harness-sample
AGENTS.md0 starsChanged yesterdayMITView on GitHub
会議室予約のCLIです(Python 3.12、uv)。コードを見ても分からないことだけを、ここに書きます。 make check を通します。整形、リント、型、層の向き、テストをまとめて確かめる1本で、CIも同じものを実行します。 失敗したら出力に直し方が出るので、直してから完了を報告します。
- Reads credentials
In this repository5 other files it gives its agents.
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- add-cli-commandSkill
- harness-retroSkill
- sync-specsSkill
- write-adrSkill
The file
Files
AGENTS.md
会議室予約のCLIです(Python 3.12、uv)。コードを見ても分からないことだけを、ここに書きます。
作業を終える前に
make check を通します。整形、リント、型、層の向き、テストをまとめて確かめる1本で、CIも同じものを実行します。
失敗したら出力に直し方が出るので、直してから完了を報告します。
make check # 全部
make format # 整形と、自動で直せるリントの修正
uv run pytest tests/test_service.py -k 名前 # テストを1件だけ決まりごと
- 返答、コミットメッセージ、コードのコメント、利用者に見せる文言は日本語で書く。
- 利用者から見える変更は、
CHANGELOG.mdの「未リリース」に1行足す。 - 現在時刻は
Clockから受け取る。datetime.now()を呼んでよいのはsrc/booking/cli.pyだけ。 - 層の向きは domain → service → storage / cli。内側から外側を import しない(
tools/check_layers.pyが検査する)。
進め方
- 決まった手順のある作業は、
.agents/skills/のスキルに従う。 - 実装が終わって
make checkが通ったら、コミットの前にレビュー役(reviewer)へ見直しを頼む。 - 数時間かかる作業は、先に
docs/plans/へ計画を書く。 - 機能を足すときは、
docs/specs/の仕様から始める。仕様が正本で、Confluence は写し。
触らないもの
.envは開かない。設定の名前は.env.exampleにある。bookings.jsonは利用者の実データ。動作を確かめるときはBOOKING_DBで一時ファイルを指定する。uv.lockは手で編集しない。依存を増やす前に、理由を添えて相談する。- push、タグ付け、リリースはしない。
もっと知りたいとき
- 構成と層の向き:
docs/architecture.md - 設計の判断と理由:
docs/decisions/ - 機能の仕様:
docs/specs/ - このファイルや設定を変えた経緯:
docs/harness-log.md
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

