update-harness
Skill1 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub
收集已确认的可复用知识,并持续改进任意工作区的 Agent Harness。用于用户要求记住、保存或同步长期规则、文档、技能路由、脚本、验证、失败处理、Loop、Workflow、Review 或 Hook,或纠正可复用的边界、契约和仓库职责时。先分类缺口、追踪完整路径并比较整体收益;没有不降低正确性的明确收益时不更新。不要因普通任务结束自动触发。
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In this repository28 other files it gives its agents.
- add-commentSkill
- agent-supervisorSkill
- ai-seoSkill
- anti-goalsSkill
- bestwaySkill
- codebase-renderSkill
- competitor-profilingSkill
- copywritingSkill
- decision-reviewSkill
- directory-submissionsSkill
- explain-and-saveSkill
- happy-featSkill
- i-have-adhdSkill
- investment-researchSkill
- launchSkill
- learning-new-languageSkill
- lock-decisionsSkill
- moleSkill
- onboardingSkill
- open-source-reviewSkill
- pmSkill
- product-marketingSkill
- product-startupSkill
- prototype-treeSkill
- read-sessionSkill
- reverse-engineer-marketingSkill
- socialSkill
- understandSkill
The file
Files
Update Workspace Harness
目标是让不了解当前对话的 Agent 能从真实入口选对上下文和工具,取得可核验结果,并在失败后回到正确步骤。正确性不能用少读资料、少跑检查交换;效率看完整任务的上下文、调用、等待、返工和人工操作。
这里的 RSI(recursive self-improvement)是依据用户确认或任务结果,逐轮改进 Agent Harness 的行为;不代表无限自改、修改模型权重,或自动获得持久写入授权。
RSI 循环:从纠错中改进
用户明确要求保存教训或优化长期行为时,按以下步骤处理;普通任务结束、一次报错或用户表达不满,不自动启动长期写入。
- 先解决当前问题:按当前任务授权修复并验证;若尚未解决,说明阻塞,不先写一条规则当作修复完成。
- 判断可复用性:区分用户明确确认的偏好、已验证的方法和 Agent 自己的猜测。一次性要求只在当前任务生效;重复次数、赞许或沉默不能替代确认,也不能证明方法正确。
- 提取最小教训:说明适用条件、原来的具体错误、已验证的改法和成功检查。只保存会改变未来动作的内容,不复制聊天、逐次纠错日志或未验证归因;需改变适用范围或权限时先询问。
- 更新唯一正文:按下文分类、收益比较与保存位置更新现有内容。个人长期偏好按目标工作区的记忆约定保存,项目教训留在所属项目,执行规则或流程更新对应 AGENTS 或 Skill;私密内容遵循原有加密边界。
- 检查未来行为:用一个应适用的请求和一个相似但不应适用的反例核对范围,并验证受影响的引用或动作。格式和链接检查只能证明文件结构有效,不能证明任务效果变好。
- 决定是否进入下一轮:只有后续任务结果或用户反馈带来新证据时,才再次诊断和修改。没有新证据或可验证收益时停止;把预测收益标成预期,不说成已经改善。规则是否失效以事实、条件变化和用户新指令判断,不按使用频率或闲置天数自动升级、降级。
沿用现有正文和按需读取方式,不另建 self-improving 记忆目录、计数表、每次任务前后的固定加载步骤或定时复盘。
分类缺口
| 类型 | 识别方式 | 最小改动 |
| Routing | 入口加载过多、漏触发或走错 skill / 文档 | 收窄触发,补回退,不复制正文 |
| Knowledge | 缺稳定事实、边界、术语或证据入口 | 更新唯一知识正文和必要索引 |
| Action | 已知输入能用固定步骤完成 | skill、CLI、script 或 validator |
| Loop | 目标需要“执行 → 检查 → 修复/重试” | 明确状态、检查器、回边和停止条件 |
| Workflow | 有稳定分支、并行、汇合或角色交接 | 明确节点、边、共享状态和人工操作 |
| Graph Engineering | 多个 Loop 要互相检查目标、方法、指标或结果 | 增加监督关系、真实锚点和独立判断 |
不要把一次失败当成 Loop,也不要把线性任务包装成 Workflow 或 Graph。
只有任务已分类为 Loop、Workflow、Graph Engineering,或需要评估工作区整体结构时,才读取 Harness 结构设计。
判断是否更新
先从真实请求或失败案例拆出:已确认事实、待判断分支、状态变化动作、独立检查和需要长期复用的状态。优先删除重复读取、重复查询和无效转述。
变更前简短比较,无需另存文件:
| 维度 | 更新前 | 更新后预期 |
| 完整路径 | 入口、动作、验证和返工在哪里 | 删除、合并、按需读取或复用什么 |
| 正确性 | 缺什么证据,冲突时如何处理 | 事实来源、优先级、停止条件和独立检查 |
| 上下文 | 无条件加载和按需读取什么 | 是否减少重复正文和无关内容 |
| 操作次数 | 重复调用、构建、验证或人工确认 | 怎样复用仍有效的状态和证据 |
| 下游影响 | 当前改动会转移什么成本或风险 | 需求、实现、验证、交付和维护是否都受益 |
仅在同时满足以下条件时更新:
- 正确性不下降:新增事实来自源码、运行时、权威文档或用户明确确认;证据过期、缺失或冲突时重新核验或停止。
- 有可验证收益:明确本轮要观察的结果,例如减少读取、调用、等待、返工或人工操作,或以低成本检查避免明显的高成本失败。静态检查和自我评价不等于真实任务效果;未实测时只报告预期收益。
- 不增加无关上下文:长期入口只放强制约束和路由;细节按任务读取;同一正文不复制。
- 不制造重复动作:仍有效的证据不重跑;有效性同时考虑相关源码、依赖、配置、产物、运行环境、Case 和时间窗口。写入超时或响应丢失时先查真实状态,禁止盲目重试。
- 不做局部优化:不能只让某一步更快,却提高误改、漏验、误发布或维护成本。
没有整体收益就明确决定不更新。不要保存一次性日志、临时快照、未验证猜测、密钥或账号信息。
追踪真实路径
不要从预想文件直接开始修改。
- 用真实请求或失败案例描述期望行为。
- 先读目标工作区的
AGENTS.md、README、配置、现有 skill description 或索引,再沿 Agent 实际可见路径前进。 - 检查“触发 → 上下文 → 动作 → 验证 → 失败处理 → 长期保存”是否完整。
- 按上表分类缺口,确认唯一正文和最小修改范围。
- 如果关键步骤仍依赖当前对话、Agent 常识或“应该能想到”,补充对应的入口、正文或确定性工具。
优先遵循目标工作区的目录和 Git 规则。需求状态、任务过程、运行产物和历史记录分别保存到该工作区已规定的事实源;不要新建第二套状态文件或把它们混进通用知识。
选择唯一正文
按目标工作区现有约定选择位置。通常:
| 内容 | 唯一正文 |
| 长期红线、必读项和技能路由 | AGENTS.md |
| 稳定业务、架构和工程知识 | docs/ OKF bundle |
| 单个技能的流程和工具约束 | 对应 skill 目录 |
| 确定性、重复的动作或判定 | script、Hook 或 validator |
| 需求、设计、任务和验收状态 | 工作区既有的需求状态源 |
| 仓库路径、remote 和所有权 | 工作区既有仓库清单 |
| 可重建日志、截图和原始抓取 | 工作区的 artifact 目录 |
其他位置只保留触发条件和链接。判定算法归其 validator 或脚本;流程 skill 只说明何时调用、怎样解释结果、失败后回到哪里。
更新 docs/ 前读取 OKF 文档约定。目标工作区已声明其它格式时,以其明确规则为准。
文档维护纪律
知识沉淀的价值取决于「被检索命中」,而关键字检索的命中率取决于文档里是否写了使用者实际会搜的词。维护比新增更重要:
- 术语和别名进术语表:正式名、缩写、别名、入口名、中英文变体都收录。检索词没命中时,优先回补对应别名到术语表,而不是新建文档或引入语义检索工具。
- 检索关键词显式化:错误码、API 名、注解名、仓库名、平台名在正文或表格中原样出现,不改写、不意译;报错文案里的关键片段值得作为检索词保留。
- 索引类文档与源头同步:接口清单、埋点索引、仓库索引、关系图谱等索引类文档,在对应源码或平台配置变更的同一任务内更新;无法同步时标注快照时间。过期索引比没有索引更糟。
- 路由 miss 即回补:发现 Agent 需要全库 grep 才找到某知识,说明路由表或术语表缺条目,当次补上。
执行与验证
- 明确事实/失败信号、证据、复用场景和完成标准。
- 比较更新前后完整路径;不满足收益条件则停止。
- 只修改入口、唯一正文、执行能力和验证中必要的最小集合。
- 校验修改后的触发、链接、结构、脚本或配置;有文件改动时运行
git diff --check。 - 用一个正向请求和一条相似但不应触发的反例检查路由。对 Loop 还要检查通过条件、失败回边、重试上限和最终停止;对 Workflow 检查节点契约、并行写入隔离、汇合和人工确认。
- 再比较完整路径;产生额外读取、重复操作、歧义或下游风险时缩小或撤回改动。
需要独立验证时,只提供 skill 路径、原始材料和自然用户请求;不要泄露预期答案或本次改动意图。
最终汇报实际改动、可观察的行为或效率变化、验证结果和剩余问题;没有实测数据时明确区分预期与事实。
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.

