fix(security): 添加VITE_PAYMENT_URL环境变量配置
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name: harness-engineering
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description: "Master methodology for designing AI Agent work environments. Use when designing constraints, feedback loops, control planes, quality gates, or durable execution for Codex agents. Encodes the full Harness Engineering paradigm."
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# Harness Engineering — 核心方法论
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> Harness = 约束 + 反馈 + 控制平面 + 持久执行
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## 🔧 四大核心组件
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### 1. 约束系统 (Constraints)
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定义 Agent 行为边界和输出质量。四层金字塔:
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| 层级 | 内容 | 本项目落地 |
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|---|---|---|
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| **L1 架构约束** | 接口合约、包结构、命名规范、禁止模式 | AGENTS.md 铁律、全链路清单 |
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| **L2 代码质量** | 圈复杂度、代码风格、类型提示、文档要求 | 编译门禁 + 语法检查 |
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| **L3 安全约束** | 敏感信息检测、权限检查、输入验证 | 配置文件不可硬编码 |
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| **L4 业务规则** | 领域逻辑、数据一致性、事务边界 | 全链路数据流验证 |
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**关键原则:**
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- 约束越底层越自动(编译检查),越上层越需要人工裁决
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- 约束冲突时:安全 > 架构 > 质量 > 业务
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- 约束应随信任度动态调整(信任度模型见下文)
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### 2. 反馈系统 (Feedback Loop)
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测试 → 失败 → Agent 修复 → 重测。分三层:
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| 层级 | 速度 | 覆盖范围 | 失败处理 |
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|---|---|---|---|
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| **L1 编译检查** | <30 秒 | 语法、类型、签名 | 立即阻断,Agent 自行修复 |
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| **L2 数据流验证** | <5 分钟 | 全链路字段、Mapper XML、DTO | Agent 修复,必要时上报 |
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| **L3 人工审查** | 10-30 分钟 | 架构、设计、业务正确性 | 驳回 / 指导 / 批准 |
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**反馈设计铁律:**
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- 反馈必须可行动(指出:文件 + 行号 + 错误类型 + 修复方向)
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- 反馈越及时越好(L1 即时 → L2 分钟 → L3 小时)
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- 失败后先回滚到最近检查点,再重试
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### 3. 控制平面 (Control Plane)
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任务调度和 Agent 协调的核心机制:
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ 控制平面三层架构 │
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│ │
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│ 战略层(人类主导) │
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│ ├── 设定目标、审批关键决策 │
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│ └── 异常升级处理 │
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│ │
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│ 战术层(Control Plane 主导) │
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│ ├── 任务分解 + 规划 │
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│ ├── update_plan / checklist_write │
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│ └── 依赖协调 + 资源分配 │
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│ │
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│ 执行层(Agent 自主) │
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│ ├── 代码生成、测试执行 │
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│ ├── apply_patch / exec_command │
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│ └── 错误恢复 + 检查点保存 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 4. 持久执行 (Durable Execution)
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长时任务的检查点恢复机制(详见 `$durable-execution` 技能):
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- 每个关键步骤保存检查点(`update_plan` 进度)
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- 失败后从最新检查点恢复,不从头开始
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- 幂等设计:同一操作重复执行结果一致
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## 📋 工作流程
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### 标准工作流:Plan → Generate → Validate → Review
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```
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收到任务
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│
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├→ 1. 计划(Plan)
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│ ├── 分解步骤(checklist_write + update_plan)
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│ ├── 评估复杂度 / 风险
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│ └── 设定检查点里程碑
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│
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├→ 2. 生成(Generate)
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│ ├── 并行探索(spawn_agent × N)
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│ ├── 约束优先:先加载 AGENTS.md 和相关规则
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│ └── 增量修改:只动必要文件
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│
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├→ 3. 验证(Validate)
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│ ├── L1 编译检查(mvn compile / python3 -c py_compile)
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│ ├── L2 数据流验证(全链路检查清单)
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│ └── L3 人工审查(提交 diff 给人类)
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│
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└→ 4. 审查(Review)
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├── 提交前 self-review(对照约束逐条检查)
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├── 生成变更摘要
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└── 提交 / 推送
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```
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### 异常流程
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```
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编译失败 → 分析错误 → 撤销本次修改 → 从检查点恢复 → 重试
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持续失败(3次) → 上报人类 → 等待指导
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```
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## 🎯 质量门禁(Quality Gates)
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| 门禁 | 触发时机 | 通过条件 | 失败动作 |
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|---|---|---|---|
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| L1 编译 | 每次修改后 | 编译通过 | 立即修复 |
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| L2 全链路 | 提交前 | 数据流完整 | Agent 修复 |
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| L3 审查 | PR 提交 | 人类批准 | 驳回/指导 |
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| L4 回归 | 合并后 | 无回归 | 紧急修复 |
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## 🔐 分层信任模型
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| 信任等级 | 特征 | 自动化程度 |
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|---|---|---|
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| L1 怀疑 | Agent 错误率高,人工逐行审查 | <20% 自动 |
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| L2 试探 | Agent 稳定,抽样审查 | 40-60% 自动 |
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| L3 信任 | Agent 可靠,关注结果 | 70-85% 自动 |
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| L4 委托 | Agent 成为伙伴,人类管战略 | 90%+ 自动 |
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**当前项目状态:** L2 试探级(编译门禁自动 + 全链路验证 + 人工终审)
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## 📐 约束设计模式
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### 1. 肯定模式 — 必须遵守的规则
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必须实现 XXX 接口
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代码覆盖率必须 > 90%
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每个公共方法必须有类型提示
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```
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### 2. 否定模式 — 禁止的行为
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```
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禁止直接操作数据库(必须通过 Repository)
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禁止硬编码密码/密钥
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禁止使用 eval()
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### 3. 边界模式 — 限制范围
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圈复杂度 <= 10
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每函数行数 <= 50
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单文件修改 <= 5 个
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### 4. 优先级模式 — 冲突处理
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```
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安全 > 架构 > 质量 > 性能 > 便利
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```
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## ⚠️ 常见陷阱
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| 陷阱 | 表现 | 解决 |
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|---|---|---|
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| 过度约束 | Agent 被束缚,效率低 | 从最少约束开始,按需增加 |
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| 约束冲突 | 多个规则互相矛盾 | 确定优先级顺序 |
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| 反馈延迟 | 编译太慢,Agent 等待 | 分层测试,快速失败 |
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| 控制不足 | Agent 自由度过高 | 增加检查点和门禁 |
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| 跳过验证 | 直接提交未验证代码 | 门禁自动化,阻塞提交 |
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## 📚 相关技能
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- `$durable-execution` — 检查点、幂等性、事件溯源
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- `$closed-loop-testing` — 质量门禁、测试策略、反馈循环
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- `$constraint-design` — DSL 设计、策略模式、约束编排
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- `$review-audit` — 审查工作流、审计追踪、合规检查
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- `$full-chain-fix` — 全链路数据流修复(已安装)
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- `$karpathy-guidelines` — 减少 LLM 编码错误(已安装)
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3
.qoder/skills/harness-engineering/agents/openai.yaml
Normal file
3
.qoder/skills/harness-engineering/agents/openai.yaml
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
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interface:
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display_name: "Harness Engineering"
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short_description: "Part of Harness Engineering plugin — harness-engineering"
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Reference in New Issue
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