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hesprs/harness

基于树莓派的、可复现的智能体工作台。

harness 是什么?

Hesprs/harness 是一个基于树莓派构建的智能体工作台,旨在提供可复现的智能体运行环境。它通过一个两步工作流程来搜索和获取文档:首先使用 `search-library.ts` 脚本根据库名和主题搜索库 ID,然后使用 `fetch-docs.ts` 脚本根据库 ID 和具体查询来检索相关文档。该 skill 主要面向使用 Claude Code、Cursor 或 Codex 等 AI 编码助手的开发者,帮助他们在开发过程中快速获取技术库的文档信息。其核心优势在于通过明确的参数和可选格式(JSON 或 TXT)提供结构化的输出,从而支持高效、可重复的文档检索,减少手动搜索的麻烦。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add hesprs/harness

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文档

Context7

工作流程

步骤 1:搜索库

要查找 Context7 库 ID,请使用搜索脚本:

bun path/to/skill/search-library.ts LIBRARY_NAME TOPIC

参数:

  • libraryName(必需):要搜索的库名称(例如 "react"、"nextjs"、"fastapi"、"axios")
  • query(必需):用于相关性排序的主题描述
  • --type / -t(可选):json(默认)用于结构化输出,txt 用于可读摘要

响应字段:

  • id:用于上下文端点的库标识符(例如 /facebook/react),将在下一步中使用
  • title:可读的库名称
  • description:库的简要描述
  • totalSnippets:可用的文档片段数量

步骤 2:获取文档

要检索文档,请使用步骤 1 中的库 ID 运行获取脚本:

bun path/to/skill/fetch-docs.ts LIBRARY_ID TOPIC

参数:

  • libraryId(必需):搜索结果中的库 ID
  • query(必需):要检索文档的具体主题
  • --type / -t(可选):响应格式 - txt(默认)或 json

如果一次调用中没有找到所需的文档信息,您可以多次重复此步骤,使用不同的查询。您也可以重试步骤 1 以查找更相关的库。

示例

Next.js 路由文档:

# 查找 Next.js 库 ID
bun path/to/skill/search-library.ts nextjs routing

# 获取应用路由器文档
bun path/to/skill/fetch-docs.ts /vercel/next.js "app router"

FastAPI 依赖注入:

# 查找 FastAPI 库 ID
bun path/to/skill/search-library.ts fastapi dependencies

# 获取依赖注入文档
bun path/to/skill/fetch-docs.ts /fastapi/fastapi "dependency injection"

提示

  • 使用具体的 query 参数以提高相关性排序
  • 如果第一个搜索结果不正确,请检查数组中的其他结果
  • 对于多词查询,请使用引号参数

相关技能