QoderAI/better-harness

何を解決するか

AIコーディングエージェントは、周囲のワークフローを追い越してしまいがちで、『曖昧な目標』、再現不可能な即興的なステップ、そして変更が実際に機能している証拠が欠如するといった問題が生じます。Better Harnessは、コードの差分そのものだけでなく、その周囲のワークフローを分析することで、AIコーディングプロセスにおけるギャップを特定・優先順位付けし、こうしたシステムレベルの問題を解決します。

仕組み

Better Harnessは、フィードフォワードとフィードバックのループを用いて、以下の5つの次元で「エージェント作業ループ」を評価します：

1. タスク理解：ルール、仕様書、設計文書を使って、エージェントが目的と『完了』の定義を理解しているかを確認します。
2. 制御された実行：スキル、コマンド、サンドボックスの境界を通じて、繰り返し可能な経路に従って作業が行われているかを保証します。
3. 変更の検証：テスト、リンター、診断結果など、変更が機能している証拠があるかを確認します。
4. 信頼性のある配信：品質チェックや人間のレビューが無視されていないかを検証します。
5. 学びの把握：記憶や再利用可能なスキルを通じて、1つのタスクから得た教訓が次のタスクに活かされているかを確保します。

このツールは、Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilotなど、さまざまなコーディングエージェントのプラグインとして統合され、証拠に基づいたレポート（HTMLまたはMarkdown形式）を生成し、優先度の高い発見を強調するとともに、範囲限定の修正計画を提案します。

対象ユーザー

AIコーディングエージェントを使用している開発者やチームで、差分のレビューを越えて、AI支援開発ライフサイクル全体を最適化したい方々です。

主な特徴

• マルチホスト対応：Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、Qwen Codeなど、幅広いエージェントと互換性があります。
• 証拠に基づく分析：観察された内容と欠落している内容を明示的に追跡し、根拠のないスコアや主張を回避します。
• 実行可能な発見：ギャップを優先度付きの発見に変換し、影響度評価、期待される出力、範囲限定の修正計画を提示します。
• 視覚的レポート：HTMLレポートと「Harness Inspector」を提供し、配信状況やエージェントの活動を追跡できます。