muse-agent-example/muse/lifecycle/quality/harness/README.md

agent-example Harness

项目开发、验证和行为评测支架的入口与索引。 这里的文档和工具服务开发者与评测编排，不会作为任何 Skill 的运行时提示词自动注入 Agent。

1. 作用

agent-example 同时包含三种不同性质的验证工作：

• 运行时文档的静态卫生检查；
• 确定性工具、数据库边界和 fake pipeline 的机械测试；
• 将 Skill 交给 Agent 后的外部行为评测。

Harness 负责把这三类工作分开编排并保留证据，不能用其中一类的通过结果冒充另一类结论。

2. 目录索引

harness/
├── README.md                         # 本入口：项目 harness 介绍、边界和索引
├── specs/
│   ├── skill-testing.md              # Skill 测试与评测规范、证据分级
│   └── skill-quality-rubric.md       # Skill 分类字段与质量评分标准
├── skill_harness.py                  # Skill 文档与分类的静态审计入口
├── run_selected.py                   # 按 manifest 选择性执行测试
├── test_skill_harness.py             # 静态审计器离线测试
├── test_run_selected.py              # 选择性执行器离线测试
├── manifests/
│   ├── skills.json                   # 全部 Skill 的分类字段、责任方与协作领域清单
│   └── test-inventory.json           # 测试分类、依赖、副作用与证据等级
└── evals/
    ├── skill_eval.py                 # 行为评测引擎：场景合同、适配器与裁决报告
    ├── test_skill_eval.py            # 评测管道自测（不构成 Skill 行为证据）
    └── skills/<skill>/               # 逐 Skill 场景与评测入口（真实模型需显式授权）

项目级实现测试位于 `../tests/skills/<skill>/`，不进入运行时 Skill 目录。

现有专项支架：

路径	责任	证据边界
humanization/eval/run_eval.py	去 AI 味规则合同和回归陷阱试跑	规则合同回放，不证明文学效果
muse/lifecycle/quality/skills/replay/evaluate-frozen-replay/	正文/细纲冻结回放、盲评和质量门	评测编排与质量证据，不是通用 Skill 单测入口
harness/	跨 Skill 的开发验证与行为评测治理	只编排和裁决证据，不拥有业务合同

3. 权威关系

• skills.json 的 skill_path 指向的 SKILL.md：Skill 的运行时行为合同；路径允许嵌套，不放开发测试说明。
• skill_path 同目录的 scripts/：Skill 使用的运行时确定性实现与机械门。
• tests/skills/<skill>/：对应 Skill 的实现测试、集成测试和 fake pipeline 测试；测试性质由 harness 清单标注。
• harness/specs/：测试、评测与质量评分规范；不被业务 Skill 当作运行时指令读取。
• harness/manifests/：测试/评测登记与执行配置；不复制业务字段合同。
• harness/evals/：外部行为评测案例、适配器和报告生成逻辑。
• muse/sot/domains/：领域与数据权威 SoT；harness 只引用，不复制领域定义。
• docs/：单次设计、运行证据和历史资料；不替代 harness 规范。

4. 当前状态

• skill_harness.py 已实现 Skill 文档与 skills.json 的只读静态审计，覆盖分类字段合法性、invocation 与 frontmatter 一致性、开发测试污染，以及必备节、行数与 description 预算、scripts/ 形态等质量发现。阻断级问题决定退出码，严重与一般级发现进 advisories，--strict 时一并阻断。

推荐门禁命令（仓库级 Skill 改动必跑）：

cd agent-example
.venv/bin/python harness/skill_harness.py --strict     # 阻断与质量发现必须为零
.venv/bin/python harness/test_skill_harness.py -q      # 审计器回归

• 全部 47 个 Skill 已按 lifecycle / invocation / side_effects / compounding 登记，阻断级问题为零；存量质量发现与复利改造方案见 docs/2026-08-20-skill-质量审查与复利改造清单.md。
• test-inventory.json 已登记实现测试、集成测试、fake pipeline、领域评测和 harness 自测的依赖与证据等级。
• run_selected.py 已实现显式选择、磁盘/manifest 对账、危险依赖阻断、超时和执行证据检查；它不提供默认全仓一键通过结论。
• 项目运行时 Skill 的实现测试以 tests/skills/<skill>/ 为目标位置，物理现状以 test-inventory.json 为准。
• skill_behavior_eval 脚手架已建立：评测引擎、diagnose-ai-flavor 参考场景与管道自测就位；真实模型适配器未授权时以稳定码失败关闭，真实行为评测执行数量仍为 0；没有外部 Agent/模型行为证据时，不声称 Skill 内容有效。
• humanization 规则/样例运行时权威已入库（DDL-111 + humanization/tools/seed_rules_db.py 种子同步）；生产读取失败关闭，不静默回退 Git 文件资产。
• PostgreSQL 集成条目在显式授权后全部通过（含规则库指纹一致性和 rollback 冒烟）；网络和真实模型证据未由离线结果替代，是否执行仍受授权和预算约束。

5. 运行边界

• 默认只允许静态检查和明确标注的离线测试；
• PostgreSQL、网络、真实模型和额度探针必须显式选择并满足授权、预算和环境前置条件；
• 任何测试失败、依赖缺失或未发现测试都必须显式返回状态，不能静默跳过；
• 报告必须区分已验证事实、推断和未验证假设。