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Harness Sync

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Chachamaru127
harness-sync

HAR: Sync Plans.md with implementation. Drift detect, marker update, retrospective. Trigger: sync-status, where am I, check progress. --snapshot for snapshots. Do NOT load for: planning, implementation, review, release.

Overview

PublisherChachamaru127
Repositoryclaude-code-harness
Skill nameharness-sync
Stars
3.2K
Forks
302
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by Chachamaru127 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Harness Sync AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Chachamaru127/claude-code-harness/tree/main/codex/.codex/skills/harness-sync
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Chachamaru127/claude-code-harness.git /tmp/claude-code-harness
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/claude-code-harness/codex/.codex/skills/harness-sync .claude/skills/harness-sync
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Harness Sync in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Harness Sync on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Harness Sync is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Harness Sync

Plans.md と実装状況を照合し、差分を検出・更新する。 旧 sync-status および harness-plan sync サブコマンドの独立版。

Quick Reference

ユーザー入力動作
harness-sync進捗同期 + レトロスペクティブ(デフォルト ON)
harness-sync --no-retro進捗同期のみ(レトロスキップ)
harness-sync --snapshotスナップショット保存(進捗の時点記録)
harness-sync --plan roadmapnamed Plans の roadmap を同期
"今どこ?" / "進捗確認"同上

オプション

オプション説明デフォルト
--snapshot現在の進捗をスナップショットとして保存false
--no-retroレトロスペクティブをスキップfalse(デフォルトで実行)
--plan NAMEplans/manifest.json の named plan を使うactive/default

Step 0: Plans.md 検証

Plans.md の存在とフォーマットを確認する。問題がある場合は即座に案内して停止する。 複数 Plans.md がある repo では、対象 plan を scripts/plan-registry.sh list または --plan NAME で確認してから読む。

状態案内
Plans.md が存在しないPlans.md が見つかりません。harness-plan create で作成してください。 → 停止
ヘッダーに DoD / Depends カラムがない(v1 形式)Plans.md が旧フォーマット(3カラム)です。harness-plan create で v2(5カラム)に再生成してください。既存タスクは自動的に引き継がれます。 → 停止
v2 形式(5カラム)そのまま Step 1 に進む

Step 1: 現状収集(並列)

bash
# Plans.md の状態
cat Plans.md

# Git 変更状態
git status
git diff --stat HEAD~3

# 直近コミット履歴
git log --oneline -10

# エージェントトレース(直近の編集ファイル)
tail -20 .claude/state/agent-trace.jsonl 2>/dev/null | jq -r '.files[].path' | sort -u

Step 1.5: Agent Trace 分析

Agent Trace から直近の編集履歴を取得し、Plans.md のタスクと照合する:

bash
# 直近の編集ファイル一覧
RECENT_FILES=$(tail -20 .claude/state/agent-trace.jsonl 2>/dev/null | \
  jq -r '.files[].path' | sort -u)

# プロジェクト情報
PROJECT=$(tail -1 .claude/state/agent-trace.jsonl 2>/dev/null | \
  jq -r '.metadata.project')

照合ポイント:

チェック項目検出方法
Plans.md にないファイル編集Agent Trace vs タスク記述
タスク記述と異なるファイル想定ファイル vs 実際の編集
長時間編集がないタスクAgent Trace 時系列 vs WIP 期間

Step 2: 差分検出

チェック項目検出方法
完了済みなのに cc:WIPDoD・必須チェック・必要な review の証拠 vs マーカー
着手済みなのに cc:TODO変更ファイル vs マーカー
cc:完了 なのに未コミットgit status vs マーカー

Step 3: Plans.md 更新提案

状況確認だけの依頼は読み取りと差分報告で完了する。同期更新を明示依頼されている場合は、証拠に一致するマーカー更新を再確認せず実行する。 対象が曖昧、証拠が不足、または仕様判断が必要な項目だけ提案に残す。コミットや Worker の自己申告だけでは完了にしない。

Plans.md 更新が必要です

| Task | 現在 | 変更後 | 理由 |
|------|------|--------|------|
| XX   | cc:WIP | cc:完了 | DoD・必須チェック・review の証拠を確認済み |
| YY   | cc:TODO | cc:WIP | ファイル編集済み |

Step 4: 進捗サマリー出力

markdown
## 進捗サマリー

**プロジェクト**: {{project_name}}

| ステータス | 件数 |
|----------|------|
| 未着手 (cc:TODO) | {{count}} |
| 作業中 (cc:WIP) | {{count}} |
| 完了 (cc:完了) | {{count}} |
| PM確認済 (pm:確認済) | {{count}} |

**進捗率**: {{percent}}%

### 直近の編集ファイル (Agent Trace)
- {{file1}}
- {{file2}}

Step 4.5: スナップショット保存(--snapshot 指定時)

--snapshot が指定された場合、現在の進捗状態を時刻付きスナップショットとして保存する。

保存先

.claude/state/snapshots/ ディレクトリに JSON 形式で保存:

bash
SNAPSHOT_DIR="${PROJECT_ROOT}/.claude/state/snapshots"
mkdir -p "${SNAPSHOT_DIR}"
SNAPSHOT_FILE="${SNAPSHOT_DIR}/progress-$(date -u +%Y%m%dT%H%M%SZ).json"

スナップショット内容

json
{
  "timestamp": "2026-03-08T10:30:00Z",
  "phase": "Phase 26",
  "progress": {
    "total": 16,
    "todo": 5,
    "wip": 3,
    "done": 6,
    "confirmed": 2
  },
  "progress_rate": 50,
  "recent_commits": ["abc1234 feat: ...", "def5678 fix: ..."],
  "recent_files": ["skills/harness-work/SKILL.md", "..."],
  "notes": ""
}

差分比較

前回スナップショットが存在する場合、差分を表示:

markdown
## スナップショット差分

| 指標 | 前回 ({{prev_time}}) | 今回 | 変化 |
|------|---------------------|------|------|
| 進捗率 | {{prev}}% | {{current}}% | +{{diff}}%pt |
| 完了タスク | {{prev_done}} | {{current_done}} | +{{diff_done}} |
| WIP タスク | {{prev_wip}} | {{current_wip}} | {{diff_wip}} |

設計意図: snapshot はユーザーが「今の状態を記録しておきたい」と思った時に手動で使う。 breezing 中の自動的なプログレスフィード(26.2.3)とは別の機能。

Step 5: 次のアクション提案

次にやること

**優先 1**: {{タスク}}
- 理由: {{依頼中 / アンブロック待ち}}

**推奨**: harness-work, harness-review

異常検知

状況警告
複数の cc:WIP複数タスクが同時進行中
pm:依頼中 が未処理PM の依頼を先に処理する
大きな乖離タスク管理が追いついていない
WIP が 3日以上更新なしブロックされていないか確認

Step 6: レトロスペクティブ(デフォルト ON)

cc:完了 タスクが 1 件以上あれば自動的に振り返りを実行する。 --no-retro で明示的にスキップ可能。

Step R1: 完了タスク収集

bash
# Plans.md から cc:完了 / pm:確認済 のタスクを抽出
grep -E 'cc:完了|pm:確認済' Plans.md

# 直近の完了コミット履歴
git log --oneline --since="7 days ago"

# 変更規模
git diff --stat HEAD~10

Step R2: 振り返り 4 項目

項目分析方法
見積もり精度Plans.md のタスク記述から想定ファイル数を推論 → git diff --stat の実変更ファイル数と比較
ブロック原因blocked マーカーが付いたタスクの理由パターンを集計(技術的/外部依存/仕様不明確)
品質マーカー的中率[feature:security] 等を付けたタスクで実際に関連問題が出たか
スコープ変動Plans.md の初回コミット時のタスク数 vs 現在のタスク数(追加/削除件数)

Step R3: 振り返りサマリー出力

markdown
## 振り返りサマリー

**期間**: {{start_date}} 〜 {{end_date}}

| 指標 | 値 |
|------|-----|
| 完了タスク | {{count}} 件 |
| ブロック発生 | {{blocked_count}} 件 |
| スコープ変動 | +{{added}} / -{{removed}} 件 |
| 見積もり精度 | 想定 {{est}} ファイル → 実際 {{actual}} ファイル |

### 学び
- {{1-2 行の学び}}

### 次に活かすこと
- {{1-2 行の改善アクション}}

Step R4: harness-mem への記録

振り返りは今回確認した証拠と改善案を報告する。永続記録を明示依頼されている場合だけ、対象の harness-mem または .claude/agent-memory/ に出典と判断理由を記録する。 通常の進捗確認や sync を永続記録の依頼として扱わない。

関連スキル

  • harness-plan — 計画作成・タスク管理
  • harness-work — タスク実装
  • harness-review — コードレビュー

Frequently asked questions

What does the Harness Sync AI skill do?

HAR: Sync Plans.md with implementation. Drift detect, marker update, retrospective. Trigger: sync-status, where am I, check progress. --snapshot for snapshots. Do NOT load for: planning, implementation, review, release.

Why use Harness Sync on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Harness Sync is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Harness Sync in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Chachamaru127/claude-code-harness/tree/main/codex/.codex/skills/harness-sync. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Harness Sync?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Harness Sync?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Harness Sync with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Harness Sync AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Chachamaru127 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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