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dottythehomeless

Harness Research

作者 DottytheHomeless · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install harness-research
功能描述
AI Agent Harness 前沿研究 skill——让你的智能体每天自动追踪 AI Agent 领域最新论文和文章, 用结构化框架分析,记录可落地到自身系统的改进方向,实现智能体的持续自我进化。 触发词:研究论文、找最新文章、Harness学习、读paper、agent研究、分析论文、 今日研究、self-...
使用说明 (SKILL.md)

Harness Research — 智能体前沿研究引擎

职责边界:只研究、只记录、不改代码。改代码是 harness-evolve 的事。


执行约束(先读,贯穿全程)

  • 论文驱动:结论必须有论文/文章依据,直觉只能指导搜索方向
  • 场景优先:从系统真实痛点倒推,不从论文正推"这个能用在哪"
  • 单变量:每条落地建议只改一个变量,不捆绑建议
  • 诚实高于数量:今日无高质量发现就如实记录,平庸论文不分析——它会污染日志、降低未来检索信噪比
  • 可输出性:分析末尾问"这能帮到其他 Agent 开发者吗?"能则标记 📤
  • 去重铁律:已在日志中出现过的标题/URL 绝不重复分析,即使换了搜索词命中

步骤一:读取系统上下文

每次运行前,从项目文档中读取以下信息(优先级:CLAUDE.md > README.md > 用户说明):

配置项 说明 默认值
框架类型 Agent 使用的框架 从 CLAUDE.md 推断
核心痛点 当前系统最急需改善的问题 从 CLAUDE.md / learnings 中提取
研究日志路径 harness-log.md 位置 research/harness-log.md
已有 evolve 产出 harness-evolve 的进化摘要 research/evolve-today.md(如存在则读取,了解哪些 P0/P1 已被处理)

如果项目文档里没有框架类型和核心痛点,直接询问用户,不要跳过——后续所有"系统映射"分析依赖它们。

如果存在 evolve 产出:读取最近的进化摘要,了解哪些研究建议已落地、哪些被否决——避免反复推荐已处理的方向。


步骤二:确定搜索时间窗口

读研究日志(research/harness-log.md),提取:

  1. 上次搜索日期:日志中最新记录的 ## YYYY-MM-DD 日期
  2. 已分析标题列表:所有 ## YYYY-MM-DD · {标题} 中的标题(去重用)
  3. 已分析 URL 列表:所有 **来源**:{URL} 中的 URL(URL 级去重,防同文不同标题)
  4. 上次搜索词:最近一条记录中的"搜索词"字段(指导本次选词)
  5. P0/P1 积压清单:所有尚未标记 已转化已放弃 的 P0/P1 条目(供步骤六引用)

搜索窗口 = 上次搜索日期 → 今天。日志不存在或为空时,默认最近 14 天。

各来源的日期判断规则(不同平台日期信号不一致):

来源 用哪个日期
arxiv Submitted 日期(页面右侧),不用 v1 日期(v1可能是修订时间)
机构博客/官网 文章头部 published date
HuggingFace blog URL 中的日期或文章顶部日期
日期不确定 日志中注明"日期不确定,约 YYYY-MM"

步骤三:搜索

在时间窗口内搜索,每次选 2-3 个关键词组合。选取策略:读步骤二提取的上次搜索词,优先选上次未使用的领域,保证 8 个领域轮流覆盖,不重复扎堆同一方向。关键词末尾附加当前年份(不要写死)。

领域 关键词示例
Harness 架构 AI agent harness scaffolding framework {年份}
记忆编排 LLM agent memory orchestration context management
多智能体 multi-agent coordination architecture scaling
评测基准 AI agent evaluation benchmark tool-use
长时运行 long-running agent session state management
前沿发布 Anthropic OpenAI Google agent research new
自我进化 self-improving agent self-evolution meta-learning
工具使用 tool-use planning function-calling agent reasoning

优先信息源:arxiv.org → anthropic.com/research → openai.com/research → deepmind.google/research → huggingface.co/blog → 知名工程博客(Lilian Weng、Simon Willison 等)

入选标准(全部满足才精读):

  • 发表日期在搜索窗口内
  • 标题不在已分析列表中 URL 不在已分析 URL 列表中
  • 有实验数据或真实工程案例(非纯综述)
  • 提出新角度/新数据,或挑战已有认知
  • 能映射到至少一个真实 Agent 场景

全部不达标 → 跳到步骤五记录"无发现",再继续步骤六输出摘要,两步都要执行。


步骤四:精读与分析

WebFetch 读取全文,按以下框架分析——核心问题是"so what:它对我的系统意味着什么,我具体可以怎么做"。

如果全文无法读取(PDF 直链、访问受限等):读取摘要/abstract 页完成分析,并在日志中标注"⚠️ 仅基于摘要分析,未读全文"。

① 基本信息

  • 标题 / 机构 / 发表日期 / 来源 URL
  • 一句话概括:这篇在做什么

② 核心发现(1-3 个,必须含具体数据)

  • ✗ "提升了性能"
  • ✓ "在 X 任务上较 baseline 提升 Y%"

③ 认知冲击

  • 全新方向 / 印证已知 / 挑战现有认知 — 一句话说明
  • 若是挑战:影响面有多大?

④ 系统映射(关键步骤——无映射的阅读是消遣,有映射才是进化)

  • 映射到 Agent 的哪个具体组件/场景
  • 应用后能解决什么问题
  • 映射置信度:高(直接适用)/ 中(需适配)/ 低(启发性)

⑤ 可落地方向(记录,不实施——实施是 harness-evolve 的职责)

  • 改什么:哪个模块 / 规则 / 流程
  • 怎么改:思路和范围估计
  • 优先级:P0(立即试验)/ P1(下个迭代)/ P2(关注)
  • 风险:可能的副作用
  • 验证方式:如何确认改进有效(可观测指标或对比实验设计)

步骤五:写入研究日志

Edit 工具在日志文件末尾 --- 后追加内容;如文件不存在,用 Write 工具新建并写入完整内容。

有发现时

## {YYYY-MM-DD} · {论文/文章标题}

**来源**:{URL}
**机构**:{简写}
**发表**:{日期}
**搜索词**:{本次使用的关键词组合}

**核心发现**:
- {发现1,含数据}
- {发现2,含数据}

**认知冲击**:{全新 / 印证 / 挑战} — {一句话}

**系统映射**(置信度:{高/中/低}):
- {组件/场景}:{价值}

**可落地方向**({P0/P1/P2}):
- {改什么}:{怎么改}
- 风险:{副作用}
- 验证:{如何确认有效}

---

无发现时

## {YYYY-MM-DD} · 研究记录

**搜索结果**:今日未发现高价值新发表
**搜索词**:{用了哪些词}
**备注**:{跳过原因,或"所有候选论文均不满足入选标准"}

---

步骤六:输出摘要

输出可直接用于日报/周报的摘要段落:

有发现

今日研读:{标题}({机构,日期})
核心发现:{一句话,含关键数据}
可落地方向({优先级}):{具体改什么}

无发现

今日搜索未发现高价值新发表,已有认知持续跟进中
当前最高优先落地项:{从步骤二提取的 P0/P1 积压清单中选最高优先级的一条;如无记录,写"暂无待验证落地项,持续跟进中"}

与 harness-evolve 的关系

harness-research(本 skill) harness-evolve
职责 搜索 → 精读 → 分析 → 记录 消费研究 + 系统自检 + 执行优化
输出 research/harness-log.md 条目 + 摘要段落 进化摘要(含动作记录)
改代码吗 不改,只记录可落地方向 A 级直接改,B 级写提案
可独立用吗 可以,纯研究场景 可以,但消费 research 日志效果更好
数据流 → 写入 harness-log.md → ← 读取 harness-log.md ←
安全使用建议
This skill appears coherent and limited to researching and appending findings to a project-scoped log. Before installing, confirm: (1) your agent's WebFetch/Edit/Write tools are configured with appropriate network and file access (so the skill cannot reach unexpected external endpoints or write outside the repo), (2) the designated log path (research/harness-log.md) is acceptable to store research output, and (3) the skill will not be granted access to private credentials or unrelated config files. If you want tighter control, restrict the agent's web fetch scope and file write permissions or require manual review of candidate papers before the skill writes to the log.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: harness-research Version: 1.0.0 The 'harness-research' skill is a legitimate tool designed to automate the tracking and analysis of AI research papers and articles. It follows a structured workflow involving reading local project context (e.g., CLAUDE.md), searching academic and industry sources (e.g., arXiv, OpenAI), and logging actionable insights to a local file (research/harness-log.md). The skill explicitly restricts itself from modifying code, delegating that responsibility to a separate module, and focuses solely on information gathering and analysis.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description (continuous literature tracking and mapping to an Agent system) match the runtime instructions: search, read, analyze, and append entries to research/harness-log.md. It only requires access to project docs and a research log, which is appropriate for this purpose.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly confines itself to reading project docs (CLAUDE.md, README, evolve summary), web-fetching candidate papers/articles for analysis, and writing structured entries to research/harness-log.md. It forbids modifying code. The instructions reference using tools (WebFetch, Edit/Write) to read/write files and fetch web content — all within the stated research scope and not requesting broader system data or unrelated secrets.
Install Mechanism
This is an instruction-only skill with no install spec or bundled code, so nothing is downloaded or written to disk by installation. That is proportionate for a skill that operates via agent tools and project files.
Credentials
The skill declares no environment variables, credentials, or config paths beyond project-local files (research/harness-log.md, research/evolve-today.md, CLAUDE.md/README). Those are reasonable and proportional for mapping research to a specific Agent project.
Persistence & Privilege
always is false (not force-included) and autonomous invocation remains allowed (platform default). The skill writes only to a project-scoped research log and reads project docs; it does not modify other skills or system-wide settings. This level of presence and privilege is proportionate to its function.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install harness-research
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /harness-research 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
**Harness-research 1.1.0** introduces a refined AI agent research tracking process for continuous agent system improvement. - Added structured research and analysis workflow, focused on actionable insights for AI Agent systems. - Introduced daily automated tracking of the latest papers and articles in the AI Agent domain, with logging to a defined path. - Enforced strict rules: evidence-based conclusions, non-duplicative analysis, scenario-driven recommendations, and timestamped logging. - Designed integration with any running AI Agent system, regardless of framework. - Clarified division of roles with harness-evolve (research vs. implementation). - Provided standardized output for research logs and summary reports, ready for daily/weekly use.
元数据
Slug harness-research
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 1
当前安装数 1
历史版本数 1
常见问题

Harness Research 是什么?

AI Agent Harness 前沿研究 skill——让你的智能体每天自动追踪 AI Agent 领域最新论文和文章, 用结构化框架分析,记录可落地到自身系统的改进方向,实现智能体的持续自我进化。 触发词:研究论文、找最新文章、Harness学习、读paper、agent研究、分析论文、 今日研究、self-... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 147 次。

如何安装 Harness Research?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install harness-research」即可一键安装,无需额外配置。

Harness Research 是免费的吗?

是的,Harness Research 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Harness Research 支持哪些平台?

Harness Research 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Harness Research?

由 DottytheHomeless(@dottythehomeless)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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