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long-running-harness长跑背带

Agent Skill

long-running-harness 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

6,750

周安装

287

GitHub Stars

1

下载量

2,365
OpenClaw

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

MIT-0

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:long-running-harness(长跑背带)
来源仓库:https://github.com/aowind/long-running-harness
安装命令:
openclaw skills install long-running-harness
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install long-running-harness

简介

long-running-harness 是基于 Anthropic 框架的长时程 Agent 项目工作流管理系统。

  • 适合在 OpenClaw 中调度子代理增量开发与恢复项目时使用。
  • 通过 clawhub 安装并使用 openclaw skills install long-running-harness 命令部署。
  • 使用前需配置白名单仓库与安全确认流程。
  • 适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

name
long-running-harness
description
>

长时程 Agent 工作流框架

基于 Anthropic 工程团队的 Effective Harnesses for Long-Running Agents 方法论,适配 OpenClaw 环境。

核心原则

  1. 持久化优于记忆 — 用文件系统记录状态,不依赖 Agent 上下文记忆
  2. 结构化优于自由文本 — 关键状态用 JSON,进度日志用 Markdown
  3. 验证优于声明 — 每个功能完成后必须验证,不接受未测试的 "完成"
  4. 增量优于大步 — 每次 Agent 会话只做一个功能点,保持可回滚
  5. 标准化优于临时 — 固定的启动例程和结束例程,减少混乱

项目结构

每个受管理项目遵循以下标准结构:

projects/<project-name>/
├── PROJECT.md              # 项目概述、目标、技术栈
├── progress.md             # Agent 工作日志(每次会话追加)
├── features.json           # 功能列表(状态追踪,仅修改 passes 字段)
├── init.sh                 # 环境初始化脚本(可选)
├── src/                    # 项目源码
└── tests/                  # 测试代码(如有)

生命周期

阶段一:初始化(Init)

当用户要求启动新项目或初始化工作流时执行:

  1. 创建项目目录 projects/<project-name>/
  2. 编写 PROJECT.md — 包含:

- 项目名称和目标 - 技术栈和依赖 - 验收标准 - 关键约束

  1. 编写 features.json — 功能列表,格式如下:
   {
     "project": "项目名称",
     "created": "2026-03-18",
     "features": [
       {
         "id": "feat-001",
         "name": "功能名称",
         "description": "功能详细描述",
         "category": "functional|infra|docs|perf|fix",
         "priority": "high|medium|low",
         "passes": false,
         "tests": [
           "测试步骤 1",
           "测试步骤 2"
         ],
         "notes": ""
       }
     ]
   }
  1. 创建 progress.md — 模板:
   # 项目工作日志

   ## 初始化
   - 日期:2026-03-18
   - 初始化人:主 Agent
   - 功能总数:N
  1. 初始化 gitgit init + 首次提交
  2. 如果适用,编写 init.sh

重要: 功能列表要尽量详尽,把大功能拆成小功能。200 个小功能 > 10 个大功能。

阶段二:增量开发(Each Session)

当用户说"继续开发"、"next feature"、"继续项目"或调度子Agent开发时:

启动例程(每个会话必须执行):

  1. pwd 确认工作目录
  2. cat projects/<name>/progress.md — 读取工作日志
  3. git log --oneline -10 — 查看最近提交
  4. cat projects/<name>/features.json — 读取功能列表
  5. 选择优先级最高且 passes: false 的功能
  6. 运行 init.sh(如有)+ 基础验证测试
  7. 确认环境正常后,开始实现

工作约束:

  • 每次只做一个功能
  • 实现完成后必须验证(运行测试、手动检查等)
  • 验证通过后才能将 features.json 中对应功能的 passes 改为 true
  • 禁止删除或修改功能条目(只改 passesnotes 字段)

结束例程(每个会话必须执行):

  1. 更新 features.json 中完成状态
  2. 追加会话记录到 progress.md
   ## 会话 N — 日期
   - **目标功能:** feat-XXX - 功能名称
   - **状态:** ✅ 完成 / ⏳ 部分完成 / ❌ 失败
   - **完成内容:** 具体做了什么
   - **遇到的问题:** 问题描述和解决方案
   - **下次继续:** 待办事项
   - **Git commits:** hash - message
  1. git add . && git commit -m "feat: 完成功能描述"

阶段三:进度报告

当用户问"项目进度"、"project status"时:

  1. 读取 features.json
  2. 统计完成率(passes: true / 总数)
  3. 按优先级列出未完成功能
  4. 读取 progress.md 最近条目
  5. 生成进度摘要

输出格式:

📋 项目进度:项目名称
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 完成:X / Y(Z%)
🔴 待做(高优先级):...
🟡 待做(中优先级):...
🟢 待做(低优先级):...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
最近会话:[简要摘要]

调度子Agent(sessions_spawn)

将单个功能委派给子Agent开发时,task 描述必须自包含

{
  "task": "## 任务:实现 feat-XXX 功能\
\
### 项目信息\
- 路径:projects/project-name/\
- 技术栈:...\
\
### 你的目标\
实现以下功能并验证:\
[功能描述]\
\
### 启动例程\
1. 读取 projects/project-name/features.json 找到 feat-XXX\
2. 读取 projects/project-name/progress.md 了解历史\
3. 运行 git log --oneline -5\
4. 运行 projects/project-name/init.sh(如有)\
5. 运行基础测试确认环境正常\
\
### 工作要求\
- 只做这一个功能\
- 完成后必须验证\
- 结束时更新 features.json 的 passes 字段\
- 结束时追加 progress.md 日志\
- 结束时 git commit",
  "sessionKey": "alpha",
  "runTimeoutSeconds": 600
}

关键: task 必须包含所有上下文。子Agent看不到主对话历史。


定时巡检(Cron Job)

对于重要项目,可设置定时 cron job 巡检进度:

schedule: kind=cron, expr="0 */4 * * *"
payload: kind=agentTurn, message="读取 projects/<name>/progress.md 和 features.json,检查是否有功能卡住超过3个会话未完成。如有,输出简要报告。"

故障模式预防

故障模式预防措施
Agent 试图一次性做完所有功能强制每次只选一个 passes: false 的功能
Agent 过早宣布项目完成features.json 有明确的状态追踪
Agent 留下的代码有 bug启动时运行基础测试;结束时 git commit 便于回滚
Agent 花时间理解环境使用 init.sh 标准化启动
上下文丢失导致重复工作progress.md + git log 提供完整历史
功能未真正完成就标记 passes要求验证后才能修改 passes 字段

通用领域扩展

此框架不限于软件开发。对于非代码类长期任务:

  • 研究项目: features.json 中的 tests 改为 research objectives,passes 表示研究是否完成
  • 写作项目: features 拆分为章节/段落,passes 表示是否已写完并审校
  • 数据分析: features 拆分为分析步骤,passes 表示结果是否已验证

使用不同 category 区分:research|writing|analysis|infra|docs

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

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

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

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

OpenClaw

70.83%
按下载量换算1,675

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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