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jh941213
harness-diagnostics

에이전트 하네스 12원칙 기반 자가 진단 및 개선 제안. 자동 발동 없음 — /harness-diagnostics 로 수동 실행 (인자로 setup/audit/maintenance 모드 선택). NOT for: 코드 구현, 버그 수정, 테스트 작성.

Overview

Publisherjh941213
Repositorymy-cc-harness
Skill nameharness-diagnostics
Stars
125
Forks
35
Bundled files
Instructions only
Links
Skill sourceRepository
  • 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 jh941213 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Harness Diagnostics 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.
  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/jh941213/my-cc-harness.git /tmp/my-cc-harness
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/my-cc-harness/skills/harness-diagnostics .claude/skills/harness-diagnostics
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Harness Diagnostics 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 Diagnostics 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 Diagnostics 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 Diagnostics — 에이전트 하네스 자가 진단 스킬

12원칙 기반 하네스 성숙도 진단 및 개선 제안 도구. Read-only: 진단 + 제안만 수행하며, 직접 파일을 수정하지 않음.

입력

$ARGUMENTS

모드 판별

모드트리거 키워드목적
Setup"환경 구축", "setup", "초기화"에이전트 협업 환경 초기 점검 + 추천
Audit"하네스 진단", "점검", "audit", 기본값12원칙 점수화 + 개선 로드맵
Maintenance"drift 확인", "정리", "maintenance"stale 코드/문서 감지 + 정리 제안

키워드가 없으면 Audit 모드를 기본으로 실행.

12원칙 점수 체계

각 원칙 0-8점, 총 100점 (12 × 8 = 96, 나머지 4점은 종합 보너스).

#원칙점검 대상
1Agent Entry PointCLAUDE.md/AGENTS.md 존재 + 명확한 에이전트 진입점
2Map, Not Manual문서가 "지도"인가 vs "매뉴얼"인가 (포인터, 계층 구조)
3Invariant Enforcement도구가 실수를 자동 차단하는가 (settings.json에 등록된 훅 전수, linters, CI)
4Convention Over Configuration명시적 규칙 파일 존재 (rules/, .eslintrc, prettier 등)
5Progressive Disclosure정보 계층화 (CLAUDE.md → rules/ → docs/ → 코드)
6Layered Architecture의존성 방향 단방향, 레이어 분리
7Garbage Collectionstale 파일/문서/의존성 정리 메커니즘
8Observability자체 검증 가능 (테스트, 빌드, 타입체크)
9Knowledge in Repo지식이 레포에 있는가 (ADR, docs/, 인라인 설명)
10Reproducibility동일 입력 → 동일 결과 (lock 파일, 환경 설정)
11Modularity변경 영향 예측 가능 (모듈 경계, 인터페이스)
12Self-Documentation코드가 의도를 설명하는가 (네이밍, 구조)

성숙도 등급

등급점수설명
L1 None0-19하네스 없음. 에이전트가 매번 처음부터 추론
L2 Basic20-39기본 설정 존재. 일부 자동화
L3 Structured40-59구조화된 규칙과 도구. 대부분 자동화
L4 Optimized60-79최적화된 하네스. 에이전트 자율성 높음
L5 Autonomous80-100자율 운영. 자가 진단/수정 가능

실행 절차

Setup 모드

  1. 프로젝트 루트 탐색 (Explore 서브에이전트)
  2. 다음 항목 존재 여부 확인:
    • CLAUDE.md 또는 .claude/CLAUDE.md
    • rules/ 또는 .claude/rules/
    • docs/ 디렉토리
    • 패키지 매니저 lock 파일
    • 린터/포매터 설정
    • 테스트 프레임워크 설정
    • CI/CD 설정
  3. 누락된 항목에 대해 생성 추천 (직접 생성하지 않음)
  4. 추천 우선순위: P0 (즉시) → P1 (권장) → P2 (개선)

Audit 모드

  1. 12원칙 각각에 대해 점검 실행:
    • 파일/디렉토리 존재 여부 (Glob)
    • 설정 파일 내용 분석 (Read)
    • 패턴 검색 (Grep)
    • 훅 점검은 settings.json에 등록된 훅 전수 대상 — 단, notchi-hook.sh는 선택(알림용)이므로 미설치여도 감점하지 않음
  2. 원칙별 점수 산정 (0-8)
  3. 종합 보너스 산정 (0-4):
    • 원칙 간 시너지 (예: hooks + rules + docs 3개 모두 있으면 +2)
    • 일관성 (네이밍 규칙, 구조 통일성 +2)
  4. 리포트 출력

Maintenance 모드

  1. stale 항목 탐지:
    • 30일 이상 수정 없는 docs/ 파일
    • package.json에 있지만 import되지 않는 의존성
    • TODO/FIXME 주석 수집
    • 빈 디렉토리
    • 사용되지 않는 설정 파일
  2. drift 감지:
    • CLAUDE.md 내용 vs 실제 프로젝트 구조 불일치
    • rules/ 규칙 vs 코드 실태 불일치
  3. 정리 제안 목록 출력 (직접 수정하지 않음)

출력 형식

markdown
# 🔍 Harness Diagnostics Report

## 프로젝트: {프로젝트명}
## 모드: {Setup | Audit | Maintenance}
## 날짜: {YYYY-MM-DD}

---

## 원칙별 점수

| # | 원칙 | 점수 | 근거 |
|---|------|------|------|
| 1 | Agent Entry Point | X/8 | ... |
| 2 | Map, Not Manual | X/8 | ... |
| ... | ... | ... | ... |
| 12 | Self-Documentation | X/8 | ... |

**종합 보너스**: X/4
**총점**: XX/100

## 성숙도 등급: LX {등급명}

---

## 개선 제안 Top 3

### 1. {제안 제목} (P{0-2})
- **현재**: {현재 상태}
- **개선**: {구체적 액션}
- **효과**: {기대 점수 향상}

### 2. ...

### 3. ...

---

## 상세 분석
{원칙별 상세 설명 — 접힌 섹션으로}

제약사항

  • Read-only: 파일 생성/수정/삭제 금지
  • 진단 도구: Glob, Grep, Read, Bash(읽기 전용 명령만) 사용
  • 출력은 마크다운 리포트로만 제공
  • 직접 수정 대신 "이렇게 하면 X점 향상" 형태로 제안
  • 대규모 레포 전수 스캔만 Explore 서브에이전트로 위임 (몇 개 파일 확인은 직접 — CLAUDE.md 위임 기준 참조)

Frequently asked questions

What does the Harness Diagnostics AI skill do?

에이전트 하네스 12원칙 기반 자가 진단 및 개선 제안. 자동 발동 없음 — /harness-diagnostics 로 수동 실행 (인자로 setup/audit/maintenance 모드 선택). NOT for: 코드 구현, 버그 수정, 테스트 작성.

Why use Harness Diagnostics on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Harness Diagnostics 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 Diagnostics in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/jh941213/my-cc-harness/tree/main/skills/harness-diagnostics. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Harness Diagnostics?

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 Diagnostics?

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

Is the Harness Diagnostics AI skill free?

It is published on GitHub by jh941213. Check the repository for licensing terms. 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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