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Explore recursos selecionados de engenharia de harness para agentes de IA confiáveis, com playbooks, benchmarks e ferramentas de código aberto para contexto, avaliação e controle.

O que é awesome-harness-engineering?

Este skill fornece uma curadoria de recursos sobre engenharia de harness para construir agentes de IA mais confiáveis. Ele inclui playbooks práticos, benchmarks e ferramentas de código aberto focadas em três pilares essenciais: contexto (context), avaliação (eval) e controle (control). A engenharia de harness é a prática de projetar e implementar estruturas externas que garantem que agentes de IA operem dentro de limites previsíveis e seguros, sendo particularmente útil em plataformas como Claude Code, Cursor e Codex. Ao adotar esses recursos, os desenvolvedores podem melhorar a confiabilidade de seus agentes, reduzir comportamentos inesperados e facilitar a depuração e o monitoramento em ambientes de produção.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

O que awesome-harness-engineering faz?

Explore recursos selecionados de engenharia de harness para agentes de IA confiáveis, com playbooks, benchmarks e ferramentas de código aberto para contexto, avaliação e controle.

Visão Geral

A engenharia de harness é uma abordagem para construir agentes de IA que operam de forma confiável dentro de limites definidos. Este repositório curado oferece:

  • Playbooks práticos para implementação rápida
  • Benchmarks para testar a confiabilidade dos agentes
  • Ferramentas de código aberto para adicionar contexto, realizar avaliações e impor controle

Recursos Principais

Contexto (Context)

  • Ferramentas para fornecer informações externas relevantes ao agente durante a execução.

Avaliação (Eval)

  • Métodos e benchmarks para avaliar o desempenho e a segurança das saídas do agente.

Controle (Control)

  • Técnicas para limitar ações do agente, como sandboxing, validação de comandos e permissões.

Como Usar

  1. Clone ou faça fork do repositório.
  2. Explore a pasta playbooks/ para guias passo a passo.
  3. Configure as ferramentas de contexto, eval e controle conforme suas necessidades.
  4. Execute os benchmarks para validar a confiabilidade do seu agente.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Envie pull requests com novos recursos, correções ou melhorias nos playbooks e benchmarks existentes.

Licença

Este projeto é distribuído sob a licença MIT.

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