Mmcp.market

agent-harness-construction skill

by affaan-m·affaan-m/ECC·269k stars·MIT

AI エージェントのアクション空間、ツール定義、観測フォーマットを設計・最適化して完了率を向上させます。

A100/100content scan

Is the agent-harness-construction skill safe?

Clean: nothing in its files matched our rules. We read 1 file in the folder on 2026-09-28.

No findings.

Install the agent-harness-construction skill

A skill is a folder. Copy it into your agent's skills folder and the agent loads it when the task matches its description. 

git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git /tmp/ECC
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/ECC/docs/ja-JP/skills/agent-harness-construction ~/.claude/skills/agent-harness-construction
available in every project

In the Claude apps, zip the folder and upload it from the Skills settings. The folder on GitHub

The instructions your agent would load

SKILL.md as published, without the frontmatter. Read it on GitHub

エージェントハーネス構築

エージェントの計画、ツール呼び出し、エラーからの回復、完了への収束を改善する場合にこのスキルを使用します。

コアモデル

エージェントの出力品質は以下によって制約されます：

  1. アクション空間の品質
  2. 観測の品質
  3. 回復の品質
  4. コンテキストバジェットの品質

アクション空間の設計

  1. 安定した明示的なツール名を使用する。
  2. 入力スキーマファーストで絞り込んだものにする。
  3. 決定論的な出力形状を返す。
  4. 分離が不可能な場合を除き、キャッチオールツールは避ける。

粒度ルール

  • 高リスク操作（デプロイ、マイグレーション、権限）にはマイクロツールを使用する。
  • 一般的な編集・読み取り・検索ループには中規模ツールを使用する。
  • ラウンドトリップのオーバーヘッドが支配的なコストである場合のみマクロツールを使用する。

観測の設計

すべてのツールレスポンスに含めるべき内容：

  • status: success|warning|error
  • summary: 一行の結果
  • next_actions: 実行可能なフォローアップ
  • artifacts: ファイルパス / ID

エラー回復コントラクト

すべてのエラーパスに含めるべき内容：

  • 根本原因のヒント
  • 安全なリトライ指示
  • 明示的な停止条件

コンテキストバジェット管理

  1. システムプロンプトを最小限かつ不変に保つ。
  2. 大きなガイダンスはオンデマンドで読み込まれるスキルに移動する。
  3. 長いドキュメントをインラインで挿入するより、ファイルへの参照を優先する。
  4. 任意のトークン閾値ではなく、フェーズの境界でコンパクト化する。

アーキテクチャパターンガイダンス

  • ReAct: 不確実なパスを持つ探索的タスクに最適。
  • 関数呼び出し: 構造化された決定論的フローに最適。
  • ハイブリッド（推奨）: ReAct 計画 + 型付きツール実行。

ベンチマーク

追跡すべき指標：

  • 完了率
  • タスクあたりのリトライ数
  • pass@1 および pass@3
  • 成功タスクあたりのコスト

アンチパターン

  • セマンティクスが重複するツールが多すぎる。
  • 回復ヒントのない不透明なツール出力。
  • 次のステップなしのエラーのみの出力。
  • 無関係な参照でコンテキストを過負荷にする。

More skills from affaan-m/ECC

  • AaccessibilityWCAG 2.2 レベル AA 標準を用いてインクルーシブなデジタルプロダクトを設計・実装・監査します。Web 用のセマンティック ARIA および Web・ネイティブプラットフォーム（iOS/Android）のアクセシビリティトレイトを生成するために使用します。
  • Aagent-architecture-auditエージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM を活用した機能を構築する開発者に必須です。
  • Aagent-evalカスタムタスクでコーディングエージェント（Claude Code、Aider、Codex など）をヘッドツーヘッドで比較し、合格率、コスト、時間、一貫性のメトリクスを測定します
  • Aagent-introspection-debuggingStructured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.
  • Aagent-introspection-debuggingキャプチャ、診断、封じ込め回復、内省レポートを使用した AI エージェント障害のための構造化された自己デバッグワークフロー。
  • Aagent-payment-x402タスクごとのバジェット、支出コントロール、ノンカストディアルウォレットを備えた x402 決済実行を AI エージェントに追加します。agentwallet-sdk を通じて Base をサポートし、OKX Payments / OKX エージェント決済プロトコルを通じて X Layer をサポートします。
  • Aagent-sortBuild an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.
  • Aagent-sort並行リポジトリ対応のレビューパスを使用して、スキル、コマンド、ルール、フック、エクストラを DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けのエビデンスに基づいた ECC インストール計画を構築します。プロジェクトが完全なバンドルをロードする代わりに実際に必要なものに ECC をトリミングする必要がある場合に使用します。
  • Aagentic-engineeringOperate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls.
  • Aagentic-engineering評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。
  • Aagentic-osClaude Code 上に永続的なマルチエージェントオペレーティングシステムを構築します。カーネルアーキテクチャ、スペシャリストエージェント、スラッシュコマンド、ファイルベースのメモリ、スケジュールされた自動化、外部データベースなしの状態管理をカバーします。
  • Aai-first-engineeringAI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。

All agent skills → · MCP servers