Док Харнесс: Навык Клода для Поддержания Состояния Проекта Между Сессиями
Doc Harness — это навык Claude Code, созданный для решения проблемы потери ИИ-агентами отслеживания состояния проекта во время длительных рабочих сессий. Он создаёт лёгкую систему документации в папке вашего проекта, которую любой агент может прочитать, чтобы понять статус проекта, следовать установленным правилам и продолжать работу без перерывов.
Что он решает
Инструмент решает распространённые проблемы при использовании Claude Code в проектах, охватывающих несколько сессий: сброс контекста, когда агенты забывают недавнюю работу, сложности с навигацией по проектам с 30+ файлами, постепенное забывание установленных правил (например, «всегда тестируй перед коммитом») и необходимость тратить 20+ минут на повторное объяснение проектов новым агентам.
Как это работает
Doc Harness поддерживает пять структурированных файлов в папке вашего проекта. Ключевой файл — CURRENT_STATUS.md, который использует структуру «движущегося автомобиля»:
- Недавняя история (откуда вы пришли)
- Текущие детали работы (где вы находитесь)
- Следующие шаги (куда вы направляетесь)
- Рабочие принципы (как управлять)
Когда рабочий этап завершается, детали архивируются навсегда, а статус очищается для следующего этапа.
Команды
Навык предоставляет две основные команды:
/doc-harness init— Создаёт пять документов, адаптированных под ваш проект/doc-harness check— Проверяет состояние документации (проверяет, зарегистрированы ли файлы и актуален ли статус) и зачитывает правила проекта агенту, побуждая задуматься о том, соблюдаются ли правила
Основной принцип
Инструмент работает по принципу «Запиши или потеряй» — признавая, что контекст ИИ временный, а файлы постоянны. Каждый важный результат, решение или идея должны быть сохранены в файле и зарегистрированы в индексе.
Установка
git clone https://github.com/cilidinezy-commits/doc-harness.git
cp -r doc-harness/skill ~/.claude/skills/doc-harnessПосле установки вы можете сказать своему агенту «настрой документацию проекта», не используя слеш-команды, если предпочитаете естественный язык.
Совместимость
Работает с любым типом проектов, включая исследовательские работы, SaaS-функции, анализ данных, статьи, программные библиотеки и всё, что охватывает несколько сессий. Включены английская и китайская версии, а инструмент выпущен под лицензией MIT.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Разработчик создает компилятор Scheme в WASM с помощью ИИ за 4 дня
Разработчик создал Puppy Scheme, компилятор Scheme, который компилирует в WebAssembly, примерно за 4 дня с помощью ИИ. Компилятор поддерживает 73% стандартов R5RS и R7RS, использует WASM GC и добился улучшения времени компиляции с 3½ минут до 11 секунд за ночь.
Открытые плагины кода Claude для агентских коммерческих протоколов
OrcaQubits выпустила восемь плагинов Claude Code с открытым исходным кодом, которые реализуют агентные коммерческие протоколы, включая UCP, ACP, AP2 и A2A, с лицензией MIT и поддержкой платформ, таких как Magento 2, BigCommerce и WooCommerce.
Крупные языковые модели раскрывают ход рассуждений в структурированных выводах, несмотря на явные инструкции.
Разработчик, создающий инструмент для параллельных API-вызовов к Claude и парсинга структурированного вывода, обнаружил, что модели валидации периодически выводят текст с рассуждениями перед исправленным контентом, несмотря на явные инструкции возвращать только исправленный текст. Решение включало ужесточение промптов и защитную функцию очистки, которая выполняется перед парсингом.
Krasis: гибридная среда выполнения для больших моделей MoE на CPU/GPU демонстрирует скорость предзаполнения 3,324 ток/с на RTX 5080
Krasis — это гибридная среда выполнения CPU/GPU, предназначенная для работы с большими моделями типа Mixture-of-Experts (MoE). Она обрабатывает предварительное заполнение на GPU, а декодирование — на CPU, достигая скорости 3324 токена/с на RTX 5080 с моделью Qwen3-Coder-Next 80B Q4. Для работы требуется примерно в 2,5 раза больше оперативной памяти, чем размер модели, что позволяет запускать модели, слишком большие для видеопамяти.