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construction-de-harnais-d-agent

Concevez et optimisez les espaces d'action, les définitions d'outils et le formatage des observations des agents IA pour améliorer les taux de réussite. À utiliser lors de la définition ou de la révision d'un agent.

Qu'est-ce que construction-de-harnais-d-agent ?

Ce skill, nommé 'Agent Harness Construction', est un guide complet pour les développeurs qui conçoivent ou améliorent des agents IA. Il se concentre sur quatre contraintes fondamentales qui limitent la qualité des sorties d'un agent : la qualité de l'espace d'action, la qualité des observations, la qualité de la récupération d'erreurs et la qualité du budget de contexte. Le skill fournit des règles concrètes pour la conception de l'espace d'action (noms d'outils stables, schémas d'entrée étroits), des principes de granularité (micro-outils pour les opérations à haut risque, outils moyens pour les boucles courantes, macro-outils pour réduire les allers-retours dominants), et un format d'observation standardisé incluant le statut, le résumé, les actions suivantes et les artefacts. Il définit également un contrat de récupération d'erreurs, des techniques de budgétisation du contexte, des conseils sur les patrons d'architecture (ReAct, fonction-appel, hybride) et des métriques de benchmarking. Le skill est utile pour toute personne utilisant des plateformes comme Claude Code, Cursor ou Codex, et souhaite améliorer la fiabilité et l'efficacité de ses agents.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/agent-harness-construction

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Documentation

Construction de harnais d'agent

Utilisez ce skill lorsque vous améliorez la façon dont un agent planifie, appelle des outils, se remet des erreurs et converge vers l'achèvement.

Modèle central

La qualité de sortie d'un agent est limitée par :

  1. Qualité de l'espace d'action
  2. Qualité des observations
  3. Qualité de la récupération
  4. Qualité du budget de contexte

Conception de l'espace d'action

  1. Utilisez des noms d'outils stables et explicites.
  2. Gardez les entrées fondées sur des schémas et étroites.
  3. Renvoyez des formes de sortie déterministes.
  4. Évitez les outils fourre-tout sauf si l'isolement est impossible.

Règles de granularité

  • Utilisez des micro-outils pour les opérations à haut risque (déploiement, migration, permissions).
  • Utilisez des outils moyens pour les boucles courantes d'édition/lecture/recherche.
  • Utilisez des macro-outils uniquement lorsque le surcoût des allers-retours est le coût dominant.

Conception des observations

Chaque réponse d'outil doit inclure :

  • status : succès|avertissement|erreur
  • summary : résultat en une ligne
  • next_actions : suivis exploitables
  • artifacts : chemins de fichiers / IDs

Contrat de récupération d'erreurs

Pour chaque chemin d'erreur, incluez :

  • indication de la cause racine
  • instruction de nouvelle tentative sécurisée
  • condition d'arrêt explicite

Budgétisation du contexte

  1. Gardez l'invite système minimale et invariante.
  2. Déplacez les instructions volumineuses dans des skills chargés à la demande.
  3. Préférez les références aux fichiers plutôt que l'incorporation de longs documents.
  4. Compressez aux limites de phase, pas à des seuils de tokens arbitraires.

Conseils sur les patrons d'architecture

  • ReAct : meilleur pour les tâches exploratoires avec chemin incertain.
  • Appel de fonction : meilleur pour les flux déterministes structurés.
  • Hybride (recommandé) : planification ReAct + exécution d'outils typés.

Benchmarking

Suivez :

  • taux d'achèvement
  • nouvelles tentatives par tâche
  • pass@1 et pass@3
  • coût par tâche réussie

Anti-patrons

  • Trop d'outils avec des sémantiques qui se chevauchent.
  • Sortie d'outil opaque sans indices de récupération.
  • Sortie d'erreur uniquement sans étapes suivantes.
  • Surcharge du contexte avec des références non pertinentes.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

Skills associés