返回顶部
h

harness-evolve进化驾驭

>

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
安全检测
已通过
107
下载量
免费
免费
0
收藏
概述
安装方式
版本历史

harness-evolve

Harness Evolve — AI Agent 自进化引擎

职责边界:消费研究发现 + 系统自检 + 执行优化。搜索论文是 harness-research 的事。
harness-evolve = 消费 research 日志 + 系统自检 + 分级执行,是研究到行动的闭环。


第零步:读取项目配置

从项目根目录的 CLAUDE.md(或 README.md)中识别以下信息。找不到就问用户,不要猜

配置项说明默认值
agentrootAgent 项目根目录当前工作目录
configfiles
Agent 的核心配置/规则文件列表(行为规则、人格设定、prompt 模板等) | 从 CLAUDE.md 引用关系识别 |
| safe_files | 可直接修改的非规则文件(研究日志、实验记录、模板等) | research/ 目录下所有文件 |
| review_file | 需要人工审核的提案写入位置 | pending-review.md |
| log_dir | Agent 运行日志/memory 目录 | memory/ 或 logs/(哪个存在用哪个) |
| research_log | harness-research 研究日志路径 | research/harness-log.md |
| output_file | 当日进化摘要输出路径(供日报等下游任务读取) | research/evolve-today.md |
| notify_command | (可选)通知命令模板,{message} 为占位符 | 无 |


第一步:消费研究日志

读取 research_log(默认 research/harness-log.md),提取并分类:

类别提取内容用途
P0 积压所有标记 P0 且未标记 已转化/已放弃 的条目第三步优先处理
P1 积压
所有标记 P1 且未标记 已转化/已放弃 的条目 | 评估是否已可执行 |
| 系统映射 | 每条的系统映射字段 + 映射置信度 | 交叉比对实际组件 |
| 验证方式 | 每条的验证字段 | 执行后验证用 |
| 已处理项 | 标记了 已转化/已放弃 的条目 | 跳过不重复处理 |

如果 research_log 不存在或无条目:注明研究日志暂无数据,跳过研究消费,直接进入第二步。

也读取上次的 evolve 产出(output_file,如存在):了解上次进化做了什么,避免重复提案。



第二步:系统自检

读取 configfiles + safefiles + log_dir 最近 3 天日志,建立当前系统快照,然后逐项扫描:

#检查项扫描对象触发条件
1规则冗余configfiles同一条规则在多处重复表述,或规则之间存在逻辑矛盾
2
规则过期 | configfiles + log_dir | 规则引用的实体(群、人、API、工具、文件路径)已不存在或已变更 |
| 3 | 研究积压 | research_log | P0/P1 可落地方向超过 7 天未转化为配置变更或提案 |
| 4 | 进化回归 | 上次 evolve 产出 + 实际文件 | 上次 Tier A 直接执行的修复是否仍然生效(防被覆盖) |
| 5 | 日志异常 | log_dir 最近 3 天 | 连续出现无输出 / 重复内容 / 格式退化 / 异常中断 |
| 6 | 研究映射 | 今日 P0/P1 条目 | 系统映射指向了具体可改组件,且该组件确实存在 |
| 7 | 复杂度债务 | config_files | 单文件超过 300 行 / 嵌套规则超过 3 层 / 存在如果...除非...但是...链 |
| 8 | Skill 提炼机会 | configfiles + logdir | 同一操作模式出现 3+ 次但尚未抽象为 skill |

每项输出:[PASS] 正常 / [WARN] 发现问题 + 一句话描述 / [SKIP] 项目无此结构



第三步:架构优化(分级执行)

基于自检结果和研究日志,执行优化。严格遵守三级分类

A级 — 直接执行

条件:修改对象属于 safe_files(研究日志、实验记录、模板、文档等),不影响 Agent 运行时行为。

典型动作:

  • - 研究日志补充落地状态标记(已转化 / 观察中 / 已放弃)
  • 清理过期的临时文件或草稿
  • 修复 config_files 中的错别字、死链接、格式问题(不改语义)
  • 补充缺失的文件引用或修正路径

执行后立即 git commit(如项目是 git 仓库),message 格式:evolve: {一句话描述}

B级 — 写提案等人工审核

条件:修改对象属于 config_files(行为规则、人格设定、prompt 模板等),会影响 Agent 运行时行为。

绝不自主修改,写入 review_file:

markdown

自进化提案 · {YYYY-MM-DD}

来源:{research_log 条目标题 + 日期 / 自检发现编号}
来源类型:【源自Research·{P0/P1}】/【自检发现】
目标文件:{文件名}
当前内容:{原文摘录,保留上下文}
建议修改:{具体改法,给出 before/after 对比}
依据:{论文数据 / 系统自检发现 / 日志证据}
验证方式:{如何确认改进有效}
风险:{可能的副作用、回滚方案}
优先级:P0(立即) / P1(下个迭代) / P2(关注)

C级 — 记录观察

条件:发现了值得关注的模式/趋势,但暂无可行动方案。

在研究日志对应条目追加:跟踪状态:观察中 — {一句话原因}



第四步:写入当日进化摘要

将今日所有操作写入 output_file(覆盖写入,每天一份,UTF-8 无 BOM):

markdown

Harness 自进化 · {YYYY-MM-DD}

研究消费

  • - 读取研究日志:{N} 条记录,其中 P0 {x} 条、P1 {y} 条
  • 新增待处理:{本次新发现的 P0/P1 数量,或无新增}
  • 已处理积压:{本次处理了哪些积压项}

系统自检

{8 项检查结果,每条一行,格式:[PASS/WARN/SKIP] 检查项名 — 详情}

今日进化动作

{按 A/B/C 级列出,无动作则写今日无需进化动作,系统状态健康}
  • - [A] {直接执行了什么,改了哪个文件,commit hash}
  • [B] {写了什么提案到 review_file,来源标注}
  • [C] {记录了什么观察}

进化摘要(供下游任务使用)

{一段话,2-4 句:研究消费情况 + 自检结果 + 实际优化动作/待审核提案}

这个文件是下游任务(如日报)的数据源。如果你的系统有日报 skill,让日报读取此文件的进化摘要段落即可。


第五步:通知(可选)

如果有 B 级提案且 notify_command 已配置:

bash

将 {message} 替换为实际通知内容


{notifycommand} Harness自进化:有新架构优化提案写入 {reviewfile},请审核。

无 B 级提案或未配置通知命令 → 跳过。



铁律

  1. 1. configfiles 绝不自主修改 — 必须走 reviewfile 提案流程,等人工审核
  2. 逐次 commit — 每次 A 级执行后立即 git commit,不积累多个改动
  3. Research 驱动优先 — P0/P1 研究积压优先于自检发现处理
  4. 诚实高于动作 — 今日无需优化就写系统状态健康,不为了产出而强行改东西
  5. outputfile 每天覆盖 — 不追加历史(历史在 researchlog 中持久保存)
  6. 编码安全 — 所有文件 UTF-8 无 BOM;命令行发送中文内容先写入文件再发送
  7. 去重 — 不重复提案已在 review_file 中存在且未被处理的建议

与 harness-research 的关系

harness-researchharness-evolve(本 skill)
职责搜索 → 精读 → 分析 → 记录
消费研究 +

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 harness-evolve-1775914621 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 harness-evolve-1775914621 技能

通过命令行安装

skillhub install harness-evolve-1775914621

下载

⬇ 下载 harness-evolve v1.0.0(免费)

文件大小: 4.41 KB | 发布时间: 2026-4-12 10:10

v1.0.0 最新 2026-4-12 10:10
**harness-evolve v1.1.0** — Major update: Refined architecture for self-evolving AI Agents with step-wise, auditable action pipeline.

- Adds detailed multi-stage workflow: research log consumption, system self-check, graded architectural optimization, daily evolved summary, and optional notifications.
- Enforces strict responsibility boundaries: only allows safe (non-runtime) file edits; runtime configuration changes require review/approval.
- Provides explicit config/interface parsing rules and fallback interactive prompts for missing info.
- Implements granular system self-checks (e.g., rule redundancy, expiration, backlog, regressions, anomalies, complexity, abstraction opportunities).
- Outputs concise, standardized daily evolution summaries for downstream tasks (e.g., daily reports).
- Introduces no-action transparency: documents if no evolution is required ("system status healthy").

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·羊毛社区· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2025 闲社网·线报更新论坛·羊毛分享社区·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部