kcp-harness — KCP compliance proxy
v0.4.1
MCP ServerMCP Registry
no.cantara/kcp-harness
MCP compliance proxy between agent and tools: deterministic governance, fail-closed, audit trail.
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“harness engineering” 共 401 个结果
v0.4.1
no.cantara/kcp-harness
MCP compliance proxy between agent and tools: deterministic governance, fail-closed, audit trail.
v0.1.3
io.github.moongioh/hscope
Turn-level governance observability for Claude Code transcripts. Local-first, no LLM inside.
v0.1.2
io.github.las7/memharness
双时态、携带来源信息的 AI 智能体长期记忆，全部存放在单个 SQLite 文件里。
v0.2.0
com.seanwinslow/intent-engineering
依照 9 节模板对智能体意图规格进行审查、搭建脚手架与分诊。
v1.0.1
io.keypup/engineering-analytics
从工程数据生成答案与可视化，跟踪软件研发健康度。
v0.5.5
io.github.NeoAIResearch/neo-mcp
面向 Neo 的 AI/ML 工程 MCP 服务器——提交任务、跟踪执行并获取输出。
v1.0.0
com.clauxel.jcodeharness/jcodeharness-mcp
面向 OpenAI Codex harness MCP 的付费远程 MCP，旨在返回裁定结果、回执。
v1.0.0
com.clauxel.clianythingharness/clianythingharness-mcp
面向 CLI 工具 MCP 的付费远程 MCP，旨在返回裁定结果、回执。
v0.0.1
io.github.CE-RISE-software/dp-engineering-assistant
协助规划与复用 CE-RISE 数字护照的组件、模型与部署资产。
v0.1.4
io.github.daedalus/mcp-reverse-engineering
支持多种工具集成的沙箱化逆向工程 MCP 工具。
v0.1.0.1
io.github.daedalus/mcp_reverse_engineering
支持多种工具集成的沙箱化逆向工程 MCP 工具。
v0.1.1
io.github.philo-kim/openharness
让 AI 编码智能体能够发现并引用彼此最近的会话记录。
io.github.affaan-m/ECC/eval-harness
面向 Claude Code 会话的正式评估框架，落实评估驱动开发（EDD）原则。当 Claude Code 工作流在获得信任或被修改前需要正式评估时使用。
skillsmp.stas00-ml-engineering-skill-md
端到端训练与运维大规模 LLM/VLM/多模态模型的实战方法论与具体配方——选择并基准测试加速器、存储与网络；SLURM/Kubernetes 编排；最大化训练吞吐并在显存内装下模型；诊断并撑过训练不稳定、NaN/Inf 与硬件/作业故障；检查点与容错；推理性能与显存；调试多节点/多卡挂起；以及编写/运行测试。当用户在训练或微调大模型、遭遇低 TFLOPS/MFU、OOM、数据加载缓慢、损失尖峰/发散、NCCL/InfiniBand 或多节点挂起、节点/GPU 故障、检查点或抢占问题、存储/网络瓶颈，或需要挑选 GPU/云/文件系统，或估算推理延迟/吞吐时使用。提炼自《Machine Learning Engineering》，最新版本见 https://github.com/stas00/ml-engineering。
io.github.affaan-m/ECC/eval-harness
面向 Claude Code 会话的正式评估框架，落实评估驱动开发（EDD）原则。当 Claude Code 工作流在获得信任或被修改前需要正式评估时使用。
io.github.affaan-m/ECC/autonomous-agent-harness
将 Claude Code 转变为具备持久记忆、定时操作、计算机使用和任务队列的完全自主代理系统。通过利用 Claude Code 原生的 crons、调度、MCP 工具和记忆，取代独立的代理框架（Hermes、AutoGPT）。当用户希望持续自主运行、定时任务或自我导向的代理循环时使用。
io.github.PostHog/posthog/turning-engineering-analytics-into-insights
把工程分析（PR / CI）数据转化为已保存的 PostHog insight、仪表盘与订阅，并说明如何用 SQL 直接查询产品数据。涵盖经 engineering-analytics-sources 发现按团队的 GitHub 仓库表、在 HogQL 中复刻精心的列语义、在涉及产品逻辑时读取暴露的 engineering_analytics_* 仓库视图（CI 成本、指纹化失败行、提交归属）、用 insight-create 保存查询，以及用 subscriptions-create 安排投递。当被要求“把这个存成 insight”“把 CI 健康度/合并时长做成仪表盘”“每周给我邮件发 PR 吞吐量”“画 CI 成本图”“跟踪首次评审时长”“订阅这些数字”“对 CI 成功率告警”或询问“工程分析读取哪些数据/表/视图”时使用。临时性 CI 与合并问题用 diagnosing-ci-and-merge-bottlenecks；调查某个具体 CI 失败用 investigating-ci-failures。
io.github.addyosmani/agent-skills/frontend-ui-engineering
构建生产级、可访问、响应式的用户界面。在构建或修改界面与页面、创建组件、实现布局、满足 WCAG 可访问性要求、管理状态时使用，或当产出需要达到生产质感而非 AI 生成感时使用。
io.github.affaan-m/ECC/ai-first-engineering
适用于 AI 代理产出大部分实现成果的团队的工程运营模型。在为大量由代理编写的代码库设定团队流程、评审门槛或归属规则时使用。
io.github.affaan-m/ECC/gan-style-harness
受 GAN 启发的生成器-评估器代理运行框架，用于自主构建高质量应用。基于 Anthropic 2026 年 3 月的运行框架设计论文。适用于让某个功能在生成器与评估器的迭代中自主构建，直到越过质量标准。
io.github.affaan-m/ECC/healthcare-eval-harness
面向医疗应用部署的患者安全评测框架。针对 CDSS 准确性、PHI 泄露、临床工作流完整性和集成合规性的自动化测试套件，安全测试失败时阻断部署。适用于医疗部署需要以患者安全测试（CDSS 准确性、PHI 泄露、工作流完整性）作为准入门槛时。
io.github.affaan-m/ECC/agentic-engineering
以 Agentic 工程师的方式开展工作：评测优先执行、任务拆解与成本感知的模型路由。当需要规划或执行交由 Agent 端到端完成的工程工作时使用。
io.github.affaan-m/ECC/agent-harness-construction
设计并优化 AI Agent 的动作空间、工具定义与观察格式，以提升任务完成率。当需要定义或修改 Agent 的工具集、动作空间或观察格式时使用。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/reverse-engineering-android-malware-with-jadx
使用 JADX 反编译器逆向恶意 Android APK：阅读 Java/Kotlin 源码、检查清单权限、receiver、service 与本地库，识别数据窃取、C2 通信、提权或覆盖层攻击行为。适用于分析疑似 Android 银行木马、间谍软件、短信窃取器或其他被标记的 APK，或一般性的移动恶意软件与 Android 威胁调查。