Harness Start
SkillProductivity启动 Harness 任务(交互式收集需求,自动带上全部流程约束)。Use when starting a new feature, task, or any development work in a Harness-enabled project.
Use Harness Start in Claude, ChatGPT or Ahel Desktop
Free. Sign in, add Harness Start and connect your AI. About a minute.
Also: Claude Code · Cursor · Codex
Then ask your AI: use the Harness Start skill
Details
Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.
Account requirements not reviewed. Check the skill instructions before use; Ahel provides instructions and does not run this skill.
No other account needed.
Add Ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by duoglas/simple-harness-kit in skills/harness-start/SKILL.md and read by Ahel’s review.
交互式启动一个 Harness 任务,自动注入全部流程约束。
执行流程
Step 1: 询问需求
向用户提问:
请描述你要做的任务:
等待用户回答。如果用户在 /harness-start 后面直接附了内容,用那个内容,不需要再问。
Step 2: 进入 PLAN 阶段
将 .harness/current-stage.json 设为 PLAN,然后按以下约束执行:
流程约束(全部强制,不可跳过):
- PLAN 暂停 — 任务拆解完成后,输出任务清单,暂停等用户确认。用户没说"继续/go/确认"之前不进入下一阶段。
- VERIFY 量化证据 — 不接受"看起来没问题"。必须有命令输出、测试结果、检查报告等可复现的证据。
- 真实验证 — 功能性变更必须在真实场景验证,不能只靠 mock 或文件存在性检查。
- 交付检查清单 — 向用户交付结果之前,逐项回答:
- 流程合规:按 PLAN → EXECUTE → VERIFY 执行了吗?
- QA 达标:验证证据充分吗?
- 真实验证:功能性变更在真实场景跑过了吗?
- 需求完整:所有需求都处理了吗?
- 规则升级:过程中新问题写入 constraints 了吗?
- Session Log — 关键决策和偏差必须记录到 .harness/session-log.md。工具调用由 Hook 自动记录,但"为什么这么做"和"偏离了什么"需要主动写。
Step 3: 开始执行
按 6 阶段 Loop 正常执行:
PLAN → EXECUTE → VERIFY → REVIEW
如果 REVIEW 不达标,进入 FEEDBACK 循环。
AI 工具内测试准出协议
SHK 第二阶段的目标不是让本仓库多跑脚本,而是让 SHK 装进目标应用工程后,帮助 AI 工具完成三件事:
- 可衡量:先写清
.harness/iteration-spec.json,用说人话的方式说明需求、方案、风险、测试计划、流量路径和验收标准。 - 可验收:AI 要为目标工程完成测试生成或选择测试,验证这些测试是否有效,再用结构化 evidence 做交付准出。
- 持续优化:发现失败或测试不充分时,进入最多 3 轮的 loop 修复,每轮只推进一个明确失败点。
只要任务涉及代码变更,AI 不能等用户提醒才验证。按下面顺序做:
- 先判断风险等级:low / medium / high / release,并为本轮目标工程生成/更新 iteration spec。
iteration spec 必须包含 tasks 和 irreversible_actions。每个 task 要有 covers、单一 risk、客观 done,且拆到 ≤15 分钟、可独立验证;不可逆动作即使本轮不执行,也要列出并标明是否需要人确认。
新应用没有 E2E 时,AI 不能只报告缺失;要先用
shk e2e inspect/bootstrap识别项目并生成第一套有正向、负向、真实断言和 evidence 的 E2E。 E2E PASS 不等于充分;如果只是 echo ok、空脚本、只 smoke、或没覆盖本次风险,用户报告要先说“现在还不能交付”,再说明测到了什么、没测到什么、下一步补什么;机器状态放最后,例如:机器状态:NOT_SUFFICIENT。DEGRADED 不能说成 PASS。 - 识别测试能力:单测、lint、coverage、E2E、runtime smoke,并判断是否需要为目标工程生成测试。
- 验证测试是否有效:需求覆盖、风险覆盖、流量覆盖、断言质量、正向路径、负向/边界路径、mutation/fault injection、runtime realism、fresh evidence。
- medium / high / release 任务必须有 E2E 证据和 test effectiveness READY;只有 low 小改可以不强制 E2E;找不到 E2E 入口时,先生成计划或只问一个具体启动问题。
- VERIFY 阶段必须产出 fresh evidence;没有 READY evidence 不能说“完成了”。
- 测试失败或 NOT_SUFFICIENT 时进入修复 loop:一轮只修一个失败点,重跑最小测试,最多 3 轮;没进展就停下来说明卡点。
- 报告必须说人话:先说现在能不能交付,再说测到了什么、没测到什么、下一步补什么;不能只贴日志,也不要用 READY/NOT_READY/NOT_SUFFICIENT 开头。机器状态如果必须出现,放最后。不能把 DEGRADED 说成 PASS。
AI 可以调用 shk spec status --format json、shk quality status --format json、shk e2e inspect/bootstrap/assess --format json、shk test effectiveness --format json、shk verify --write-evidence、shk loop state --format json 作为后端检查器,但不要把这些命令丢给用户自己记。
Signals
- GitHub stars
- 39
- Forks
- 3
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Item type
- skill
- Key
harness-start- Source
- github.com/duoglas/simple-harness-kit
github.com/duoglas/simple-harness-kit
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