paladini/harness-score

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트(Cursor, Claude Code, Devin 등)는 구조화된 '하네스(harness)'가 부족하여 신뢰할 수 없는 경우가 많습니다. 하네스란 에이전트가 실수를 하거나 세션마다 프로젝트 관례를 다시 발견하는 것을 방지하는 규칙, 가이드, 가드레일의 집합입니다. Harness Score는 이 인프라의 성숙도를 측정하는 결정론적 방법을 제공하여, 팀이 에이전트 제어 시스템의 격차를 파악하고 시간이 지남에 따라 개선 사항을 추적할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 도구는 리포지토리를 분석하여 '컨텍스트 및 가이드', '기술 및 명령', '후크 및 가드레일', '센서 및 피드백', 'CI 피드백', '위생 및 안전'이라는 6개 차원에 걸쳐 36가지 구체적인 항목을 검사하는 결정론적 파일 시스템 스캐너입니다. LLM이나 네트워크 요청을 사용하지 않으므로 항상 동일한 결과가 보장됩니다. 이러한 검사를 바탕으로 L0(하네스 없음)에서 L4(자기 수정)까지의 성숙도 레벨을 할당하고, 누락되었거나 수정이 필요한 특정 파일 또는 패턴의 순위 목록을 제공합니다.

대상 사용자

'바이브 코딩(vibe-coding)'을 넘어 자율적인 AI 개발을 위한 신뢰할 수 있는 프로덕션 환경을 구축하고자 하는 AI 코딩 에이전트 사용자 및 팀.

주요 특징

• 결정론적 스코어링: LLM 호출 및 네트워크 액세스가 전혀 없어 일관되고 반복 가능한 결과를 제공합니다.
• 성숙도 사다리: 하네스의 형태와 커버리지를 기반으로 진행 상황을 관리하는 5단계 시스템(L0–L4).
• CI 통합: --min-level 플래그를 사용하여 파이프라인을 게이트하고 성숙도 퇴보를 방지하는 기능.
• 실행 가능한 진단: 실패한 모든 검사는 수정 방법을 안내하는 구체적인 레시피로 연결됩니다.
• 멀티 도구 지원: Cursor, Claude Code, Windsurf, Cline, Continue 등 다양한 AI 코딩 도구에서 작동합니다.