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ruvnet/harness-evolve

`@metaharness/darwin evolve <repo>` を実行して、ハーネスの7つのポリシー面(planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy)を変異させ、各バリアントをサンドボックスでスコアリングし、測定された改善のみを採用します。モデルは固定され、ハーネスが進化します。ADR-150 によって開かれたループ(スコア+ゲノム記述、進化的変更)を閉じます。@metaharness/darwin が存在しない場合でもグレースフルに機能低下します(ADR-150 + ADR-153 アーキテクチャ制約)。

harness-evolve とは?

このスキルは、AIエージェントのハーネス(実行環境)を進化的に最適化するためのツールです。`@metaharness/darwin evolve <repo>` コマンドにより、ハーネスの7つの主要なポリシー面(プランナー、コンテキストビルダー、レビュアー、リトライポリシー、ツールポリシー、メモリポリシー、スコアポリシー)を自動的に突然変異させ、各バリアントをサンドボックス環境でスコアリングした上で、測定可能なパフォーマンス向上をもたらした変更のみを採用します。重要な特徴として、基盤となるAIモデル自体は固定され、ハーネスの設定のみが進化します。これにより、ADR-150 で提唱された「スコアとゲノムの記述」および「進化的変更」のループを実現します。また、`@metaharness/darwin` がインストールされていない環境でも、機能を制限しながら動作を継続できるように設計されています(ADR-150 + ADR-153 準拠)。このスキルは、Claude Code、Cursor、Codex などのAIエージェントと連携して使用することを想定しています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo/tree/main/plugins/ruflo-metaharness/skills/harness-evolve

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ドキュメント

harness-evolve は何をしますか?

@metaharness/darwin evolve <repo> を実行して、ハーネスの7つのポリシー面(planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy)を変異させ、各バリアントをサンドボックスでスコアリングし、測定された改善のみを採用します。モデルは固定され、ハーネスが進化します。ADR-150 によって開かれたループ(スコア+ゲノム記述、進化的変更)を閉じます。@metaharness/darwin が存在しない場合でもグレースフルに機能低下します(ADR-150 + ADR-153 アーキテクチャ制約)。

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