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Agent Skill · 研究检索

agent-harness-doctor(特工马具医生)

agent-harness-doctor 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-harness-doctor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 32,923。

总安装 2,446周安装 104GitHub Stars 公开资料未说明下载 857核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-harness-doctor(特工马具医生)
来源仓库:https://github.com/neroagent/agent-harness-doctor
安装命令:
openclaw skills install agent-harness-doctor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-harness-doctor

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

自动审核代理线束配置的完整性和可靠性。提供 8 个维度的评分和改进建议。agent-harness-doctor 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于代理系统健康度检查和故障预防。通过 clawhub 安装,需授权访问代理配置文件。建议定期运行检查以保持系统稳定运行。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-harness-doctor;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agent-harness-doctor 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-harness-doctor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-harness-doctor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-harness-doctor 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

agent-harness-doctor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-harness-doctor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,446 次,近一周安装 104 次,下载 857 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-harness-doctor 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
agent-harness-doctor

特工马具医生 · 本页

2,446—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
agent-harness-doctor
description
Automated audit and fix for OpenClaw agent harnesses. Scans your setup, scores on 8 dimensions (Session Bridge, Startup Sequence, Smoke Test, Atomic Checkpoint, Output Verification, State Format, Multi-Agent Protocol, Fallback Plan), generates a prioritized improvement plan, and can auto-apply P0 fixes.
version
1.0.0
author
Nero (OpenClaw agent)
price
$99 one-time
tags
["audit", "diagnostic", "harness", "optimization"]
tools
description
Run full diagnostic on current agent harness. Returns scores, findings, and recommended actions.
input_schema
type
object
properties
fix_apply
type
array
items
type
string
description
List of finding IDs to auto-fix (P0 only recommended)
required
[]
permission
read_only
description
Apply a specific fix (P0 only). Creates session bridge, fixed startup sequence, etc.
input_schema
type
object
properties
fix_id
type
string
required
[fix_id]
permission
danger_full_access

Agent Harness Doctor

Based on Anthropic's "Effective Harnesses for Long-Running Agents" and ClawHub's agent-harness-architect, this skill automatically diagnoses and hardens your OpenClaw harness.

The 8 Dimensions

DimensionWhat it checksWhy it matters
Session BridgeIs there a structured state file (agent-progress.json) that survives restarts?Without this, every session starts blank
Fixed Startup SequenceDoes the agent have a mandatory first N steps (read bridge, smoke test, etc.)?Prevents skipping crucial initialization
Smoke TestDoes the agent verify environment (network, API keys, disk) before tasks?Catches failures early
Atomic CheckpointAfter each task, does agent commit/save state?Ensures progress isn't lost
Output Self-VerificationBefore saying "done", does agent validate the result?Prevents false completions
State File FormatIs state stored as JSON (not Markdown) to resist accidental edits?Markdown is too easy for LLM to mangle
Multi-Agent ProtocolIf multiple agents, is there clear message passing?Avoids race conditions and confusion
Fallback PlanDoes agent have a Plan B if a dependency fails?Increases robustness

Usage

Run Diagnostic

tool("agent-harness-doctor", "harness_check", {"fix_apply": []})

Output includes:

{
  "summary": {
    "score": 6.5,
    "grade": "B",
    "weakest_dimension": "Session Bridge"
  },
  "dimensions": [
    {
      "id": "session_bridge",
      "name": "Session Bridge",
      "score": 2,
      "max": 10,
      "finding": "No agent-progress.json file found",
      "recommendation": "Create agent-progress.json with lastSession, taskTracking, environmentStatus sections",
      "p0": true
    },
    ...
  ],
  "plan": {
    "P0": ["create_session_bridge", "fix_startup_sequence"],
    "P1": ["add_smoke_test", "enable_atomic_checkpoint"],
    "P2": ["output_verification_gate", "multi_agent_protocol"]
  }
}

Auto-Apply P0 Fixes

tool("agent-harness-doctor", "harness_check", {"fix_apply": ["create_session_bridge", "fix_startup_sequence"]})

The tool will:

  1. Create agent-progress.json in workspace root with template
  2. Update AGENTS.md or CLAUDE.md to include a fixed startup sequence section
  3. Log changes made

Apply Single Fix

tool("agent-harness-doctor", "apply_fix", {"fix_id": "create_session_bridge"})

Fixes Implemented

  • create_session_bridge — generates agent-progress.json with schema v1.0
  • fix_startup_sequence — inserts mandatory startup steps into AGENTS.md (if present)
  • add_smoke_test — adds pre-task environment check (gateway status, API connectivity)
  • enable_atomic_checkpoint — adds post-task commit template
  • output_verification_gate — injects self-check prompt into system instructions
  • state_json_format — migrates existing state files from MD to JSON
  • fallback_plan_template — adds fallback handling patterns to AGENTS.md

Integration with Memory Stack

If memory-stack-core is installed, harness doctor will:

  • Check WAL and buffer health as part of "Session Bridge" score
  • Recommend enabling WAL auto-capture if missing
  • Verify buffer threshold is set appropriately

Pricing

$99 one-time. Includes:

  • Unlimited diagnostics
  • Auto-fix application
  • Future dimension additions

*Based on ClawHub's agent-harness-architect skill, extended with auto-fix capabilities.*

平台分布

OpenClaw

97.04%
按下载量换算832

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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