easyinplay/harnessed

Orquestrador de composição de harness de codificação AI — upstreams descritos por manifesto, workflows de skill de composição. Apache-2.0.

O que é harnessed?

O `easyinplay/harnessed` é uma skill de AI coding que atua como um orquestrador de composição de harness. Ele permite que desenvolvedores e agentes de IA definam upstreams (fontes de código ou dados) e workflows de composição através de um manifesto YAML, facilitando a automação de tarefas complexas de codificação. A skill é particularmente útil para integrar múltiplas fontes de conhecimento ou ferramentas em um único fluxo de trabalho, promovendo reutilização e modularidade. Suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e opera interpretando diretivas de manifesto para coordenar a execução de sub-skills ou operações de forma sequencial ou paralela. Com licença Apache-2.0, é uma ferramenta de código aberto que simplifica a gestão de dependências e pipelines de IA, garantindo que o harness (o contexto ou ambiente de codificação) seja composto de maneira eficiente e declarativa.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add easyinplay/harnessed

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Documentação

O que harnessed faz?

Orquestrador de composição de harness de codificação AI — upstreams descritos por manifesto, workflows de skill de composição. Apache-2.0.

Visão Geral

O easyinplay/harnessed é uma skill projetada para compor e orquestrar ambientes de codificação AI (harnesses) usando um manifesto declarativo. Com ele, você pode definir upstreams — fontes externas de código, dados ou instruções — e workflows de skill que organizam como esses recursos são combinados e processados.

Funcionalidades

  • Manifesto Declarativo: Descreva upstreams e workflows em um arquivo YAML.
  • Composição de Harness: Monte automaticamente o contexto de codificação necessário para agentes AI.
  • Workflows de Skill: Defina sequências de operações ou sub-skills para execução coordenada.
  • Licença Apache-2.0: Código aberto para uso e contribuição.

Como Funciona

  1. Crie um arquivo de manifesto (ex.: harness.yaml) listando os upstreams e o workflow desejado.
  2. A skill interpreta o manifesto, baixa ou referencia os upstreams, e executa o workflow.
  3. O resultado é um harness composto que pode ser usado por ferramentas AI como Claude Code, Cursor ou Codex.

Exemplo de Manifesto

upstreams:
  - url: https://example.com/codebase.tar.gz
    dest: ./base-code
  - path: ./local-library
workflow:
  - skill: analyze
    args:
      context: ./base-code
  - skill: generate
    args:
      template: ./local-library/template.md

Suporte a Plataformas

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex

Licença

Apache-2.0. Consulte o arquivo LICENSE para detalhes.

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