产品与价值
Human-in-the-loop 的 AI 开发框架：让 Orchestrator/Coder/Tester/Fixer/Reviewer 持续协作推进交付。
代码与规则片段
CODE
Autonomous loop when PRD + tech specs are complete
Critical checkpoints allow human intervention
Dual engine backend: OpenCode and Claude Code
Main loop tracks state via .harnesscode files and orchestrator decisions
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这一段是项目最值得先读懂的能力边界。
先确认主链路，再决定扩展与改造路径。
应用测验
第一次接手这个项目，哪一步最该优先完成？
角色与模块协作
从责任边界观察系统复杂度。
群聊动画
关键配置片段
CODE
install: python -m pip install -e .
bootstrap: hc init
run loop: hc start
ops commands: hc status / hc restore / hc uninstall (cli.py v4.1.0)
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这些配置通常决定部署方式与集成成本。
数据流动画
输入到输出的主链路拆解。
消息流
User
Entry
Core
UI
点击 Next Step 开始
核心实现片段
CODE
runtime state folder: .harnesscode/
feature_list.json / test_report.json / review_report.json
missing_info.json for blockers needing human decisions
backend.py injects harnesscode-* agent identities and merges backend config
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这里是判断性能、扩展性与可维护性的关键入口。
落地与风险
稳定运行和风险边界同样是产品能力的一部分。
代码与规则片段
CODE
First-run reliability depends on PRD + tech-spec completeness
PATH issues are common after pip editable install
Backend command path configurable via env vars
Installer mutates .gitignore and backend agent config; needs change governance
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这一段是项目最值得先读懂的能力边界。
先确认主链路，再决定扩展与改造路径。