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construction-de-harnais-d-agent

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

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

Cette compétence aide les développeurs à concevoir des environnements d'exécution d'agents IA plus efficaces en optimisant l'espace d'action, la qualité des observations, la gestion des erreurs et le budget de contexte. Elle s'applique à tout framework d'agent (ReAct, fonctionnel, hybride) ou plateforme comme Claude Code, Cursor ou Codex. Le modèle central identifie quatre contraintes clés : la qualité de l'espace d'action (noms d'outils stables, schémas étroits), la qualité des observations (inclure statut, résumé, actions suivantes et artefacts), la qualité de la récupération d'erreurs (indice de cause, instruction de nouvelle tentative, condition d'arrêt) et la qualité du budget de contexte (prompt minimal, compétences à la demande, références fichiers). Elle fournit des règles de granularité (micro-outils pour les opérations à risque, outils moyens pour les boucles courantes, macro-outils uniquement si le coût de round-trip domine) et des anti-patrons à éviter (trop d'outils, sorties opaques, surcharge de contexte). Le suivi de performance conseillé inclut le taux de complétion, les tentatives par tâche, pass@1/pass@3 et le coût par tâche réussie.

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

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Documentation

Construction de harnais d'agent

Utilisez cette compétence lorsque vous améliorez la façon dont un agent planifie, appelle des outils, se remet d'erreurs et converge vers la complétion.

Modèle central

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

  1. Qualité de l'espace d'action
  2. Qualité des observations
  3. Qualité de la récupération d'erreurs
  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 schéma d'abord et étroites.
  3. Retournez des formes de sortie déterministes.
  4. Évitez les outils fourre-tout sauf si l'isolation 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 coût des aller-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 actionnables
  • artifacts : chemins de fichiers / IDs

Contrat de récupération d'erreurs

Pour chaque chemin d'erreur, incluez :

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

Gestion du budget de contexte

  1. Gardez le prompt système minimal et invariant.
  2. Déplacez les instructions volumineuses dans des compétences chargées à la demande.
  3. Privilégiez les références aux fichiers plutôt que l'incorporation de longs documents.
  4. Compactez aux frontières de phase, pas à des seuils de tokens arbitraires.

Conseils sur les patrons d'architecture

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

Banc d'essai

Suivez :

  • taux de complétion
  • 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 prochaines étapes.
  • Surcharge de 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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