claude-code-workflow

by runesleoVerified

QuietHarness:Claude Code、Codex、Cursor 共用的轻量 AI 工作系统

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8/23/2026
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This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillTip is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository. Any security checks displayed are automated and limited in scope. Review the source code before installing.

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# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/runesleo/claude-code-workflow

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{
  "status": "PASSED",
  "issues": []
}

README.md

QuietHarness:让你的 AI 编程 Agent 更可靠

License: MIT

中文 · English

给你已经在使用的 AI 编程 Agent 装上一层极小、可回滚的工作边界:先看现状、保留无关改动、按风险验证、对不可逆动作先确认。

只用 Claude Code、Codex 或 Cursor 中的一个就能获得同一组核心可靠性边界。 多端兼容是以后更换工具时可以带走这些边界,不是安装门槛。

QuietHarness 不会给每个请求套一层仪式,也不是要求你复制我的私人系统。它把我长期使用后仍值得保留的行为压缩成 1,604 字节共享 Core,并提供 dry-run、备份、隔离测试和可逆安装。

适合谁

适合正在用任意一种 AI 编程 Agent 维护真实项目,并遇到过这些问题的人:

  • Agent 没检查现有改动就覆盖文件;
  • 没运行测试,却把任务说成完成;
  • 一个小修改被扩成不必要的重构和流程;
  • 删除、发布、生产变更或凭证操作没有在正确位置停下来确认;
  • 更换 Agent 后,又要从头重写同一套基本边界。

如果你需要完整任务数据库、后台自动化或团队编排平台,QuietHarness 本身并不提供这些能力;后文的 Leo System 只是可选参考。

先在一个隔离项目试用

git clone https://github.com/runesleo/claude-code-workflow.git
cd claude-code-workflow
./scripts/inventory.sh

demo_dir="$(mktemp -d "${TMPDIR:-/tmp}/quiet-harness-first-success.XXXXXX")"
./examples/first-success/setup.sh "$demo_dir"

下面三个选项只选一个。先 dry-run 查看精确目标,再执行 --apply;试用规则只写入 $demo_dir,不会改动你的用户级 Claude/Codex 配置。

Claude Code

./scripts/install.sh --dry-run --claude-project "$demo_dir"
./scripts/install.sh --apply --claude-project "$demo_dir"

写入 $demo_dir/AGENTS.md$demo_dir/CLAUDE.md

Codex

./scripts/install.sh --dry-run --codex-project "$demo_dir"
./scripts/install.sh --apply --codex-project "$demo_dir"

只写入 $demo_dir/AGENTS.md

Cursor

./scripts/install.sh --dry-run --cursor-project "$demo_dir"
./scripts/install.sh --apply --cursor-project "$demo_dir"

只写入 $demo_dir/.cursor/rules/quiet-harness.mdc

安装器默认只预览;明确 --apply 才写入。它不联网、不登录账号、不修改 scheduler。

观察第一次成功

$demo_dir 打开你选择的 Agent,只发送:

Read TASK.md and complete the task.

成功时,它应当在没有被题目逐条提醒的情况下,发现并保留一条无关用户改动、只修折扣计算、运行现有测试,并在最终回复中给出真实验证证据。

这个练习是 onboarding 行为检查,不是“QuietHarness 必然提升模型”的因果实验。设计目标是十分钟内完成;目前自动化只验证 fixture 可重复,真实非作者计时仍是下一道产品门。

查看完整首次成功步骤与验收标准 →

通过后再安装到日常环境(可选)

# Claude Code 用户级
./scripts/install.sh --dry-run --claude
./scripts/install.sh --apply --claude

# Codex 用户级
./scripts/install.sh --dry-run --codex
./scripts/install.sh --apply --codex

# 或继续只给某个真实项目安装 --*-project

Claude 用户级安装影响 ~/AGENTS.md~/.claude/CLAUDE.md;Codex 影响 $CODEX_HOME/AGENTS.md,默认是 ~/.codex/AGENTS.md。覆盖已有文件前会在原位置创建带时间戳的 .bak-ai-workflow-* 备份。恢复时先保留当前文件,再把你明确选中的备份移回原路径;完整步骤见 v3 迁移与回滚

安装器会为每个目标分别输出 INSTALLED <目标>;只有覆盖旧文件的目标才会紧邻输出 BACKUP <备份>。卸载时逐个判断:有对应 BACKUP 就恢复那一份;没有对应 BACKUP 才表示该目标由 QuietHarness 新建。对新建目标,先确认它仍与模板一致,再只移除那一个精确路径;若已被你修改,先移到别处而不是删除。

为什么叫 QuietHarness

最早开源这套 workflow 时,模型远没有现在稳定。为了不失忆、不乱跑、不漏验证,我不断往里面加规则、Hook、Skill、Memory、模型路由、Morning、Today 和 Session End。

那些设计不是凭空来的,当时确实解决了问题。但仓库发布以后,我继续用 Claude Code、Codex、Cursor 和不同模型迭代自己的系统,公开仓库却很久没有同步。

最近重新使用最高推理档的模型后,我的实际感受是:模型本身已经强到足以承担更多路径判断。旧系统里一部分原本有用的保护,开始变成重复规划、误触流程和维护负担。

所以 v3 不是继续加功能,而是把我目前真实使用的结构重新公开:

  • 三端常驻配置从重规则系统收敛为一个小 Core;
  • 项目事实留在项目里,需要时才读;
  • 业务与任务连续性放在明确的事实源和写回协议后面;
  • 日报与监控继续后台运行,但不再成为每次开工的仪式;
  • 已经长成独立工具的业务分支,继续由各自仓库维护。

我把这个版本叫 QuietHarness:Harness 仍然在,但没有相关任务时,它应该安静。

仓库地址和 Git 历史继续保留 claude-code-workflow。QuietHarness 是同一套系统的 v3,不是另起炉灶。

一张图看懂

QuietHarness system map

Leo 的真实工作
    │
    ├── Claude Code / Codex / Cursor
    │       └── QuietHarness Core
    │             直接执行 · 真实证据 · 按风险验证 · 不可逆动作确认
    │
    ├── 长期业务线
    │       Personal Ops · Strategy · Data · Portfolio · Content
    │       Products · Health · Daily Rhythm · Research
    │
    ├── 任务与连续性
    │       per-task SSOT · owner/worker · readout/writeback
    │       freshness · claim · writer lock · artifact/receipt
    │
    └── 已开源的业务分支
            Polymarket · 内容读取 · 视频制作 · 健康 · 系统审计

复杂性没有消失,只是离开了每次请求的热路径。

这套系统现在怎么工作

1. 一个 Core,任选一个客户端

Claude Code、Codex 和 Cursor 都能获得同一组核心可靠性行为,但你只需要安装自己正在使用的客户端。Codex 直接读取 shared AGENTS.md,Claude Code 通过薄入口引用它;Cursor 项目规则以适合 .mdc 的形式镜像同一组边界。

客户端常驻模板字节数
Shared Coretemplates/shared/AGENTS.md1,604 B
Claude Code adaptertemplates/claude/CLAUDE.md168 B
Cursor project ruletemplates/cursor/quiet-harness.mdc546 B

三份模板合计 2,318 字节,但任何一个客户端都不会同时加载三份。增加第二个客户端只是复用同一组行为边界,不会解锁隐藏的“完整版”。这里比较的是文件字节,不冒充精确 token、速度或模型质量数据。

Core 只保留四类东西:

  • 直接推进当前请求;
  • 没看过的文件、网页和历史不装作看过;
  • 文件或代码改动后按风险验证;
  • 资金、账号、公开发布、生产环境和破坏性动作先确认。

2. 九条业务线:对话可以换,业务归属不变

我的长期工作不是一个无限增长的聊天窗口,而是九条稳定业务线:

入口业务线负责什么
⌘0Personal Ops系统、Agent 与风险边界
⌘1Strategy Lab策略、验证与扩张
⌘2Data Platform数据管线、索引与画像
⌘3Portfolio配置、风险与执行决策
⌘4Content StudioX、文章与 SEO
⌘5Products & Growth构建、变现与分发
⌘6Health Ops记录、节律与健康研究
⌘8Daily Rhythm输入登记、路由与日常审计
⌘9Research Desk调研、机会与知识沉淀

这些名字不是要求别人照抄,而是公开我的真实拓扑。每条线对应一个稳定工作区和 Owner;换模型、换对话甚至换客户端,都不会改变事实应该写回哪里。

启动时只读当前业务线的有限状态。明确点名任务时,才读取那一个任务。完整结构见 系统架构

3. 任务系统:事实比聊天记忆可靠

任务不是一个让所有模型共同改写的大数组,而是每个任务一份权威记录:

  • status 是唯一生命周期事实;
  • owner_thread 表示稳定业务归属;
  • primary_worker / claimed_by 只表示当前执行者;
  • next_actionartifactsupdated_at 必须明确;
  • 新事实与旧叙事冲突时,用 state_revision 明确覆盖;
  • Worker 的一句“完成了”不算持久状态,必须有 artifact、validation 和 Owner writeback。

仓库提供一份从我现行结构脱敏而来的 任务示例完整说明。它不是虚构的通用 schema,但也不会暴露我的实时任务库。

4. 单 Writer:并行调查,串行修改同一事实

Claude、Codex、Cursor 可以并行研究和审查,但同一个仓库或同一个任务事实面默认只有一个 Writer。

一次仓库写入会记录:

repo / worktree / writer / allowed paths / validation / next gate

释放写锁时必须留下:

artifact / validation / writeback / rollback / outcome / next gate

这来自真实的跨模型双写事故,不是为了让流程看起来完整。脱敏示例见 writer-lock.example.json

5. 后台报告:继续生成,不抢前台注意力

日报、同步和监控可以继续独立运行。成功时安静落盘,需要时读取;缺失、过期或失败时再提醒。

交互 Agent 不需要为了回答一个无关问题,先重跑 Morning、扫描全部任务或生成一次 Dashboard。详见 日报可以继续,但不必成为仪式

6. 会话收尾:把长对话里那 5% 抽出来

一次长对话结束时,95% 的内容对下一次没有价值。收尾就是把剩下的 5%——改了什么、还差什么、谁批准了什么——写进文件,其余全部丢掉。

关键不在于写得多详细,而在于每一步都要有产物文件。少做一步收尾从来不抛异常,所以判据只能是"这一步产生文件了吗",不能是"对话里说清楚了吗"。

六步、每步在解决什么问题、以及为什么"写一份 PROJECT_STATUS.md"不够,见 会话收尾协议

这张地图上的开源分支

QuietHarness 是主干。我的一些真实业务能力已经长成独立仓库:

系统分支公开仓库在整套系统里的位置
预测市场polymarket-toolkit地址画像、CLI 与 AI Skills
资产调研asset-dd-and-opportunity-evaluation结构化 DD 与机会判断
内容摄入x-reader多平台链接读取与统一内容入口
Telegram 摄入tg-reader-mcpTG 频道、群组与联系人读取
长音视频long-media-cli长视频、播客与 X Space 转录
视频制作claude-video-kit脚本、审稿、配音与 Remotion 竖屏视频
健康资料ai-health-vault私有健康记录与 AI/Obsidian 工作流
系统体检claude-skill-auditSkill 使用率、冲突与死亡配置审计

它们不是为了凑一个“AI OS”目录,而是先在真实业务里使用,再把有独立价值的分支拆出去。未来新的公开仓库也会继续挂回这张地图。

需要时再扩展

首次成功只需要上面的 Core。以下结构是可选扩展,不是开始使用 QuietHarness 的前置知识。

借用我的系统结构

Leo System 示例 开始:

  1. 保留或重命名九条业务线;
  2. 给每条线指定稳定 Owner 和工作区;
  3. 用 per-task 记录保存状态、下一步与证据;
  4. 接入自己的 readout/writeback;
  5. 只有出现真实冲突时,再加入 claim 或 writer lock。

从 v2 迁移

先运行只读盘点,再按 MIGRATION-v3.md 可逆停用旧规则、Skill、Hook 和固定日流程。不要直接删除已有配置。

仓库结构

templates/                      # 当前三端小 Core
docs/                           # 我的系统架构、任务、收尾与日报边界
examples/first-success/         # 单客户端隔离试用与行为验收
examples/leo-system/            # 脱敏的真实结构示例
scripts/                        # 盘点、安装、验证
tests/                          # 隔离 HOME 冒烟测试
media/launch-v3/                # 系统地图与发布素材
MIGRATION-v3.md                 # v2 → v3 与回滚

已验证

./scripts/verify.sh 会检查:

  • Shell 语法与隔离安装;
  • dry-run、多目标预检、备份与回滚;
  • 文件和目录符号链接盘点;
  • 自定义 CODEX_HOME
  • 中英文入口、系统文档与示例;
  • 私人路径和实时任务模式泄漏;
  • 常驻模板体积上限;
  • SVG/JSON 基础完整性与 git diff --check

当前验证基线:三端模板合计 2,318 字节,安装器不需要 API key,也不执行网络、账号、scheduler 或生产操作。

这些检查证明安装与仓库契约可重复,不代表陌生用户已经获得产品价值。新的首次成功练习把 activation 变成可观察行为;下一步将以非作者实际完成记录验证,而不是用 stars 或浏览量替代。

当前边界

  • 公开的是我的系统结构,不是我的实时任务、账号、仓位、健康记录或客户数据。
  • 仓库不会替你创建任务数据库、九条置顶对话或后台 scheduler。
  • task-readwriteback 和 writer lock 示例需要接到你自己的存储与客户端。
  • Cursor 全局 User Rules 仍需在应用设置中管理;安装器只写项目规则。
  • Windows PowerShell 安装器尚未提供。

接下来

我不会再为了显得完整而给它堆功能。当前产品化顺序是:

  1. 让至少一位非作者在没有口头解释的情况下完成首次成功;
  2. 根据真实失败点缩短安装、恢复或验收路径;
  3. 再扩到三位用户、重复使用和第三方集成。

后续功能仍只来自两类证据:我在真实工作里反复验证有效,或使用者在 issue、fork、教程、集成和重复使用中证明值得抽出来。

关于作者

Leo(@runes_leo)— AI × Crypto 独立构建者,用 Claude Code、Codex 和 Cursor 经营交易、数据、内容与开源产品。

leolabs.me · GitHub · X

License

MIT — 见 LICENSE

Frequently Asked Questions

What is claude-code-workflow?

claude-code-workflow is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by runesleo. QuietHarness:Claude Code、Codex、Cursor 共用的轻量 AI 工作系统. It has 709 GitHub stars.

Is claude-code-workflow safe to use?

Yes. claude-code-workflow passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.

How do I install claude-code-workflow?

Clone the repository with "git clone https://github.com/runesleo/claude-code-workflow" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).

What programming language is claude-code-workflow written in?

claude-code-workflow is primarily written in Shell. It is open-source under runesleo on GitHub, so you can review or fork the full source.

Are there alternatives to claude-code-workflow?

Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh claude-code-workflow against similar tools.

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