SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD harness-engineering

Спецификация сборки Agent Harness — когда ИИ создает агент harness (coding agent / автоматизированный агент / долгоживущий агент), используйте этот навык как эталон, чтобы убедиться, что результат соответствует инженерной архитектуре harness: 7 уровней (Loop / Provider / Tools / Permissions / Session / Compaction / Prompts & Skills / Extensions) + Delivery. Охватывает проектные решения, шаблоны исполняемого кода Python, режим долгой работы. Триггеры: coding agent, agent loop, tool calling, context management, session persistence, agent harness, построить агент. Используйте этот навык, когда пользователь просит создать coding agent / автоматизированный агент / долгоживущий агент / agent harness.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Harness 构建规范——当 AI 通过编程构建 harness agent（coding agent / 自动化 agent…»

Agent Harness 构建规范——当 AI 通过编程构建 harness agent（coding agent / 自动化 agent / 长时运行 agent）时，读取本 skill 作为参考标准，确保产出符合 harness 工程架构：Loop / Provider / Tools / Permissions / Session / Compaction / Prompts & Skills / Extensions 七层 + Delivery。覆盖设计决策、可运行 Python 代码模板、长时运行模式。触发词：coding agent、agent loop、tool calling、context management、session persistence、agent harness、构建 agent。Use this skill when the user asks to build a coding agent / automation agent / long-running agent / agent harness.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Edde-101 v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 854 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 33 ч назад

Спецификация сборки Agent Harness — когда ИИ создает агент harness (coding agent / автоматизированный агент / долгоживущий агент), используйте этот навык как…

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
81
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 2

  • высокая Опасные команды cmd-destructive-fs references/code-templates.md:764
    Разрушительная команда для файловой системы (корень / домашняя папка / диск) (определение детектора / чёрного списка)
    dangerous = ["rm -rf /", "rm -rf ~", "sudo rm", ":(){:|:&};:"]
    детектор
Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-privilege references/code-templates.md:764
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка)
    dangerous = ["rm -rf /", "rm -rf ~", "sudo rm", ":(){:|:&};:"]
    детектор

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (harness-engineering) не совпадает с папкой (harness-engineering-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 854 токенов

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 477 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a documentation/template package, but its runnable harness template gives an AI agent broad shell access without enough built-in containment.
LLM: suspicious (high) · 13 авг. 2026 г.