产品主要功能:SpecFlow是一个实践方式,用于在AI时代组织开发过程。 描述:SpecFlow允许开发者首先定义设计(spec),然后让AI根据设计进行实现,并通过持续的问答修正系统行为,使结构逐步收敛。它是一种“设计驱动”的开发范式,执行者是人与AI的协作系统。

发布约球名片、按附近位置查看球友、地图/列表两种浏览方式、球友互助板块(轻论坛)、关注公众号后接收附近新球友提醒。支持乒乓球、羽毛球、台球、网球。用户可基于具体位置填写球类、水平、备注等信息发布约球名片,其他人按地图或列表查看附近球友,并根据距离、项目、水平判断是否合适。

产品主要功能和描述: 1. 类型:一款适合上班摸鱼的Web端Roguelike RPG游戏。 2. 目标用户:喜欢传统Roguelike策略深度,希望在浏览器中轻松游玩的用户。 3. 核心玩法:基于策略的文字Roguelike地牢探索游戏,包含怪物、装备、法术、随机事件、房间类型、状态效果和难度模式。 4. 探索策略:玩家在进入房间时有四种行动方式可选:搜索、突击、潜行和倾听。 5. 战斗系统:复杂的回合制战斗,包括四种攻击方式、身体部位瞄准、魔法系统和防御与观察。 6. 随机事件与探索:地牢中散布着46种随机事件,32种特殊房间类型,以及永久图鉴记录。 7. 联网功能:支持登录的账号系统,云存档,全服排行榜,冒险者公会统计,复活系统和AI叙事。
产品主要功能:图片翻译 描述:支持七十多种语言之间的互译,目前为 MVP 阶段,提供免费试用。

产品主要功能:团队版的 LLM Wiki,基于 Git 的协作理念但隐藏软件工程复杂性,本地优先,支持开放协作,数据属于创造者,对齐 Open Knowledge Format。目前初步完成了本地版。
产品名称:叮叮提醒 主要功能:各种提醒 描述:由产品经理出身,不懂开发,完全依靠AI制作的小程序,主要用于发送各种提醒。
![[开源] 大禹治库 Skill:一次 Harness Engineering 实践,把 AI 协作规则沉淀进仓库](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fstatic.rustpoint.com%2Fscreenshots%2F1213541.jpg&w=3840&q=75)
**产品名称:** Dayu Harness Skill(大禹治库) **主要功能描述:** 1. **项目地图和文档索引建立**:创建以`AGENTS.md`为根的项目地图,并建立渐进式的文档索引。 2. **AI协作规则沉淀**:在`docs/harness/`目录下沉淀AI协作规则、维护说明和检查入口。 3. **自动化配置生成**:根据需要生成Git hooks、CI、提交规范、PR指南和质量检查配置。 4. **审计和一致性检查**:提供audit / validate / consistency脚本,利用机械化检查替代口头承诺。 5. **长期知识管理**:将ADR、排障记录、研究资料、产品上下文等长期知识放到固定目录。 **使用方式:** - 安装:在目标项目中使用`npx skills add kinoward/dayu-harness-skill`命令进行安装。 - 使用:在支持Agent Skills的客户端中输入`/dayu-harness`命令进行分析和建议。 **适用场景:** - 新项目从第一天开始建立AI协作和项目治理入口。 - 老项目整理散落的文档、hooks、CI或提交规范为可维护体系。 - 团队希望AI协作经验沉淀到仓库,而非不可检索的聊天记录。 - 希望Claude Code、Codex等通用Agent Skills客户端之间的项目规则具有可迁移性。 **参考资料:** - OpenAI: Harness Engineering https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/ - Martin Fowler: Harness Engineering https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html - Deusyu/harness-engineering https://github.com/deusyu/harness-engineering - agentsmd/agents.md https://github.com/agentsmd/agents.md - microsoft/skills https://github.com/microsoft/skills **不成熟之处及交流邀请:** - 目前项目模板偏通用,需要更多针对不同语言栈、团队规模和已有工程体系的真实项目反馈。 - 欢迎指出设计过重或不符合实际开发习惯的地方,可以在帖子里交流,也可以到GitHub提Issue。 - 如果你也正在实践AI Agent参与真实项目开发,或者已经在使用Harness Engineering、AGENTS.md、Claude Skills、Codex等工作流,欢迎分享你们是如何管理项目规则、长期上下文和自动化反馈的经验。
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