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harness-ai-kit

PyPI
Python
License
CI

面向 AI Agent 资产的包管理器与组合层。

harness-ai-kit 用于安装、解析、锁定、校验和同步 Skill、CLI、MCP、插件、Hook、Subagent 与 Loop，覆盖 Codex、Claude Code、Cursor、Kiro 和 DeepSeek Harness（dsh）等运行时。

快速开始 · 资产目录 · 使用场景 · 核心概念 · 路线图 · 变更记录 · English

为什么需要它

团队很容易积累大量提示词、Skill、CLI 和 MCP，但真正困难的是让它们可复现：项目装了什么、版本是否兼容、资产落在哪个运行时、队友如何得到同一套可工作的环境。

harness-ai-kit 将项目声明作为事实源：

harness-ai-kit.yml  ->  解析依赖  ->  harness-ai-kit.lock  ->  安装到运行时
项目意图           执行计划          完整性快照             Codex / Claude / Cursor / Kiro / dsh

锁文件保存解析后的来源和校验和；安装先在 staging 目录完成，再替换目标运行时目录。它既适合个人，也让团队可以在多个项目和运行时中维护同一套 AI 工程环境。

REMIX 方法论

本项目是组合层，不是另一个垂直 AI 工具集。社区或团队已有的 Skill、CLI、MCP 能解决问题时，应优先组合、锁定和复用，而不是从头重写。

- Reuse：复用社区或团队已验证的资产。
- Extend：以明确的小范围扩展适配相近资产。
- Mix：把 Skill、CLI、MCP 与运行时资产组合成工作流。
- Integrate：通过类型化 manifest 与 lockfile 统一管理。
- eXecute：在受支持的 AI 编程运行时中执行同一份声明。

不锁定内容

安装后的 Skill 仍是普通 Markdown 和元数据目录。你可以阅读、复制，或直接从 Git 仓库安装，并不必须使用本工具。harness-ai-kit 增加的是可复现资产清单、依赖求解、校验和与运行时同步，不是内容门槛。

快速开始

前置条件：Python 3.10+ 与 Git。

python -m pip install --upgrade harness-ai-kit==0.18.18
harness-ai-kit init

mkdir my-agent-project
cd my-agent-project
harness-ai-kit init-project
harness-ai-kit add skill https://github.com/OWNER/REPO/tree/main/path/to/skill
harness-ai-kit sync
harness-ai-kit doctor

init 会创建或更新 ~/.harness-ai-kit/config.yaml；init-project 创建项目 manifest；sync 解析依赖、写入 lockfile，并将资产安装到所选运行时。具体运行时的安装说明见快速开始。

团队协作

提交项目声明和 lockfile，而不是提交复制出来的运行时目录：

维护者                             团队成员
------                             --------
添加并审查资产                     拉取项目
确认 lockfile                      harness-ai-kit sync
提交 manifest + lockfile           得到同一套解析后的资产

这样可以避免把本机运行时和个性化内容带入版本库，同时保留可审计的团队基线。sync 只协调受管理资产，不会盲目清空无关的本地文件。

核心能力

| 能力 | 结果 |
|---|---|
| 统一资产模型 | Skill、CLI、MCP、插件、Hook、Subagent、Loop 使用同一套依赖契约 |
| 依赖解析与锁定 | 固化版本、来源、特性开关与 SHA-256 校验和 |
| 多运行时适配 | 在受支持的 AI 编程运行时中按项目或全局范围安装 |
| Git 源安装 | 直接从公开 Git 仓库安装经过审查的 Skill |
| 安全落盘 | staging、校验、替换与可回滚的安装流程 |
| 配置边界 | 用户的端点与凭据保存在 ~/.harness-ai-kit/config.yaml，不写入资产 |
| 公共资产目录 | 可复用工程、诊断和 AI 开发资产见目录 |

架构

harness-ai-kit CLI
init | add | install | sync | lock | doctor | validate | upgrade
|
manifest 与依赖解析器
|
harness-ai-kit.lock
|
来源适配器、缓存与校验和验证
|
AI 编程运行时适配器与资产 bundle

公开产品行为与私有运行上下文严格分离。公开包必须在用户自己的配置和公开依赖下工作；私有端点、凭据与部署拓扑不进入公开仓。

使用路径

- 采用公共 Skill：从 Git 仓库安装并同步到项目运行时。
- 共享工程基线：提交 manifest 与 lockfile，让团队解析到相同资产。
- 编写资产：遵循元数据契约，本地验证，通过明确审核发布。
- 使用 dsh：通过 dsh runtime adapter 安装 Skill 或 bundled plugin，详见 dsh 集成。

使用场景 说明 Skill、Loop 与 spec-driven 工作流各自适用的边界。

路线图

当前公开产品专注于可携带的资产管理、可复现安装和经过审查的公共目录。后续优先扩展资产编写与自动化；registry、浏览器和组织管理属于独立的平台里程碑，不是核心 CLI 的隐式依赖。

完整范围、里程碑与非目标见 ROADMAP.md。

文档入口

- 快速开始
- 核心概念
- CLI 参考
- 资产目录
- 资产编写契约
- 常见问题
- OSS 发布流程

贡献与安全

贡献约定见 CONTRIBUTING.md，安全披露见 SECURITY.md。问题和功能建议请使用 GitHub Issues；开放设计讨论可使用 GitHub Discussions。

许可证

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