期上下文和自动化反馈的经验。

产品:《保姆级区块链入门实战课程》 功能与描述: - 普及科普入门实战性质 - 旨在让更多受众有思路 - 作者通过写书获得流量并为《Web3 的字节跳动》模式孵化器做流量运营 - 作者已经获得了20+web3黑客松奖,落地了5-6个MVP,上线了3个项目

产品:WSL Dashboard 主要功能:未提供具体功能描述 描述:WSL Dashboard是一个与WSL(Windows Subsystem for Linux)相关的 dashboard,用户可以通过它来管理和监控Linux子系统。根据提供的信息,该产品可能具有查看和管理Linux子系统的功能,但具体细节未在摘录中提及。 注意:由于信息有限,无法提供关于该产品的更多详细信息或功能描述。如需更详细的信息,请参考官方文档或相关资源。

产品:小工具、deepseek 大模型工具 功能描述:小工具用于测试电脑配置能运行什么,deepseek 大模型工具用于处理大数据模型。
安全研究 Agent,用于挖掘漏洞,加强安全研究工具与提示词。

**产品名称:LMSpeed** **主要功能:** - 测量LLM API的速度 - 检测中转站可能存在的问题,如请求被中间层修改、上下文被截取、上游被更换、系统提示失效等 **描述:** LMSpeed是一个用于检测中转站问题的工具,特别是在使用Claude、Cursor、Codex等工具时。它可以揭示出模型是否正确、`system`指令是否被阻止、长上下文是否被发送、Prompt是否被套取、错误信息中是否泄露敏感信息(如Key、环境变量、内部路径)、工具命令和钱包签名等危险场景是否有异常,以及延迟是否稳定。通过这些检测,用户可以了解链路的信任度,并采取相应的措施。
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