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开发只读github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

harness-review线束审查

Agent Skill

harness-review 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

582

周安装

24

GitHub Stars

598

下载量

190
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:harness-review(线束审查)
来源仓库:https://github.com/chachamaru127/claude-code-harness
仓库路径:skills/harness-review
安装命令:
npx skills add https://github.com/chachamaru127/claude-code-harness --skill harness-review
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/chachamaru127/claude-code-harness --skill harness-review

简介

用于处理 GitHub 仓库、Issue 和 Pull Request 协作信息。

  • 适合围绕代码变更、仓库状态进行整理和分析。harness-review 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 通过 GitHub 安装,可结合来源仓库进一步验证用法。
  • 安装前需确认权限范围和维护状态,避免触发不必要操作。
  • 建议核实是否会执行命令或读写文件后再使用。

SKILL.md

Harness Review (v3)

Harness v3 の統合レビュースキル。 以下の旧スキルを統合:

  • harness-review — コード・プラン・スコープ多角的レビュー
  • codex-review — Codex CLI によるセカンドオピニオン
  • verify — ビルド検証・エラー復旧・レビュー修正適用
  • troubleshoot — エラー・障害の診断と修復

Quick Reference

ユーザー入力サブコマンド動作
"レビューして" / "review"code(自動)コードレビュー(直近の変更)
"harness-plan 実行後"plan(自動)計画レビュー
"スコープ確認"scope(自動)スコープ分析
harness-review codecodeコードレビュー強制
harness-review planplan計画レビュー強制
harness-review scopescopeスコープ分析強制

レビュータイプ自動判定

直前のアクティビティレビュータイプ観点
harness-workCode ReviewSecurity, Performance, Quality, Accessibility, AI Residuals
harness-planPlan ReviewClarity, Feasibility, Dependencies, Acceptance
タスク追加後Scope ReviewScope-creep, Priority, Feasibility, Impact

Code Review フロー

Step 1: 変更差分を収集

# BASE_REF が harness-work から渡された場合はそれを使用、なければ HEAD~1 にフォールバック
CHANGED_FILES="$(git diff --name-only --diff-filter=ACMR "${BASE_REF:-HEAD~1}")"
git diff ${BASE_REF:-HEAD~1} --stat
git diff ${BASE_REF:-HEAD~1} -- ${CHANGED_FILES}

Step 1.5: AI Residuals を静的走査

LLM の印象だけで判定せず、再実行できる形で残骸候補を拾う。scripts/review-ai-residuals.sh は stable な JSON を返すので、その結果をレビュー根拠として使う。

# 差分ベース
AI_RESIDUALS_JSON="$(bash scripts/review-ai-residuals.sh --base-ref "${BASE_REF:-HEAD~1}")"

# 対象ファイルを明示したい場合
bash scripts/review-ai-residuals.sh path/to/file.ts path/to/config.sh

Step 2: 5観点でレビュー

観点チェック内容
SecuritySQLインジェクション, XSS, 機密情報露出, 入力バリデーション
PerformanceN+1クエリ, 不要な再レンダリング, メモリリーク
Quality命名, 単一責任, テストカバレッジ, エラーハンドリング
AccessibilityARIA属性, キーボードナビ, カラーコントラスト
AI ResidualsmockData, dummy, fake, localhost, TODO, FIXME, it.skip, describe.skip, test.skip, ハードコードされた秘密情報/環境依存 URL, 明らかな仮実装コメント

Step 2.2: AI Residuals の severity 判定表

AI Residuals は、まず scripts/review-ai-residuals.sh の JSON を確認し、その後に diff 文脈で「本当に出荷リスクか」を最終判断する。

重要度代表例判定の考え方
majorlocalhost / 127.0.0.1 / 0.0.0.0 の接続先、it.skip / describe.skip / test.skip、ハードコードされた秘密情報っぽい値、dev/staging 固定 URL本番事故、誤設定、検証抜けに直結しやすい。1 件でも REQUEST_CHANGES
minormockData, dummy, fakeData, TODO, FIXME残骸の可能性は高いが、即事故とは限らない。修正推奨だが verdict は変えない
recommendationtemporary implementation, replace later, placeholder implementation のような仮実装コメントコメント単体では即バグ断定できないが、追跡・明確化を促したい

Step 2.5: 閾値基準による verdict 判定

各指摘を以下の重要度に分類し、この基準のみで verdict を決定する。

重要度定義verdict への影響
criticalセキュリティ脆弱性、データ損失リスク、本番障害の可能性1 件でも → REQUEST_CHANGES
major既存機能の破壊、仕様との明確な矛盾、テスト不通過1 件でも → REQUEST_CHANGES
minor命名改善、コメント不足、スタイル不統一verdict に影響しない
recommendationベストプラクティス提案、将来の改善案verdict に影響しない
重要: minor / recommendation のみの場合は 必ず APPROVE を返すこと。 「あったほうが良い改善」は REQUEST_CHANGES の理由にならない。 AI Residuals でも同じ。major に入るのは「出荷事故や誤設定に直結しやすいもの」だけで、単なる残骸候補は minor または recommendation に留める。

Step 3: レビュー結果出力

{
  "verdict": "APPROVE | REQUEST_CHANGES",
  "critical_issues": [],
  "major_issues": [],
  "observations": [
    {
      "severity": "critical | major | minor | recommendation",
      "category": "Security | Performance | Quality | Accessibility | AI Residuals",
      "location": "ファイル名:行番号",
      "issue": "問題の説明",
      "suggestion": "修正案"
    }
  ],
  "recommendations": ["必須ではない改善提案"]
}

Step 4: コミット判定

  • APPROVE: 自動コミット実行(--no-commit でなければ)
  • REQUEST_CHANGES: critical/major の指摘箇所と修正方針を提示。harness-work の修正ループで自動修正後に再レビュー(最大 3 回)

Plan Review フロー

  1. Plans.md を読み込む
  2. 以下の 5 観点 でレビュー:

- Clarity: タスク説明が明確か - Feasibility: 技術的に実現可能か - Dependencies: タスク間の依存関係が正しいか(Depends カラムと実際の依存が一致しているか) - Acceptance: 完了条件(DoD カラム)が定義され、検証可能か - Value: このタスクはユーザー課題を解くか? - 「誰の、どんな問題」が明示されているか - 代替手段(作らない選択肢)は検討されたか - Elephant(全員気づいているが放置されている問題)はないか

  1. DoD / Depends カラムの品質チェック:

- DoD が空欄のタスク → 警告(「完了条件が未定義です」) - DoD が検証不能(「いい感じ」「ちゃんと動く」等) → 警告 + 具体化提案 - Depends に存在しないタスク番号 → エラー - 循環依存 → エラー

  1. 改善提案を提示

Scope Review フロー

  1. 追加されたタスク/機能をリスト化
  2. 以下の観点で分析:

- Scope-creep: 当初スコープからの逸脱 - Priority: 優先度は適切か - Feasibility: 現在のリソースで実現可能か - Impact: 既存機能への影響

  1. リスクと推奨アクションを提示

異常検知

状況アクション
セキュリティ脆弱性即座に REQUEST_CHANGES
テスト改ざん疑い警告 + 修正要求
force push 試み拒否 + 代替案提示

Codex Environment

Codex CLI 環境(CODEX_CLI=1)では一部ツールが利用不可のため、以下のフォールバックを使用する。

通常環境Codex フォールバック
TaskList でタスク一覧取得Plans.md を Read して WIP/TODO タスクを確認
TaskUpdate でステータス更新Plans.md のマーカーを Edit で直接更新(例: cc:WIPcc:完了
レビュー結果を Task に書き込みレビュー結果を stdout に出力

検出方法

if [ "${CODEX_CLI:-}" = "1" ]; then
  # Codex 環境: Plans.md ベースのフォールバック
fi

Codex 環境でのレビュー出力

Task ツール非対応のため、レビュー結果は標準出力にマークダウン形式で出力する。 Lead エージェントまたはユーザーが結果を読み取り、次のアクションを判断する。

関連スキル

  • harness-work — レビュー後に修正を実装
  • harness-plan — 計画を作成・修正
  • harness-release — レビュー通過後にリリース

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.63%
按下载量换算66

Claude

32.37%
按下载量换算62

Cursor

17.89%
按下载量换算34

Gemini CLI

8.88%
按下载量换算17

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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