Ancienttwo/repo-harness
File-backed workflow harness for reliable Claude Code and Codex sessions.
解决的问题
repo-harness 解决了在软件开发中使用 AI 代理（如 Claude 和 Codex）时「聊天记忆丢失」和 token 效率低下的问题。它不依赖聊天线程的历史记录，而是将项目状态——计划、合约、交接和证据——直接放入仓库文件中。这确保了新会话开始时，代理可以从先前结束的地方精确恢复，无需重新扫描整个代码库或重新推导当前状态。
运作方式
此系统在两个层级上运作：
- 会话合约层：它使用 CLI 和主机适配器（适用于 Claude 和 Codex）通过类型化钩子运行时路由事件。这些钩子将上下文、计划和审查证据写入仓库。它实现了严格的 lifecycle：Plan $\rightarrow$ Contract $\rightarrow$ Review，其中工作从已批准的计划投射到特定合约，并在结案前以结构化证据验证。
- 机器人调度程序层：对于长期运行的工作，它支持「授权程序」，其中任务通过可续约租约和工程师绑定进行管理，允许工作跨多个会话和不同代理持续进行。
为了保持低 token 使用量，它使用渐进式上下文加载（仅加载必要的能力区块），并整合CodeGraph 索引进行结构化查询，而不是重复的 grep-and-read 循环。
适用对象
它专为使用 AI 代理（特别是 Claude 和 Codex）管理复杂、多会话软件工程任务、Sprint 和 PRD 的开发人员和团队而设计。
重点特色
- 文件后盾会话：从仓库工件（交接、日志）恢复工作，而非聊天历史。
- 节省 token 的架构：使用小型根上下文（约 12KB）和结构化 CodeGraph 查询来减少 token 消耗。
- 可审查的证据：生成结构化检查证据和审查卡，供人工验证。
- 类型化钩子运行时：在编辑边界提供受管路由和 fail-closed 防护，使代理与项目合约保持一致。
- MCP 规划器 sidecar：允许 ChatGPT 撰写 PRD 和 Sprint，而 Codex 在没有直接源代码写入权限的情况下执行它们。
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